Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Sicherheitseinstellungen für Google Workspace MCP-Server konfigurieren.
Sie müssen Prompts und Antworten auf schädliche Inhalte oder Prompt-Injection-Angriffe überprüfen. Sie können Model Armor von Google verwenden oder Ihre eigene Lösung nutzen, wenn Sie sie dokumentieren, damit Nutzer dieses Risiko akzeptieren können. Weitere Informationen finden Sie in den Richtlinien zu Nutzerdaten und Entwicklern von Google Workspace.
Optionale Sicherheitskonfigurationen
MCP birgt neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte, da Sie mit den MCP-Tools eine Vielzahl von Aktionen ausführen können. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud-Organisation oder Ihrem Google Cloud-Projekt steuern können.
Weitere Informationen zu MCP-Sicherheit und ‑Governance finden Sie unter KI-Sicherheit.
Model Armor verwenden
Model Armor ist ein Google Cloud-Dienst, der die Sicherheit und Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Dabei werden LLM-Prompts und ‑Antworten proaktiv überprüft, um vor verschiedenen Risiken zu schützen und verantwortungsbewusste KI-Praktiken zu unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Sicherheit von Inhalten zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, Compliance einzuhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft einheitlich durchzusetzen.
Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch können in Ihren Logs vertrauliche Informationen offengelegt werden.
Model Armor aktivieren
Sie müssen die Model Armor APIs aktivieren, bevor Sie Model Armor verwenden können.
Console
Aktivieren Sie die Model Armor API.
Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung
serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen.Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Model Armor aktivieren möchten.
gcloud
Führen Sie zuerst die folgenden Schritte mit der Google Cloud CLI und der Model Armor API aus:
Installieren Sie die Google Cloud CLI und melden Sie sich dann mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI an. Nach der Anmeldung, initialisieren Sie die Google Cloud CLI mit dem folgenden Befehl:
gcloud init-
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den API-Endpunkt für den Model Armor-Dienst festzulegen.
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
Ersetzen Sie
LOCATIONdurch die Region, in der Sie Model Armor verwenden möchten.
Schutz für Remote-MCP-Server von Google und Google Cloud konfigurieren
Mit den Mindesteinstellungen für Model Armor können Sie Ihre MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten schützen. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Tool-Aufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.
Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung ein, bei der die MCP-Bereinigung aktiviert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Mindesteinstellungen für Model Armor konfigurieren.
Sehen Sie sich den folgenden Beispielbefehl an:
gcloud model-armor floorsettings update \ --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \ --enable-floor-setting-enforcement=TRUE \ --add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \ --google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \ --enable-google-mcp-server-cloud-logging \ --malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \ --add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
Beachten Sie die folgenden Einstellungen:
INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google MCP-Server überprüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder Erzwingung aktiviert wird.MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, niedrigere Werte können jedoch zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Konfidenzniveaus von Model Armor.
Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren
Wenn Sie verhindern möchten, dass Model Armor Traffic zu und von Google MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt, führen Sie den folgenden Befehl aus:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud-Projekt-ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google MCP-Servern an.
Die Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration von Model Armor können sich auf mehr als nur MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich alle Änderungen, die Sie an den Mindesteinstellungen vornehmen, auf das Scannen von Traffic und das Sicherheitsverhalten aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.