使用 App Design Center 遠端 MCP 伺服器

Model Context Protocol (MCP) 規範了大型語言模型 (LLM) 和 AI 應用程式或代理與外部資料來源的標準連線方式。MCP 伺服器可讓您使用其工具、資源和提示，從後端服務採取行動並取得更新資料。

本機和遠端 MCP 伺服器有何不同？

本機 MCP 伺服器

通常在本機電腦上執行，並使用標準輸入內容和輸出串流 (stdio)，在同一部裝置上的服務之間通訊。

遠端 MCP 伺服器

在服務的基礎架構上執行，並為 AI 應用程式提供 HTTP 端點，以便 AI MCP 用戶端與 MCP 伺服器之間通訊。如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱「MCP 架構」。

無狀態核心

在 MCP 2026-07-28 版中，MCP 從雙向有狀態通訊協定變更為無狀態通訊協定。每個 MCP 要求都包含自我描述，並可使用標頭轉送。由於每個要求都包含 HTTP 標頭或 _meta 參數中所需的所有資訊，因此不需要 initialize/initialized 握手或 Mcp-Session-Id。MCP 伺服器可透過多來回要求 (MRTR)，要求提供工具所需的額外資訊。

為協助轉送及處理要求，而不剖析要求主體，您必須提供部分 MCP 標頭，包括：

• MCP 規格要求的標頭，例如通訊協定版本標頭和標準要求標頭。
• MCP 伺服器定義的自訂標頭。這些標頭會使用 x-mcp-header 屬性，從工具的輸入結構定義鏡像至 HTTP 標頭。舉例來說，MCP 伺服器可能會定義自訂標頭，指定 Google Cloud 區域或專案 ID。

如要進一步瞭解 MCP 架構，請參閱 MCP 2026-07-28 版規格和主要異動。

Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器

• 簡化集中探索
• 代管的全域或區域 HTTP 端點
• 精細授權
• 選用 Model Armor 保護提示詞和回覆
• 集中化稽核記錄

如要瞭解其他 MCP 伺服器，以及 Google Cloud MCP 伺服器可用的安全性和管理控制項，請參閱「Google Cloud MCP 伺服器總覽」。

事前準備

gcloud init

gcloud init

啟用 API

在專案中啟用 App Design Center 服務：

gcloud services enable designcenter.googleapis.com \
    --project=PROJECT_ID

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

必要的角色

如要取得使用 App Design Center MCP 伺服器所需的權限，請要求管理員在您要使用 App Design Center MCP 伺服器的專案中，授予下列 IAM 角色：

• 發出 MCP 工具呼叫：MCP 工具使用者 (roles/mcp.toolUser)
• 設定 App Design Center：App Design Center 管理員 (roles/designcenter.admin)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備使用 App Design Center MCP 伺服器所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

驗證及授權

App Design Center 不支援以 API 金鑰做為驗證方式。

建議您為使用 MCP 工具的代理建立獨立身分，以便控管及監控資源存取權。如要進一步瞭解驗證，請參閱「向 MCP 伺服器驗證」。

App Design Center MCP OAuth 範圍

OAuth 2.0 會使用範圍和憑證，判斷通過驗證的主體是否有權對資源執行特定動作。如要進一步瞭解 Google 的 OAuth 2.0 範圍，請參閱「使用 OAuth 2.0 存取 Google API」。

App Design Center 具備下列 MCP 工具 OAuth 範圍：

設定 MCP 用戶端，以便使用 App Design Center MCP 伺服器

在 AI 應用程式中，找出新增或連線至遠端 MCP 伺服器的方法。針對 App Design Center MCP 伺服器，請視需要輸入下列資訊：

如需一般指引，請參閱下列資源：

• 連線至遠端 MCP 伺服器。
• 在 AI 應用程式中設定 MCP。

清單工具

使用 MCP 檢查工具列出工具，或直接將 tools/list HTTP 要求傳送至 App Design Center 遠端 MCP 伺服器。tools/list 方法不需要驗證。

curl -X POST https://designcenter.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

更改下列內容：

• TOOLSET_ENDPOINT：服務名稱後方的 MCP 端點其餘部分。舉例來說，App Design Center 的網址可能是 mcp/toolset-name。
• MCP_PROTOCOL_VERSION：MCP 通訊協定版本。例如：2026-07-28。

應用實例

搭配使用 App Design Center MCP 伺服器和 Gemini Cloud Assist MCP 伺服器，協助您設計及部署 Google Cloud 基礎架構。請搭配使用這些 MCP 伺服器，達成下列目標：

• 根據目標生成基礎架構設計：說明您需要的 Google Cloud服務和想達成的目標。

  使用者提示詞：Help me set up a web application using Cloud Run, Cloud SQL, and Cloud Load Balancing in the eu-west-2 region.

  代理動作：代理會使用您指定的 Google Cloud 服務，生成符合目標的架構設計。

• 根據現有應用程式程式碼生成基礎架構設計：提供應用程式的原始碼，即可取得最佳設計。

  使用者提示詞：Design the cloud architecture for my Python application located in this repository: YOUR_APP_REPO_URL.

