Actualmente (03/04/2024), MCP aún está trabajando en la autenticación y autorización. Planean completar esto en el primer semestre de 2025. El problema es que quiero compartir mi servidor MCP con mi equipo AHORA. Así que aquí estamos. La única solución inmediata para usar un servidor MCP de SSE en Cursor, etc., por ahora es una solución basada en la capa de red (por ejemplo, un proxy). Autenticación básica, claves API, ¡olvídelo!
Al utilizar GCP Cloud Run y la autenticación IAM basada en el usuario, he creado una forma sencilla y segura de permitir que los clientes accedan a un servidor MCP personalizado a través de Internet.
El servidor MCP está alojado en Google Cloud Run. Mediante la autenticación IAM de Cloud Run, podemos conectarnos de forma segura al servidor desde internet mediante el SDK de Google Cloud para crear una conexión proxy.
Esto debería funcionar de inmediato con una configuración mínima si ya tiene Docker y la CLI de gcloud configurados localmente.
Paso 1: Actualice deploy.sh con el ID de su proyecto, el correo electrónico de la cuenta de servicio, etc.
Paso 2: Si la implementación es exitosa, toma la URL de ejecución en la nube proporcionada y agrégala a mcp_proxy.ts junto con el ID de tu proyecto.
Paso 3: Ejecute el proxy npx ts-node mcp_proxy.ts
Paso 3: Acceda a su servidor MCP usando http://localhost:3030 - Agréguelo al Cursor en Configuración > Características > Servidores MCP (asegúrese de seleccionar SSE, no comando)
Related MCP server: MCP Authentication Demo
Clonar el repositorio
Ejecute npm install para instalar las dependencias
Ejecute npm run dev para iniciar el servidor localmente
Para implementar su servidor MCP en Google Cloud Run:
Asegúrate de tener instalado el SDK de Google Cloud
Actualice el script deploy.sh con los detalles de su proyecto:
PROJECT_ID : Su ID de proyecto de Google Cloud
REGION : Su región de GCP preferida
SERVICE_ACCOUNT_EMAIL : El correo electrónico de la cuenta de servicio con los permisos adecuados
Ejecute el script de implementación:
chmod +x deploy.sh
./deploy.shEl script de implementación hará lo siguiente:
Cree un contenedor Docker para su servidor MCP
Enviarlo a Google Container Registry
Implementarlo en Cloud Run con la autenticación habilitada
Para conectarse a su servidor MCP implementado:
Ejecute el proxy MCP localmente:
npx ts-node mcp_proxy.tsEl apoderado se encargará de:
Comprueba si estás autenticado con Google Cloud
Obtener tokens de autenticación automáticamente
Crear un servidor proxy local (predeterminado: http://localhost:3030 )
Reenvíe solicitudes autenticadas a su servicio Cloud Run
Configure su cliente MCP para conectarse a la URL del proxy local
Primero, ejecutemos nuestro proxy para establecer una conexión entre nuestra máquina local y el servidor MCP alojado en Google Cloud Run.
npx ts-node mcp_proxy.tsAhora agreguemos nuestro servidor proxy local al cursor dentro de la pestaña Configuración > Características en la sección del servidor MCP.
¡Listo! Inicia un nuevo Composer (asegúrate de estar en modo agente) y pregunta qué tiempo hace en una ubicación. La salida en tu terminal donde está conectado el proxy, junto con la salida de tu Composer, debería verse así:
Esta configuración proporciona varios beneficios de seguridad:
Su servidor MCP no es accesible públicamente sin autenticación
Todas las conexiones están protegidas con Google Cloud IAM
Los miembros del equipo necesitan acceso al SDK de Google Cloud para conectarse
Verifique que la URL de Cloud Run en mcp_proxy.ts coincida con el servicio implementado
Verifique los registros de Cloud Run para detectar cualquier error del lado del servidor
¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar incidencias o solicitudes de incorporación de cambios.
Cloud-hosted MCP server for durable AI memory
The Remote MCP server acts as a standardized bridge between LLM applications (like Claude, ChatGPT, and Cursor) and external services, enabling AI agents to access external tools and resources. Its primary capability is providing a centralized search tool to discover other MCP servers and their respective tools. Unlike local implementations, it runs remotely with OAuth authentication and permission controls for security.
MCP server that lets your AI assistant build and deploy apps, hosting each one at a live URL.
The Google Compute Engine MCP server is a fully-managed Model Context Protocol server that provides tools to manage Google Compute Engine resources through AI agents. It enables capabilities including instance management (creating, starting, stopping, resetting, listing), disk management, handling instance templates and group managers, viewing machine and accelerator types, managing images, and accessing reservation and commitment information. The server operates as a zero-deployment, enterprise-grade endpoint at https://compute.googleapis.com/mcp with built-in IAM-based security.
