Google Workspace MCP sunucuları için güvenliği yapılandırma

Bu sayfada, Google Workspace MCP sunucularının güvenlik ayarlarının nasıl yapılandırılacağı açıklanmaktadır.

İstemleri ve yanıtları kötü amaçlı içerik veya istem ekleme saldırılarına karşı taramanız gerekir. Google tarafından sağlanan Model Armor'u kullanabilir veya kullanıcıların bu riski kabul etmesi için kendi çözümünüzü doküman haline getirerek kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için Google Workspace kullanıcı verileri ve geliştirici politikası başlıklı makaleyi inceleyin.

İsteğe bağlı güvenlik yapılandırmaları

MCP araçlarıyla yapabileceğiniz çok çeşitli işlemler nedeniyle MCP, yeni güvenlik riskleri ve dikkat edilmesi gereken noktalar sunar. Google Cloud, bu riskleri en aza indirmek ve yönetmek için Google Cloud kuruluşunuzda veya projenizde MCP araçlarının kullanımını kontrol etmenize olanak tanıyan varsayılan ayarlar ve özelleştirilebilir politikalar sunar.

MCP güvenliği ve yönetimi hakkında daha fazla bilgi için Yapay zeka güvenliği ve emniyeti başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor'u kullanma

Model Armor, yapay zeka uygulamalarınızın güvenliğini ve emniyetini artırmak için tasarlanmış bir Google Cloud hizmetidir. LLM istemlerini ve yanıtlarını proaktif olarak tarayarak, çeşitli risklere karşı koruma sağlayarak ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını destekleyerek çalışır. Model Armor, yapay zekayı bulut ortamınızda veya harici bulut sağlayıcılarında dağıtıyor olsanız da kötü amaçlı girişleri önlemenize, içerik güvenliğini doğrulamanıza, hassas verileri korumanıza, uygunluğu sürdürmenize ve yapay zeka güvenliği politikalarınızı çeşitli yapay zeka ortamınızda tutarlı bir şekilde uygulamanıza yardımcı olabilir.

Model Armor, günlük kaydı etkinleştirilmişken kullanıldığında Model Armor, yükün tamamını kaydeder. Bu durum, günlüklerinizdeki hassas bilgilerin açığa çıkmasına neden olabilir.

Model Armor'u etkinleştirme

Model Armor'u kullanabilmek için Model Armor API'lerini etkinleştirmeniz gerekir.

Console

  1. Model Armor API'yi etkinleştirin.

    API'leri etkinleştirmek için gereken roller

    API'leri etkinleştirmek için serviceusage.services.enable iznine sahip olmanız gerekir. Projeyi siz oluşturduysanız Sahip rolü (roles/owner) aracılığıyla bu izne zaten sahipsinizdir. Aksi takdirde, bu izni Hizmet Kullanımı Yöneticisi rolü (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) aracılığıyla alabilirsiniz. Rolleri nasıl vereceğinizi öğrenin.

    API'yi etkinleştirme

  2. Model Armor'u etkinleştirmek istediğiniz projeyi seçin.

gcloud

Başlamadan önce, Model Armor API ile Google Cloud KSA'yı kullanarak aşağıdaki adımları uygulayın:

  1. Google Cloud CLI'yi yükleyin ve ardından birleştirilmiş kimliğinizle gcloud'da oturum açın. Oturum açtıktan sonra aşağıdaki komutu çalıştırarak Google Cloud CLI'yı başlatın: 

    gcloud init

  2. Model Armor hizmeti için API uç noktasını ayarlamak üzere aşağıdaki komutu çalıştırın.

    gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

    LOCATION kısmını Model Armor'u kullanmak istediğiniz bölgeyle değiştirin.

Google ve Google Cloud uzaktan MCP sunucuları için korumayı yapılandırma

MCP aracı çağrılarınızı ve yanıtlarınızı korumak için Model Armor taban ayarlarını kullanabilirsiniz. Taban ayarı, proje genelinde geçerli olan minimum güvenlik filtrelerini tanımlar. Bu yapılandırma, proje içindeki tüm MCP aracı çağrılarına ve yanıtlarına tutarlı bir filtre grubu uygular.

MCP temizleme etkin durumdayken Model Armor taban ayarı oluşturun. Daha fazla bilgi için Model Armor taban ayarlarını yapılandırma başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki örnek komuta bakın:

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"}]'

PROJECT_ID kısmını Google Cloud proje kimliğinizle değiştirin.

Aşağıdaki ayarlara dikkat edin:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP sunucusundaki içerikleri inceleyen ve filtrelere uyan istemleri ve yanıtları engelleyen yaptırım türü.
  • ENABLED: Filtre veya zorunlu kılma işlemini etkinleştiren ayar.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Sorumlu yapay zeka - Tehlikeli filtre ayarları için güven düzeyi. Bu ayarı değiştirebilirsiniz ancak daha düşük değerler daha fazla yanlış pozitif sonuç verebilir. Daha fazla bilgi için Model Armor güven düzeyleri başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor ile MCP trafiğinin taranmasını devre dışı bırakma

Model Armor'un, projenin taban ayarlarını temel alarak Google MCP sunucularına gelen ve bu sunuculardan giden trafiği otomatik olarak taramasını durdurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

PROJECT_ID kısmını Google Cloud projesi kimliğiyle değiştirin. Model Armor, bu projenin taban ayarlarında tanımlanan kuralları herhangi bir Google MCP sunucu trafiğine otomatik olarak uygulamaz.

Model Armor taban ayarları ve genel yapılandırma, yalnızca MCP'yi değil daha fazlasını etkileyebilir. Model Armor, Vertex AI gibi hizmetlerle entegre olduğundan taban ayarlarında yaptığınız değişiklikler yalnızca MCP'de değil, tüm entegre hizmetlerde trafik taramayı ve güvenlik davranışlarını etkileyebilir.