  代理動作：代理會分析應用程式程式碼，並產生最佳架構設計提案。

• 反覆調整基礎架構設計：從基準架構開始，逐步進行變更。

  使用者提示詞：For the Cloud Storage bucket in my design, set a retention policy to delete objects after 90 days.

  代理動作：代理可調整架構設計，更新元件設定、新增資源及建立新連線。

• 根據安全性和設計最佳做法分析基礎架構：根據既定架構 (例如管理員在 Security Command Center 中定義的安全架構) 評估提議的架構。

  使用者提示詞：Assess the infrastructure design against best practices.

  代理動作：代理會根據最佳做法評估設計，找出潛在問題。

• 修復已識別的安全發現項目：修正安全性分析中發現的問題。

  使用者提示詞：Fix the security violations you identified to align with my organization's specified frameworks.

  代理程式動作：代理程式會修正安全性評估期間發現的問題。

• 將生成的基礎架構和應用程式部署至 Google Cloud：滿意設計後，即可部署應用程式。

  使用者提示詞：Deploy the current application design.

  代理動作：代理使用 App Design Center，將基礎架構設計和應用程式程式碼部署至 Google Cloud 。

• 診斷及修復部署失敗問題：如果部署失敗，可取得疑難排解支援。

  使用者提示詞：Troubleshoot the deployment failure.

  代理動作：代理會分析錯誤記錄、找出根本原因，並提供建議來解決權限和設定錯誤等問題。

選用安全性和安全防護設定

MCP 工具可執行的動作繁多，因此會帶來新的安全風險和考量。為盡可能降低及管理這些風險，Google Cloud 提供預設設定和可自訂的政策，控管 Google Cloud組織或專案中的 MCP 工具使用情形。

如要進一步瞭解 MCP 安全性和管理，請參閱「AI 安全性」。

使用 Model Armor

Model Armor 是Google Cloud 服務，可提高 AI 應用程式的安全性。這項服務會主動篩選 LLM 提示詞和回覆，防範各種風險，並支援負責任的 AI 做法。無論您是在雲端環境或外部雲端服務供應商部署 AI，Model Armor 都能協助您防範惡意輸入、驗證內容安全性、保護敏感資料、維持法規遵循，並在多元的 AI 環境中，一致地強制執行 AI 安全與資安政策。

Model Armor 僅適用於特定區域位置。如果專案已啟用 Model Armor，且對該專案的呼叫來自不支援的區域，Model Armor 會發出跨區域呼叫。詳情請參閱「Model Armor 位置」。

啟用 Model Armor

您必須先啟用 Model Armor API，才能使用 Model Armor。

設定 Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器的保護措施

您可以使用 Model Armor 底限設定，保護 MCP 工具呼叫和回覆。底限設定會定義適用於整個專案的最低安全性篩選器。這項設定會對專案中的所有 MCP 工具呼叫和回覆，套用一組一致的篩選器。

設定 Model Armor 底限，並啟用 MCP 清理功能。詳情請參閱「設定 Model Armor 底限設定」。

請參閱下列範例指令：

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"}]'

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

請注意下列設定：

• INSPECT_AND_BLOCK：這項強制執行類型會檢查 Google MCP 伺服器的內容，並封鎖符合篩選條件的提示和回覆。
• ENABLED：啟用篩選器或強制執行的設定。
• MEDIUM_AND_ABOVE：負責任 AI - 危險篩選器設定的信心水準。您可以修改這項設定，但較低的值可能會導致更多偽陽性。詳情請參閱「Model Armor 信心水準」。

停用 Model Armor 掃描 MCP 流量的功能

如要停止 Model Armor 根據專案的最低設定，自動掃描 Google MCP 伺服器的往來流量，請執行下列指令：

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

將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。Model Armor 不會自動將這項專案底限設定中定義的規則，套用至任何 Google MCP 伺服器流量。

Model Armor 底限設定和一般設定不只會影響 MCP，Model Armor 與 Vertex AI 等服務整合，因此您對底限設定所做的任何變更，都可能影響所有整合服務 (不限於 MCP) 的流量掃描和安全行為。

使用 IAM 政策控管 MCP

Identity and Access Management (IAM) 拒絕政策和允許政策可協助您保護 Google Cloud 和 Google MCP 伺服器。

您可以結合多項條件，根據下列項目允許或拒絕存取，建立自訂安全性和管理政策：

• 主體。
• 工具屬性，例如唯讀屬性。
• 服務或工具名稱。
• 應用程式的 OAuth 用戶端 ID。

詳情請參閱「使用 Identity and Access Management 控管 MCP 使用情形」。

後續步驟

• 如要瞭解如何在 IDE 中使用 MCP 伺服器，請參閱「使用 Antigravity CLI 設計及部署應用程式」。
• 同時使用 App Design Center MCP 伺服器和 Gemini Cloud Assist MCP 伺服器。
• 進一步瞭解 Google Cloud MCP 伺服器。