Implantar gateway de aplicativos Claude no Google Cloud

Esta página apresenta uma forma de executar o gateway de aplicativos Claude no Google Cloud. A configuração é um exemplo funcional para infraestrutura gerenciada pelo cliente em vez de uma implantação de produção suportada; use-a para ver como as peças se encaixam antes de adaptá-la ao seu próprio ambiente. Para os requisitos independentes de plataforma, consulte o guia de implantação.

Este exemplo provisiona o gateway de aplicativos Claude no Google Cloud com o Agent Platform do Google Cloud como upstream de modelo, usando Cloud Run ou GKE para computação. Google Workspace é o exemplo de provedor de identidade (IdP), mas qualquer IdP compatível com OpenID Connect (OIDC) funciona; apenas o bloco oidc muda. Consulte Configuração do provedor de identidade para detalhes específicos por IdP.

O que você construirá

Diagrama do gateway de aplicativos Claude no Google Cloud: clientes Claude Code se conectam via HTTPS ao gateway (Cloud Run ou GKE), que é executado dentro de um VPC ao lado de um banco de dados Cloud SQL com IP privado para estado de sessão. O gateway faz login dos usuários via OIDC contra Google Workspace, lê configuração e segredos do Secret Manager, encaminha solicitações de modelo para Agent Platform e extrai sua imagem do Artifact Registry na implantação.

A implantação consiste em:

Serviço Cloud Run ou GKE Deployment executando o contêiner do gateway
Repositório Artifact Registry para a imagem do gateway
Instância Cloud SQL para PostgreSQL, apenas IP privado, para o store do gateway
Segredos Secret Manager para gateway.yaml, a chave de assinatura JWT, o segredo do cliente OIDC e a URL do Postgres
Conta de serviço com roles/aiplatform.user, anexada diretamente no Cloud Run ou vinculada via Workload Identity no GKE
Front end HTTPS que você fornece: um Application Load Balancer interno na frente do Cloud Run, para o qual este passo a passo configura o gateway, mas não o cria, ou um GKE Ingress interno de classe gce-internal no GKE

Pré-requisitos

Um projeto GCP com faturamento habilitado e permissão para criar os recursos acima
A CLI gcloud, autenticada com gcloud auth login, e Docker instalado localmente
Para o caminho GKE: kubectl e um cluster GKE no VPC criado no passo a passo abaixo
Acesso aos modelos Claude que você precisa no Model Garden, em uma região que os publica
Um cliente de aplicação web OAuth 2.0 do Google Workspace com URI de redirecionamento https://<gateway-host>/oauth/callback; consulte Configuração do provedor de identidade
Um nome de host TLS para o gateway, normalmente um nome DNS interno apontando para o balanceador de carga

Defina o projeto e a região uma vez:

export PROJECT_ID=<your-project>
export REGION=us-east5   # a region where the Claude models you need are published in Model Garden
gcloud config set project "$PROJECT_ID"

Implantar o gateway

Os passos abaixo provisionam a implantação completa com comandos gcloud.

Habilitar APIs

Habilite as APIs de serviço que o passo a passo usa:

gcloud services enable \
  aiplatform.googleapis.com \
  artifactregistry.googleapis.com \
  sqladmin.googleapis.com \
  secretmanager.googleapis.com \
  iamcredentials.googleapis.com \
  iam.googleapis.com \
  compute.googleapis.com \
  servicenetworking.googleapis.com \
  run.googleapis.com \
  container.googleapis.com

As APIs que você precisa dependem do caminho de implantação:

compute e servicenetworking: necessárias para o caminho Cloud SQL com IP privado
run: apenas Cloud Run
container: apenas GKE

Criar a conta de serviço e conceder IAM

O gateway é executado como uma conta de serviço dedicada com permissão para chamar Agent Platform. Ele alcança Cloud SQL sobre o VPC com um usuário de senha, portanto nenhuma função IAM do Cloud SQL é necessária:

gcloud iam service-accounts create claude-gateway --display-name="Claude apps gateway"
SA="claude-gateway@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"

gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
  --member="serviceAccount:${SA}" --role="roles/aiplatform.user" --condition=None

Em seguida, habilite os modelos Claude para o projeto no Model Garden; os modelos são publicados em regiões específicas, portanto verifique cada cartão de modelo.

