模組 7b — 用 Access 保護 AI 與 MCP（MCP 伺服器門戶）

目標： 把你的員工（以及 AI 智慧體）所使用的 AI 工具納入零信任管控——將內部 MCP 伺服器置於 Cloudflare Access 之後，併為使用者提供一個受治理的 MCP 門戶端點，配以精選工具、按使用者身份驗證與完整日誌。

🧭 什麼是 MCP？ 模型上下文協議（Model Context Protocol）是 AI 助手（Claude、ChatGPT 桌面版、Cursor 等）連線外部工具和資料的方式——檔案系統、wiki、資料庫、SaaS API。智慧體能觸及的每個 MCP 伺服器都是通向你資料的一道新門。本模組在這些門前加上身份、策略與日誌。

💡 這是對 模組 7 E 部分的擴充套件。模組 7 管控使用者瀏覽 AI 應用；本模組管控AI 智慧體連線工具。

為什麼要保護 MCP

有兩個構建塊。請按順序進行：

1. 保護單個 MCP 伺服器——把每個伺服器納入 Access（A–B 部分）。
2. 建立 MCP 門戶——把伺服器聚合為一個受治理的端點（C–E 部分）。

A 部分 — 選擇如何保護每個 MCP 伺服器

Cloudflare Access 可以用幾種方式為 MCP 伺服器把關。按伺服器選擇：

⭐ 推薦： 對你可控的伺服器，採用自託管方式並讓 Access 處理認證。僅當提供商託管的伺服器要求時，才用 SaaS/OIDC 方式。

讓 Access 作為 OAuth 提供商（SaaS 託管）——簡版

1. 👉 Access controls → Applications → Create new application → SaaS application。
2. ⌨️ 命名（如 MCP server），選擇 OIDC，Add application。
3. ⌨️ 在 Redirect URLs 填入 MCP 伺服器的回撥 URL（如 https://<mcp-host>/callback）。
4. 📋 把 Client ID、Client secret、Token / Authorization / Key 端點複製到你 MCP 伺服器的配置裡。
5. 👉 新增 Access 策略（誰可用）並選擇你的身份提供商。儲存。

⚠️ 僅對會校驗 Access JWT（Cf-Access-Jwt-Assertion 頭）的 MCP 伺服器程式碼啟用 Managed OAuth。對你無法修改的第三方程式碼，用該伺服器自己的 OAuth 流程。

B 部分 — 把 MCP 伺服器加入 Access

將每個伺服器納入集中管理（這也是把它放進門戶的前提）。

1. 👉 在控制台前往 Zero Trust → Access controls → AI controls。
2. 👉 開啟 MCP servers 選項卡 → Add an MCP server。
3. ⌨️ 輸入名稱（如 Company Wiki MCP）。
4. ⌨️ （可選） 設定自定義 Server ID。
5. ⌨️ 在 HTTP URL 填入伺服器完整 URL——如 Cloudflare 文件 MCP 伺服器：https://docs.mcp.cloudflare.com/mcp。
6. 👉 新增 Access 策略 以顯示/隱藏該伺服器：匹配 Allow 策略的使用者將在門戶中看到它，其他人看不到。
7. 👉 點選 Save and connect server。
8. 👉 若伺服器支援 OAuth，被重定向時登入——該賬戶將成為此伺服器的管理員憑據（門戶可用它發起請求）。

📺 你會看到： Access 校驗連線、拉取工具/提示/資源列表，伺服器狀態變為 Ready。

⚠️ 注意： 此處新增的 Access 策略控制的是在門戶中的可見性。被阻止的使用者仍可能經其直接 URL 觸及伺服器——要真正強制認證，請讓 Access 作為伺服器的 OAuth 提供商（A 部分）。

✅ 檢查點： 你的 MCP 伺服器在 MCP servers 選項卡中顯示 Ready。

C 部分 — 建立一個 MCP 伺服器門戶

門戶為你的使用者和智慧體提供一個端點，聚合多個 MCP 伺服器，且只暴露你選擇的工具。

1. 👉 Zero Trust → Access controls → AI controls → Add MCP server portal。
2. ⌨️ 輸入名稱（如 Engineering AI Tools）。
3. 👉 在 Custom domain 下選擇一個域名（須為你賬戶中的活躍 zone）；可選設定子域（如 mcp）。
4. 👉 Add MCP servers——選擇 B 部分中你想放進此門戶的伺服器。
5. 👉 （可選） 在 MCP servers 下配置門戶暴露的工具與提示——只暴露此受眾需要的內容。
6. 👉 逐伺服器設定 Require user auth：
   • Enabled（預設）——每個使用者用自己的憑據向該伺服器認證（最小許可權，最佳審計）。
   • Disabled——已連線使用者經其管理員憑據訪問該伺服器（謹慎使用）。
7. 👉 新增 Access 策略，界定誰可連線該門戶。
8. 👉 點選 Add an MCP server portal。

