หน้านี้จะอธิบายวิธีกำหนดการตั้งค่าความปลอดภัยสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google Workspace
คุณต้องคัดกรองพรอมต์และคำตอบเพื่อหาเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือการโจมตีแบบแทรกพรอมต์ คุณสามารถใช้ Model Armor ที่ Google มีให้ หรือจะใช้โซลูชันของคุณเองก็ได้ หากคุณจัดทำเอกสารเพื่อให้ผู้ใช้ยอมรับความเสี่ยงนั้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่นโยบายข้อมูลผู้ใช้และนโยบายสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Google Workspace
ข้อกำหนดเบื้องต้น
การเป็นสมาชิกในโปรแกรมเวอร์ชันตัวอย่างสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Google Workspace
โปรเจ็กต์ Google Cloud หากต้องการสร้างโปรเจ็กต์ โปรดดูหัวข้อสร้างโปรเจ็กต์
รหัสไคลเอ็นต์ OAuth 2.0 ที่เลือกใช้ไคลเอ็นต์นี้สำหรับ Agent ที่ทำงานด้วยระบบ AI ในแพลตฟอร์มการตรวจสอบสิทธิ์ของ Google > ไคลเอ็นต์ หากต้องการสร้างรหัสไคลเอ็นต์ OAuth โปรดดูหัวข้อสร้างข้อมูลเข้าสู่ระบบรหัสไคลเอ็นต์ OAuth
การกำหนดค่าความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยที่ไม่บังคับ
MCP ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและข้อควรพิจารณาใหม่ๆ เนื่องจากมีการดำเนินการที่หลากหลายซึ่งคุณทำได้ด้วยเครื่องมือ MCP Google Cloud มีการตั้งค่าเริ่มต้นและนโยบายที่ปรับแต่งได้เพื่อควบคุมการใช้เครื่องมือ MCP ในองค์กรหรือโปรเจ็กต์ Google Cloud ของคุณ เพื่อลดและจัดการความเสี่ยงเหล่านี้
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยและการกำกับดูแล MCP ได้ที่การรักษาความปลอดภัยและความปลอดภัยของ AI
ใช้ Model Armor
Model Armor เป็นบริการของ Google Cloud ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้กับแอปพลิเคชัน AI ของคุณ โดยจะคัดกรองพรอมต์และคำตอบของ LLM ในเชิงรุก เพื่อป้องกันความเสี่ยงต่างๆ และสนับสนุนแนวทางปฏิบัติสำหรับการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ไม่ว่าคุณจะติดตั้งใช้งาน AI ในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์หรือในผู้ให้บริการคลาวด์ภายนอก Model Armor ก็สามารถช่วยป้องกันอินพุตที่เป็นอันตราย ตรวจสอบความปลอดภัยของเนื้อหา ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนด และบังคับใช้นโยบายความปลอดภัยของ AI อย่างสม่ำเสมอในสภาพแวดล้อม AI ที่หลากหลาย
เมื่อเปิดใช้ Model Armor โดยเปิดใช้การบันทึก Model Armor จะบันทึกเพย์โหลดทั้งหมด ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในบันทึกของคุณถูกเปิดเผย
การกำหนดเส้นทางคำขอ MCP ไปยัง Model Armor
Model Armor พร้อมให้บริการในบางภูมิภาค เมื่อเปิดใช้ Model Armor และคุณใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ในเขตอำนาจศาลที่ Model Armor ไม่รองรับ ลักษณะการกำหนดเส้นทางของการเรียกใช้อาจแตกต่างกันไปสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละเครื่อง และอาจละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านถิ่นที่อยู่ของข้อมูลสำหรับข้อมูลที่กำลังใช้งานและข้อมูลที่อยู่ระหว่างการส่ง ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะการทำงานของเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละรายการได้ที่ผลิตภัณฑ์ที่ Model Armor รองรับเปิดใช้ Model Armor
คุณต้องเปิดใช้ Model Armor API ก่อนจึงจะใช้ Model Armor ได้