Construir e enviar a imagem para Artifact Registry

Construa a imagem de acordo com os requisitos de imagem de contêiner, usando o binário glibc linux-x64, e envie-a:

gcloud artifacts repositories create claude-gateway \
  --repository-format=docker --location="$REGION"
gcloud auth configure-docker "${REGION}-docker.pkg.dev" --quiet

# Cloud Run requires linux/amd64. --provenance=false avoids a buildx OCI
# image index that Cloud Run rejects.
docker build --platform=linux/amd64 --provenance=false \
  -t "${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/claude-gateway/gateway:<version>" .
docker push "${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/claude-gateway/gateway:<version>"

Provisionar Cloud SQL para PostgreSQL

Crie a instância em um VPC via Private Services Access para que ela não tenha IP público; isso também satisfaz projetos onde constraints/sql.restrictPublicIp é aplicado:

VPC=cc-gateway-vpc
gcloud compute networks create "$VPC" --subnet-mode=custom
gcloud compute networks subnets create cc-gateway-subnet \
  --network="$VPC" --region="$REGION" --range=10.0.0.0/24

# Private Services Access: one-time per VPC
gcloud compute addresses create "google-managed-services-${VPC}" \
  --global --purpose=VPC_PEERING --prefix-length=16 --network="$VPC"
gcloud services vpc-peerings connect \
  --service=servicenetworking.googleapis.com \
  --ranges="google-managed-services-${VPC}" --network="$VPC"

gcloud sql instances create claude-gateway-db \
  --database-version=POSTGRES_16 --tier=db-g1-small --region="$REGION" \
  --network="projects/${PROJECT_ID}/global/networks/${VPC}" --no-assign-ip
gcloud sql databases create claude_gateway --instance=claude-gateway-db
PGPASS="$(openssl rand -hex 24)"
gcloud sql users create gateway --instance=claude-gateway-db --password="$PGPASS"

PRIVATE_IP="$(gcloud sql instances describe claude-gateway-db \
  --format='value(ipAddresses[0].ipAddress)')"
GATEWAY_POSTGRES_URL="postgres://gateway:${PGPASS}@${PRIVATE_IP}:5432/claude_gateway?sslmode=require"

O runtime Cloud Run ou GKE deve estar neste VPC ou roteado para ele.

Escrever gateway.yaml

O bloco upstreams aponta para Agent Platform com auth: {}, portanto o gateway autentica via Application Default Credentials da conta de serviço do runtime. Consulte a referência de configuração para cada campo.Dois campos listen descrevem o que está na frente do gateway:

public_url: a origem https:// externa, obrigatória para qualquer bind que não seja loopback; consulte a referência de listen. O gateway constrói o redirect_uri do IdP e seu documento de descoberta apenas a partir deste valor, nunca a partir de cabeçalhos X-Forwarded-*.
trusted_proxies: os intervalos de origem do front-end. O gateway honra X-Forwarded-For apenas quando o par TCP está nesta lista, depois percorre a cadeia passando hops confiáveis, portanto os rate limits de login por IP e eventos de auditoria registram IPs de desenvolvedores em vez do balanceador de carga.

Defina trusted_proxies para corresponder ao seu front-end. Um GKE Ingress externo de classe gce não está listado: ele provisiona um endereço de regra de encaminhamento público, que a verificação rede privada do /login rejeita.

Front-end	`trusted_proxies`
Cloud Run alcançado diretamente, sem balanceador de carga	`[169.254.0.0/16]`
Internal Application Load Balancer na frente do Cloud Run	`169.254.0.0/16` mais CIDR da sua sub-rede somente proxy
GKE internal Ingress, classe `gce-internal`	CIDR da sua sub-rede somente proxy

O exemplo abaixo usa os valores do balanceador de carga interno na frente do Cloud Run.