📺 使用者現在用任意 MCP 客戶端連線 https://<subdomain>.<domain>/mcp。

⚠️ 策略限制： 對通過門戶授權的伺服器，不強制獨立 MFA、用途說明與臨時認證。若某伺服器需要強化 MFA，請在該伺服器自己的 Access 應用上強制。

✅ 檢查點： 門戶出現在 AI controls 中，含你選定的伺服器，且門戶 URL 可解析。

D 部分 — 精選工具、提示與別名

暴露的無關上下文越少，AI 的回答越好（也越安全）。

• 👉 按門戶選擇特定工具/提示（C 部分第 5 步），讓使用者獲得聚焦的工具集。
• 👉 用別名重新命名： 在門戶或伺服器層面編輯工具/提示的名稱與描述——無需改動上游伺服器。清晰的名稱有助於人和 AI 智慧體挑對工具。
• 👉 最佳化上下文： 門戶支援查詢引數選項，用於精簡或隱藏工具定義，降低上下文窗口占用。
• 💡 Code Mode（預設開啟）：把所有工具收攏為單個 code 工具——智慧體編寫呼叫型別化方法的 JavaScript，在隔離的 Cloudflare Worker 中執行。無論加多少工具，上下文佔用保持恆定。

E 部分 — 連線客戶端與智慧體（Managed OAuth + 服務令牌）

人類使用者 / 互動式 AI 客戶端 —— Managed OAuth

新門戶預設開啟 Managed OAuth。它讓非瀏覽器 MCP 客戶端（Claude Desktop、Cursor、CLI、SDK）通過標準 OAuth 2.0 授權碼流程認證：客戶端收到帶 WWW-Authenticate 頭的 401，開啟瀏覽器到你的 Access 登入頁，然後獲得令牌。策略不變，只是換了傳輸方式。

• 👉 確認/啟用：門戶 → ⋯ → Edit → Advanced settings → Managed OAuth → 開啟 → Save。

機器人 / 自主智慧體 —— 服務令牌

對無法進行瀏覽器登入的機器對機器智慧體：

1. 👉 建立一個 Access 服務令牌（Access → Service Auth → Service Tokens）。
2. 👉 在門戶的 Access 應用以及每個已連結伺服器的應用上，新增匹配該令牌的 Service Auth 策略。
3. 👉 為這些伺服器關閉 Require user auth（門戶改用管理員憑據）。
4. 👉 智慧體用 CF-Access-Client-Id 與 CF-Access-Client-Secret 頭連線，即可看到它被授權的每個伺服器的工具。

⚠️ 仍要求按使用者 OAuth 的伺服器不納入服務令牌會話（令牌無法完成按使用者授權）。

✅ 檢查點： MCP 客戶端連線到 https://<subdomain>.<domain>/mcp、經 Access 認證，並只看到精選工具。

F 部分 — 可觀測性與 DLP

1. 👉 Access 日誌記錄通過門戶發起的每一次工具請求——前往 Logs → Access 檢視誰/什麼呼叫了哪個工具。
2. 👉 （可選，強大） 將門戶流量經 Gateway 路由，以獲得更豐富的 HTTP 日誌與 DLP 掃描——從而用 模組 6 中相同的 DLP 配置檔案檢查流入/流出 MCP 工具的敏感資料。

✅ 檢查點： 工具調用出現在 Access 日誌中；若經 Gateway 路由，也會連同任何 DLP 命中出現在 Gateway HTTP 日誌中。

✅ 模組 7b 完成！

你現在擁有：

• ✅ 納入 Access 管控的 MCP 伺服器（Access 可選作為 OAuth 提供商）
• ✅ 聚合精選工具的單一 MCP 門戶端點
• ✅ 按使用者身份（Require user auth）與面向機器人的服務令牌訪問
• ✅ 面向非瀏覽器 AI 客戶端的 Managed OAuth
• ✅ 請求級日誌，可選疊加 Gateway + DLP

它如何融入更大的 AI 藍圖

快速排障

👉 下一步：模組 8 — Cloudflare WAN

把整個辦公室和資料中心接入 Cloudflare。