Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Настройка безопасности для серверов Google Workspace MCP.

На этой странице описано, как настроить параметры безопасности для серверов Google Workspace MCP.

Необходимо проверять запросы и ответы на наличие вредоносного контента или атак с внедрением запросов. Вы можете использовать предоставленную Google систему Model Armor или собственное решение, если вы его задокументируете, чтобы пользователи могли принять этот риск. Для получения дополнительной информации см. политику Google Workspace в отношении пользовательских данных и разработчиков .

Дополнительные конфигурации безопасности

Использование MCP сопряжено с новыми рисками и сложностями в области безопасности из-за широкого спектра действий, которые можно выполнять с помощью инструментов MCP. Для минимизации и управления этими рисками Google Cloud предлагает настройки по умолчанию и настраиваемые политики для контроля использования инструментов MCP в вашей организации или проекте Google Cloud.

Для получения дополнительной информации о безопасности и управлении MCP см. раздел «Безопасность и защита ИИ» .

Используйте модель брони

Model Armor — это сервис Google Cloud, разработанный для повышения безопасности ваших приложений искусственного интеллекта. Он работает за счет проактивной проверки запросов и ответов LLM, защиты от различных рисков и поддержки ответственных методов работы с ИИ. Независимо от того, развертываете ли вы ИИ в своей облачной среде или у внешних облачных провайдеров, Model Armor поможет вам предотвратить ввод вредоносного контента, проверить безопасность содержимого, защитить конфиденциальные данные, обеспечить соответствие требованиям и последовательно применять политики безопасности ИИ в вашей разнообразной среде ИИ.

Если включена функция Model Armor с включенным логированием , Model Armor записывает в журнал весь объем данных. Это может привести к раскрытию конфиденциальной информации в ваших логах.

Включить модель брони

Для использования Model Armor необходимо включить API Model Armor.

Консоль

Включите API для моделирования брони.
Роли, необходимые для включения API.
Для включения API вам потребуется разрешение serviceusage.services.enable . Если вы создали проект, то, скорее всего, у вас уже есть это разрешение через роль Владельца ( roles/owner ). В противном случае вы можете получить это разрешение через роль Администратора использования сервисов ( roles/serviceusage.serviceUsageAdmin ). Узнайте, как предоставлять роли .
Включить API
Выберите проект, в котором вы хотите активировать Model Armor.

gcloud

Прежде чем начать, выполните следующие действия, используя Google Cloud CLI и API Model Armor:

Установите Google Cloud CLI, а затем войдите в gcloud, используя свою федеративную идентификацию . После входа в систему инициализируйте Google Cloud CLI, выполнив следующую команду:
```
gcloud init
```
Выполните следующую команду, чтобы установить конечную точку API для службы Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Замените LOCATION на регион, где вы хотите использовать модель брони.

Настройте защиту для удаленных серверов MCP Google и Google Cloud.

Для защиты вызовов и ответов инструмента MCP можно использовать минимальные настройки безопасности Model Armor. Минимальная настройка определяет фильтры безопасности, применяемые ко всему проекту. Эта конфигурация применяет согласованный набор фильтров ко всем вызовам и ответам инструмента MCP в рамках проекта.

Настройте параметры пола в Model Armor с включенной проверкой MCP. Для получения дополнительной информации см. раздел «Настройка параметров пола в Model Armor» .

См. следующий пример команды:

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"}]'

Замените PROJECT_ID на идентификатор вашего проекта в Google Cloud.

Обратите внимание на следующие настройки:

INSPECT_AND_BLOCK : Тип проверки, который отслеживает содержимое на сервере Google MCP и блокирует запросы и ответы, соответствующие фильтрам.
ENABLED : Параметр, который активирует фильтр или механизм принудительного применения.
MEDIUM_AND_ABOVE : Уровень достоверности для настроек фильтра «Ответственный ИИ — Опасный». Вы можете изменить этот параметр, хотя более низкие значения могут привести к большему количеству ложных срабатываний. Для получения дополнительной информации см. раздел «Уровни достоверности брони модели» .

Отключить сканирование трафика MCP с помощью Model Armor

Чтобы отключить автоматическое сканирование трафика к серверам Google MCP и от них со стороны Model Armor на основе настроек этажа проекта, выполните следующую команду:

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

Замените PROJECT_ID на идентификатор проекта Google Cloud. Model Armor не применяет автоматически правила, определенные в настройках этого проекта, к трафику серверов Google MCP.

Настройки этажа и общая конфигурация Model Armor могут влиять не только на MCP. Поскольку Model Armor интегрируется с такими сервисами, как Vertex AI, любые изменения настроек этажа могут повлиять на сканирование трафика и поведение в целях безопасности во всех интегрированных сервисах, а не только в MCP.