gateway.yaml

listen:
  host: 0.0.0.0
  port: 8080
  public_url: https://claude-gateway.internal.example.com
  trusted_proxies: [169.254.0.0/16, <your-proxy-only-subnet-cidr>]

oidc:
  issuer: https://accounts.google.com
  client_id: <your-oauth-client-id>
  client_secret: ${OIDC_CLIENT_SECRET}           # GKE: ${file:/secrets/oidc-client-secret}
  allowed_email_domains: [example.com]
  # Google ignores offline_access; these yield refresh tokens:
  scopes: [openid, profile, email]
  extra_auth_params: { access_type: offline, prompt: consent }

session:
  jwt_secret: ${GATEWAY_JWT_SECRET}              # GKE: ${file:/secrets/jwt-secret}

store:
  postgres_url: ${GATEWAY_POSTGRES_URL}          # GKE: ${file:/secrets/postgres-url}
  # readiness_grace_seconds: 300                 # keep passing the readiness probe
# through a Cloud SQL failover

upstreams:
  - provider: vertex
    region: <your-region>                        # must match $REGION
    project_id: <your-project>
    auth: {} # ADC via the runtime service account

Os id_tokens do Google não carregam nenhuma reivindicação groups. Para usar políticas baseadas em grupos em managed.policies com Google Workspace como IdP, configure oidc.google_groups, que procura os grupos de cada usuário através da API Admin SDK Directory usando uma conta de serviço com delegação em todo o domínio. Sem isso, corresponda em email_domain em vez disso.

Armazenar segredos no Secret Manager

Crie quatro segredos e conceda roles/secretmanager.secretAccessor à conta de serviço claude-gateway:

Segredo	Fonte
`gateway-jwt-secret`	`openssl rand -base64 32`
`gateway-oidc-client-secret`	Google Cloud Console → cliente OAuth
`gateway-postgres-url`	`$GATEWAY_POSTGRES_URL` do passo Cloud SQL
`gateway-config`	o `gateway.yaml` completo do passo anterior

Como os segredos chegam ao contêiner difere por caminho:

No GKE eles são montados como arquivos via o driver CSI do Secret Manager, e gateway.yaml referencia ${file:/secrets/...}.
No Cloud Run, que não pode montar múltiplos segredos em um diretório, gateway.yaml é montado como arquivo e os outros três são injetados como variáveis de ambiente, portanto gateway.yaml referencia ${GATEWAY_JWT_SECRET}, ${OIDC_CLIENT_SECRET} e ${GATEWAY_POSTGRES_URL} em vez disso.

Implantar

Cloud Run
GKE

O comando abaixo implanta para produção atrás de um balanceador de carga interno.

gcloud run deploy claude-gateway \
  --image="${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/claude-gateway/gateway:<version>" \
  --region="$REGION" \
  --service-account="claude-gateway@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --min-instances=1 \
  --max-instances=8 \
  --timeout=3600 \
  --ingress=internal \
  --network="$VPC" --subnet=cc-gateway-subnet --vpc-egress=private-ranges-only \
  --set-secrets=/etc/claude/gateway.yaml=gateway-config:latest,GATEWAY_JWT_SECRET=gateway-jwt-secret:latest,OIDC_CLIENT_SECRET=gateway-oidc-client-secret:latest,GATEWAY_POSTGRES_URL=gateway-postgres-url:latest \
  --no-invoker-iam-check

Egresso VPC direto, via --network, --subnet e --vpc-egress=private-ranges-only, permite que o serviço alcance o IP privado do Cloud SQL diretamente. Cada instância mantém até store.max_connections conexões Postgres, cinco por padrão, portanto mantenha o número máximo de instâncias × store.max_connections abaixo do limite de conexões do seu nível do Cloud SQL; os ativos de referência limitam as instâncias a 8 para o nível db-g1-small por esse motivo. Egresso público para os endpoints do Agent Platform do Google Cloud e accounts.google.com vai diretamente para a internet em vez de através do VPC, portanto nenhum Cloud NAT é necessário.A verificação de IAM do invoker deve estar aberta ou desabilitada. O gateway executa seu próprio OIDC e seus clientes não carregam nenhum token GCP, portanto a verificação de invoker do Cloud Run tem que admitir solicitações não autenticadas. A autenticação OIDC do gateway autentica a solicitação uma vez que ela alcança o contêiner, com allowed_email_domains controlando quais domínios podem fazer login.Dois sinalizadores admitem solicitações não autenticadas:

--no-invoker-iam-check: desabilita a verificação sem nenhuma vinculação allUsers para gerenciar, e funciona sob Domain Restricted Sharing
--allow-unauthenticated: concede ao allUsers a função run.invoker; use-o se sua organização não permitir --no-invoker-iam-check

