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Configurer la sécurité pour les serveurs MCP Google Workspace

Cette page explique comment configurer les paramètres de sécurité des serveurs MCP Google Workspace.

Vous devez filtrer les prompts et les réponses pour détecter les contenus malveillants ou les attaques par injection de prompt. Vous pouvez utiliser Model Armor fourni par Google ou votre propre solution si vous la documentez pour que les utilisateurs acceptent ce risque. Pour en savoir plus, consultez les Règles relatives aux données utilisateur et aux développeurs Google Workspace.

Prérequis

Être membre du programme Preview développeur Google Workspace.
Un projet Google Cloud. Pour créer un projet, consultez Créer un projet.
Un ID client OAuth 2.0 avec l'option Utiliser ce client pour un agent optimisé par l'IA sélectionnée dans Google Auth Platform > Clients. Pour créer un ID client OAuth, consultez Créer des identifiants d'ID client OAuth.

Configurations de sécurité facultatives

Le MCP introduit de nouveaux risques et considérations de sécurité en raison de la grande variété d'actions que vous pouvez effectuer avec les outils MCP. Pour minimiser et gérer ces risques, Google Cloud propose des paramètres par défaut et des règles personnalisables pour contrôler l'utilisation des outils MCP dans votre organisation ou projet Google Cloud.

Pour en savoir plus sur la sécurité et la gouvernance de MCP, consultez Sécurité et sûreté de l'IA.

Utiliser Model Armor

Model Armor est un service Google Cloud conçu pour améliorer la sécurité de vos applications d'IA. Il analyse de manière proactive les prompts et les réponses des LLM, protège contre divers risques et favorise les pratiques pour une IA responsable. Que vous déployiez l'IA dans votre environnement cloud ou sur des fournisseurs de services cloud externes, Model Armor peut vous aider à empêcher les entrées malveillantes, à vérifier la sécurité du contenu, à protéger les données sensibles, à maintenir la conformité et à appliquer vos règles de sécurité de l'IA de manière cohérente dans votre paysage d'IA diversifié.

Lorsque Model Armor est activé avec la journalisation activée, il consigne l'intégralité de la charge utile. Cela pourrait exposer des informations sensibles dans vos journaux.

Routage des requêtes MCP vers Model Armor

Model Armor est disponible dans certaines régions. Lorsque Model Armor est activé et que vous utilisez un serveur MCP dans une juridiction non compatible avec Model Armor, le comportement de routage de l'appel peut être différent selon les serveurs MCP et peut enfreindre la conformité de la résidence des données pour les données en cours d'utilisation et en transit. Pour en savoir plus sur le comportement des différents serveurs MCP, consultez Produits compatibles avec Model Armor.

Activer Model Armor

Vous devez activer les API Model Armor avant de pouvoir utiliser Model Armor.

Console

Activez l'API Model Armor si ce n'est pas déjà fait.
Rôles requis pour activer les API
Pour activer des API, vous devez disposer de l'autorisation serviceusage.services.enable. Si vous avez créé le projet, vous disposez probablement déjà de cette autorisation via le rôle Propriétaire (roles/owner). Sinon, vous pouvez l'obtenir via le rôle Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Découvrez comment attribuer des rôles.
Activer l'API
Sélectionnez le projet dans lequel vous souhaitez activer Model Armor.

gcloud

Avant de commencer, suivez ces étapes à l'aide de la Google Cloud CLI avec l'API Model Armor :

Installez la Google Cloud CLI, puis connectez-vous à gcloud avec votre identité fédérée. Après vous être connecté, initialisez la Google Cloud CLI en exécutant la commande suivante :
```
gcloud init
```
Exécutez la commande suivante pour définir le point de terminaison de l'API pour le service Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Remplacez LOCATION par la région dans laquelle vous souhaitez utiliser Model Armor.

Configurer la protection des serveurs MCP distants Google et Google Cloud

Pour protéger les appels et les réponses de vos outils MCP, vous pouvez utiliser les paramètres de plancher Model Armor. Un paramètre de plancher définit les filtres de sécurité minimaux qui s'appliquent à l'ensemble du projet. Cette configuration applique un ensemble de filtres cohérent à tous les appels et réponses d'outils MCP du projet.

Configurez un paramètre plancher Model Armor avec la désinfection MCP activée. Pour en savoir plus, consultez Configurer les paramètres de plancher Model Armor.

Consultez l'exemple de commande suivant :

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"}]'

Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud.

Notez les paramètres suivants :

INSPECT_AND_BLOCK : type d'application qui inspecte le contenu du serveur MCP Google et bloque les requêtes et les réponses qui correspondent aux filtres.
ENABLED : paramètre qui active un filtre ou une mesure d'application.
MEDIUM_AND_ABOVE : niveau de confiance pour les paramètres du filtre "IA responsable - Dangereux". Vous pouvez modifier ce paramètre, mais des valeurs inférieures peuvent entraîner davantage de faux positifs. Pour en savoir plus, consultez Niveaux de confiance de Model Armor.

Désactiver l'analyse du trafic MCP avec Model Armor

Pour empêcher Model Armor d'analyser automatiquement le trafic vers et depuis les serveurs MCP Google en fonction des paramètres de base du projet, exécutez la commande suivante :

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

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Google Cloud. Model Armor n'applique pas automatiquement les règles définies dans les paramètres de base de ce projet au trafic des serveurs MCP Google.

Les paramètres de plancher et la configuration générale de Model Armor peuvent avoir un impact sur d'autres éléments que MCP. Comme Model Armor s'intègre à des services tels que Vertex AI, toute modification apportée aux paramètres de seuil peut affecter l'analyse du trafic et les comportements de sécurité dans tous les services intégrés, et pas seulement dans MCP.