«gcloud и bq в одном MCP-сервере»: Google Cloud открыла агентам командный доступ к инфраструктуре

Что именно вышло в preview

В блоге Google Cloud авторы публикации — Prosper Nwankpa (Senior Engineering Manager) и Adam Hwang (Software Engineering Manager) — формулируют это как расширение экосистемы управляемых удалённых MCP-серверов новым Google Cloud CLI remote MCP server в статусе preview. Сервер работает на базе командных инструментов gcloud и bq (BigQuery) и даёт агентам широкий доступ к операциям командной строки для управления инфраструктурой Google Cloud и работы с продвинутыми сценариями BigQuery.

Технически это стандартный Model Context Protocol: подключиться может любая MCP-совместимая агентская платформа или среда оркестрации, достаточно прописать конфигурацию с адресом https://cloudcli.googleapis.com/mcp, и агент сразу получает возможность выполнять команды gcloud и bq в сетевом изолированном облачном сандбоксе. Инструментов ровно два — run_gcloud_command и run_bq_command; тот же перечень продублирован в официальном руководстве Google Cloud по этому серверу.

Аутентификация устроена по выбору: бесключевая Agent Identity для хостируемых платформ Google Cloud либо стандартный OAuth 2.0 для внешних сред исполнения.

Зачем агентам именно командная строка

Первый аргумент Google Cloud — уровень абстракции. Команды CLI уже упаковывают многошаговые сценарии, проверки валидности и высокоуровневые операции в единую команду, тогда как через API ту же работу пришлось бы собирать по шагам. Второй аргумент — предобученность моделей: LLM много видели публичную документацию по командной строке, синтаксисы и примеры, поэтому вызов CLI для них «интуитивен и высокоточен».

Практическая выгода — инфраструктурная. Раньше, чтобы дать агенту доступ к Google Cloud, бинарники gcloud CLI приходилось ставить и обслуживать прямо в среде исполнения агента, а версии и зависимости — синхронизировать между dev, test и production; удалённый MCP убирает локальную установку и поддержку рантайма. Отдельно закрыт случай веб-платформ: в веб-интерфейсах и хостируемых агентских платформах — в блоге названы Gemini Enterprise и другие хостируемые корпоративные платформы — пользователь не управляет локальными пакетами и не может ничего поставить, а удалённый MCP даёт таким поверхностям управляемый доступ к операциям Cloud CLI.

Безопасность: без «окружающих» учётных данных

Google Cloud описывает четыре опоры. Первая — zero ambient credentials: выполнение изолировано в сетевом прокси-контуре без «окружающих» учётных данных, а аутентификация и авторизация идут через Agent Identity, OAuth 2.0 и IAM.

Вторая — строгая политика: каждая команда исполняется с правами аутентифицированной личности вызывающего, и к целевым ресурсам применяются как обычные разрешения IAM, так и ограничения organization policy. Третья — интеграция с Model Armor: сервер умеет проактивно проверять промпты и ответы LLM на риски вроде prompt injection и вредоносных входных данных. Четвёртая — аудит: вызовы инструментов можно логировать в Cloud Audit Logs (Data Access logs по cloudcli.googleapis.com/mcp), включая идентичности вызывающих, OAuth-клиентов и решения авторизации IAM (mcp.googleapis.com/tools.call), причём без раскрытия содержимого команд и персональных данных.

BigQuery: от анализа данных к управлению

Google Cloud отдельно разводит свой прежний BigQuery MCP и новый инструмент: run_bq_command открывает агентам более широкую часть возможностей CLI bq. В перечне — автоматизация запланированных запросов через конфигурации BigQuery Data Transfer Service, работа с заданиями и ресурсами (объём обработанных данных, использование слотов, планы выполнения, управление резервациями), а также контроль доступа: администраторы и владельцы данных могут просматривать и менять права на таблицы прямо через агента.

Для run_gcloud_command Google Cloud приводит сценарий наблюдаемости и диагностики инцидентов: агент автоматизирует выполнение команд и снимает необходимость переключаться между инструментами вручную.

Как начать и сколько это стоит

Сервер доступен с сегодняшнего дня в публичной предварительной версии, и дополнительной платы за сам MCP-сервер нет — оплачиваются только созданные ресурсы Google Cloud и возможные расходы на передачу данных.

Для подключения нужно включить Cloud CLI Execution API (cloudcli.googleapis.com) в проекте, выдать агенту или пользовательской идентичности роль MCP Tool User (roles/mcp.toolUser) и настроить MCP-клиент на адрес cloudcli.googleapis.com/mcp.