Restrição de ingresso via --ingress é uma camada separada e independente da verificação de invoker; mantenha-a definida para limitar o serviço à sua rede corporativa.Por padrão, a URL *.run.app do Cloud Run resolve para um endereço público, que a verificação rede privada do /login rejeita. Duas topologias fornecem aos desenvolvedores um nome de host resolvível privadamente, e o Cloud Run não provisiona nenhuma para você:

Internal Application Load Balancer, a topologia que o gateway.yaml desta página assume: provisione um Internal Application Load Balancer na frente do serviço com um nome DNS interno e certificado, e defina listen.public_url para esse nome de host. A configuração de ingresso internal já admite tráfego de Internal Application Load Balancers; internal-and-cloud-load-balancing admite adicionalmente External Application Load Balancers, cujos endereços públicos a verificação de rede privada do /login rejeita, portanto nenhuma topologia desta página precisa dela.
Ingresso somente interno sem balanceador de carga: mantenha o comando de implantação como está e deixe listen.public_url como a URL *.run.app, o padrão nos ativos de referência abaixo. Para *.run.app resolver privadamente, sua equipe de rede deve já operar um endpoint Private Service Connect para APIs do Google, uma zona privada Cloud DNS resolvendo *.run.app para ele, e roteamento no local para esse endpoint.

O guia de rede privada do Google para Cloud Run cobre a infraestrutura que ambas as opções precisam. Verifique o login uma vez que o gateway esteja servindo em um nome de host privado; até então, confirme que o contêiner inicializou a partir de seus logs no Cloud Run.Atualize o URI de redirecionamento autorizado do cliente OAuth para <public_url>/oauth/callback antes do primeiro login. Reimplante após alterar public_url, porque o gateway constrói sua origem pública apenas a partir dessa configuração e ignora X-Forwarded-Host e X-Forwarded-Proto. X-Forwarded-For é honrado para IPs de cliente apenas quando listen.trusted_proxies está definido.

O cluster deve estar no $VPC criado no passo Cloud SQL para que os pods possam alcançar o IP privado do banco de dados; peering de VPC sozinho não funciona, porque o IP privado do Cloud SQL é em si uma rede peered e peering é não-transitivo. Para criar um novo cluster nesse VPC, passe --network="$VPC" --subnetwork=cc-gateway-subnet para gcloud container clusters create.Habilite Workload Identity no cluster e seus node pools, depois vincule a conta de serviço do Google à conta de serviço do Kubernetes para que os pods herdem suas credenciais:

gcloud container clusters update <cluster> --region="$REGION" \
  --workload-pool="${PROJECT_ID}.svc.id.goog"
# On a Standard cluster, existing node pools also need GKE_METADATA;
# Autopilot enables this by default.
gcloud container node-pools update <pool> --cluster=<cluster> \
  --region="$REGION" --workload-metadata=GKE_METADATA

kubectl create namespace claude-gateway
kubectl create serviceaccount gateway -n claude-gateway

gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
  "claude-gateway@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser \
  --member "serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[claude-gateway/gateway]"

kubectl annotate serviceaccount gateway -n claude-gateway \
  iam.gke.io/gcp-service-account="claude-gateway@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"

Implante o gateway como um Deployment padrão mais um Service e um Ingress interno, classe gce-internal, conforme descrito em Implantação Kubernetes, com:

serviceAccountName: gateway
o driver CSI do Secret Manager montando segredos em /secrets
a sonda de prontidão apontada para GET /readyz

Anexe um BackendConfig com um timeoutSec elevado ao Service do gateway: o serviço backend do balanceador de carga atrás do GKE Ingress padrão para um tempo limite de 30 segundos, que corta respostas de streaming longas.Não aplique uma NetworkPolicy de egresso que bloqueie 169.254.169.254 em um cluster Workload Identity; o pod deve alcançar o servidor de metadados para credenciais. A proteção SSRF integrada do gateway é a defesa lá.O gateway registra um aviso de inicialização que o endpoint de metadados é alcançável e sugere aplicar uma NetworkPolicy de egresso. Sob Workload Identity esse aviso é esperado, porque o pod precisa do endpoint.

Enviar a URL do gateway para máquinas de desenvolvedores

O gateway agora está em execução, mas os desenvolvedores não podem alcançá-lo a partir de /login até que a URL do gateway esteja em suas máquinas. Implante o trecho completo de configurações gerenciadas, com forceLoginMethod, forceLoginGatewayUrl e a adesão parentSettingsBehavior: "merge", em cada dispositivo via MDM. Não há opção de gateway no seletor de login para um desenvolvedor selecionar manualmente.