คอนโซล
เปิดใช้ Model Armor API หากยังไม่ได้เปิดใช้
บทบาทที่จำเป็นในการเปิดใช้ API
หากต้องการเปิดใช้ API คุณต้องมีสิทธิ์
serviceusage.services.enableหากคุณสร้างโปรเจ็กต์ คุณก็น่าจะมีสิทธิ์นี้อยู่แล้วผ่านบทบาทเจ้าของ (roles/owner) ไม่เช่นนั้น คุณจะได้รับสิทธิ์นี้ผ่านบทบาทผู้ดูแลระบบการใช้งานบริการ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) ดูวิธีให้บทบาทเลือกโปรเจ็กต์ที่ต้องการเปิดใช้งาน Model Armor
gcloud
ก่อนเริ่มต้น ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้โดยใช้ Google Cloud CLI กับ Model Armor API
ติดตั้ง Google Cloud CLI แล้วลงชื่อเข้าใช้ gcloud ด้วยข้อมูลระบุตัวตนแบบรวม หลังจากลงชื่อเข้าใช้แล้ว ให้เริ่มต้น Google Cloud CLI โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
gcloud init-
เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อตั้งค่าปลายทาง API สำหรับบริการ Model Armor
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
แทนที่
LOCATIONด้วยภูมิภาคที่ต้องการใช้ Model Armor
กำหนดค่าการป้องกันสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลของ Google และ Google Cloud
คุณสามารถใช้การตั้งค่าพื้นฐานของ Model Armor เพื่อช่วยปกป้องการเรียกใช้และการตอบกลับเครื่องมือ MCP การตั้งค่าพื้นฐานจะกำหนดตัวกรองความปลอดภัยขั้นต่ำที่ใช้กับทั้งโปรเจ็กต์ การกำหนดค่านี้จะใช้ชุดตัวกรองที่สอดคล้องกันกับการเรียกใช้และการตอบกลับเครื่องมือ MCP ทั้งหมดภายในโปรเจ็กต์
ตั้งค่าพื้น Model Armor โดยเปิดใช้การล้างข้อมูล MCP ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่หัวข้อกำหนดการตั้งค่าพื้นของ Model Armor
ดูตัวอย่างคำสั่งต่อไปนี้
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"}]'
แทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์ Google Cloud
โปรดทราบการตั้งค่าต่อไปนี้
INSPECT_AND_BLOCK: ประเภทการบังคับใช้ที่ตรวจสอบเนื้อหาสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google และบล็อกพรอมต์และการตอบกลับที่ตรงกับตัวกรองENABLED: การตั้งค่าที่เปิดใช้ตัวกรองหรือการบังคับใช้MEDIUM_AND_ABOVE: ระดับความเชื่อมั่นสำหรับการตั้งค่าตัวกรอง AI ที่มีความรับผิดชอบ - อันตราย คุณสามารถแก้ไขการตั้งค่านี้ได้ แต่ค่าที่ต่ำกว่าอาจส่งผลให้เกิดผลบวกลวงมากขึ้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ระดับความเชื่อมั่นของ Model Armor
ปิดใช้การสแกนการเข้าชม MCP ด้วย Model Armor
หากต้องการหยุดไม่ให้ Model Armor สแกนการเข้าชมไปยังและจากเซิร์ฟเวอร์ Google MCP โดยอัตโนมัติตามการตั้งค่าขั้นต่ำของโปรเจ็กต์ ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
แทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์ที่อยู่ในระบบคลาวด์ของ Google Model Armor จะไม่ใช้กฎที่กำหนดไว้ในการตั้งค่าพื้นของโปรเจ็กต์นี้กับการเข้าชมเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google โดยอัตโนมัติ
การตั้งค่าพื้นและกำหนดค่าทั่วไปของ Model Armor อาจส่งผลกระทบมากกว่าแค่ MCP เนื่องจาก Model Armor ผสานรวมกับบริการต่างๆ เช่น Vertex AI การเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่คุณทำกับการตั้งค่าพื้นอาจส่งผลต่อการสแกนการเข้าชมและลักษณะการทำงานด้านความปลอดภัยในบริการที่ผสานรวมทั้งหมด ไม่ใช่แค่ MCP เท่านั้น