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Configurare la sicurezza per i server MCP di Google Workspace

Questa pagina descrive come configurare le impostazioni di sicurezza per i server MCP di Google Workspace.

Devi esaminare i prompt e le risposte per verificare la presenza di contenuti dannosi o attacchi di prompt injection. Puoi utilizzare Model Armor fornito da Google o la tua soluzione, se la documenti in modo che gli utenti accettino il rischio. Per saperne di più, consulta Dati utente di Google Workspace e norme per gli sviluppatori.

Configurazioni di sicurezza facoltative

MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa della vasta gamma di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.

Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.

Utilizzare Model Armor

Model Armor è un servizio Google Cloud progettato per migliorare la sicurezza e la sicurezza delle applicazioni AI. Funziona esaminando in modo proattivo i prompt e le risposte dei LLM, proteggendo da vari rischi e supportando le pratiche di AI responsabile. Che tu stia eseguendo il deployment dell'AI nel tuo ambiente cloud o su provider di servizi cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare in modo coerente le policy di sicurezza dell'AI nel tuo panorama AI diversificato.

Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. In questo modo, le informazioni sensibili potrebbero essere esposte nei log.

Abilitare Model Armor

Prima di poter utilizzare Model Armor, devi abilitare le API Model Armor.

Console

Abilita l'API Model Armor.
Ruoli richiesti per abilitare le API
Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente hai già questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli.
Abilita l'API
Seleziona il progetto in cui vuoi attivare Model Armor.

gcloud

Prima di iniziare, segui questi passaggi utilizzando Google Cloud CLI con l'API Model Armor:

Installa Google Cloud CLI, quindi accedi a gcloud con la tua identità federata. Dopo aver eseguito l'accesso, inizializza Google Cloud CLI eseguendo il seguente comando:
```
gcloud init
```
Esegui il seguente comando per impostare l'endpoint API per il servizio Model Armor.
```
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
```
Sostituisci LOCATION con la regione in cui vuoi utilizzare Model Armor.

Configurare la protezione per i server MCP remoti di Google e Google Cloud

Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che si applicano al progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte degli strumenti MCP all'interno del progetto.

Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP abilitata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.

Consulta il seguente comando di esempio:

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"}]'

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto Google Cloud.

Tieni presente le seguenti impostazioni:

INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che esamina i contenuti del server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.
ENABLED: l'impostazione che abilita un filtro o un'applicazione.
MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di attendibilità per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori inferiori potrebbero comportare un maggior numero di falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di attendibilità di Model Armor.

Disabilitare la scansione del traffico MCP con Model Armor

Per impedire a Model Armor di eseguire automaticamente la scansione del traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui il seguente comando:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del progetto Google Cloud. Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto al traffico dei server MCP di Google.

Le impostazioni di base e la configurazione generale di Model Armor possono influire su più di un solo MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.