Referência Terraform

Os ativos de implantação de referência automatizam o caminho Cloud Run nesta página; os ativos de configuração e imagem se aplicam a ambos os caminhos:

setup.sh: um provisionador gcloud idempotente que percorre o caminho completo do Cloud Run, desde a habilitação de APIs até a primeira implantação
terraform/: a mesma implantação como infraestrutura como código, para uma implantação greenfield: uma aplicação direcionada para criar o repositório Artifact Registry, depois construir e enviar a imagem, depois uma aplicação completa
gateway.yaml.example e um Dockerfile para a imagem de runtime distroless

Os artefatos definem por padrão o ingresso do Cloud Run como internal, correspondendo ao comando de deploy desta página; essa configuração funciona com ou sem um Application Load Balancer interno na frente do serviço, e os artefatos também não criam o balanceador de carga. Os artefatos também definem por padrão a camada de invoker como uma concessão allUsers run.invoker em vez de --no-invoker-iam-check, o inverso do passo a passo desta página; ambos funcionam, e a escolha depende das restrições de política da sua organização. Os ativos são fornecidos como exemplos funcionais, não como um artefato de produção suportado; revise e adapte-os ao seu ambiente.

Troubleshooting

Para erros de inicialização e login do gateway, consulte a tabela de troubleshooting independente de plataforma. As entradas abaixo são específicas do Google Cloud.

Sintoma	Causa	Correção
Cloud Run retorna `403 Forbidden` antes de alcançar o contêiner	A verificação de IAM do invoker ainda está habilitada	Implante com `--no-invoker-iam-check`, ou conceda ao `allUsers` a função `run.invoker` com `--allow-unauthenticated`
`--no-invoker-iam-check` rejeitado com `invoker_iam_disabled is not currently available`	Bloqueado por `constraints/run.managed.requireInvokerIam`	Use `--allow-unauthenticated`. Se Domain Restricted Sharing via `constraints/iam.allowedPolicyMemberDomains` também bloquear isso, use o caminho GKE, que expõe o gateway na camada de rede sem nenhuma vinculação `allUsers`.
`Container manifest type … must support amd64/linux` na implantação	A imagem foi construída em um host não-amd64, ou buildx emitiu um índice de imagem OCI	Construa com `--platform=linux/amd64 --provenance=false`
A inicialização do gateway sai com um erro de timeout de conexão Postgres no Cloud Run	O serviço não está anexado ao VPC, ou Cloud SQL não tem IP privado nesse VPC	Implante com `--network` e `--subnet` para egresso VPC direto, e crie a instância Cloud SQL com `--no-assign-ip` e `--network` apontando para o mesmo VPC
Solicitações do Agent Platform retornam `403 PERMISSION_DENIED`	O runtime não está usando a conta de serviço `claude-gateway`, ou o modelo não está habilitado no Model Garden para o projeto	Defina `--service-account` no Cloud Run ou vincule Workload Identity no GKE, e habilite cada modelo Claude no Model Garden para a região de destino
Respostas de streaming são cortadas após uma duração fixa	Tempo limite de solicitação do front-end: o serviço backend do balanceador de carga atrás do GKE Ingress padrão para 30 segundos e Cloud Run para 300 segundos	Anexe um BackendConfig com um `timeoutSec` elevado no GKE, ou implante com `--timeout=3600` no Cloud Run

Próximos passos

Referência de configuração: cada opção gateway.yaml, incluindo managed.policies e telemetry
Implantação e operações: configuração de IdP, verificações de saúde, rotação de segredo JWT, upgrades e o modelo de segurança
Visão geral do gateway de aplicativos Claude: quickstart e conectando desenvolvedores

Configuração e acesso

Implantação

Gateways

Uso e custos

Segurança e dados

Adoção

Implantar gateway de aplicativos Claude no Google Cloud

O que você construirá

Pré-requisitos

Implantar o gateway

Referência Terraform

Troubleshooting

Próximos passos

​O que você construirá

​Pré-requisitos

​Implantar o gateway

​Referência Terraform

​Troubleshooting

​Próximos passos

O que você construirá

Pré-requisitos

Implantar o gateway

Referência Terraform

Troubleshooting

Próximos passos