Model Context Protocol（MCP）により、大規模言語モデル（LLM）と AI アプリケーション（エージェント）が外部のデータソースに接続する方法が標準化されます。MCP サーバーを使用すると、そのツール、リソース、プロンプトを使用してアクションを実行し、バックエンド サービスから更新されたデータを取得できます。
ローカル MCP サーバーとリモート MCP サーバーの違いは何ですか？
- ローカル MCP サーバー
- 通常はローカルマシンで実行され、同じデバイス上のサービス間の通信に標準の入力ストリームと出力ストリーム（stdio）を使用します。
- リモート MCP サーバー
- サービスのインフラストラクチャで実行され、AI MCP クライアントと MCP サーバー間の通信用に AI アプリケーションに HTTP エンドポイントを提供します。MCP アーキテクチャの詳細については、MCP アーキテクチャをご覧ください。
ステートレス コア
MCP バージョン 2026-07-28 では、MCP は双方向のステートフル プロトコルからステートレス プロトコルに変更されます。各 MCP リクエストは自己記述型であり、ヘッダーを使用してルーティングできます。各リクエストには、HTTP ヘッダーまたは _meta パラメータに必要な情報がすべて含まれているため、initialize/initialized ハンドシェイクや Mcp-Session-Id は必要ありません。MCP サーバーは、マルチラウンド トリップ リクエスト（MRTR）を通じて、ツールに必要な追加情報をリクエストできます。
リクエスト本文を解析せずにリクエストをルーティングして処理するには、次の MCP ヘッダーが必要です。
- プロトコル バージョン ヘッダーや標準リクエスト ヘッダーなど、MCP 仕様で必要なヘッダー。
- MCP サーバーによって定義されるカスタム ヘッダー。これらのヘッダーは、
x-mcp-headerプロパティを使用して、ツールの入力スキーマから HTTP ヘッダーにミラーリングされます。たとえば、MCP サーバーは、 Google Cloud リージョンまたはプロジェクト ID を指定するカスタム ヘッダーを定義できます。
MCP アーキテクチャの詳細については、MCP バージョン 2026-07-28 の仕様と主な変更点をご覧ください。
Google と Google Cloud リモート MCP サーバー
Google と Google Cloud リモート MCP サーバーには、次の機能とメリットがあります。- 簡素化された一元的な検出
- マネージド グローバルまたはリージョン HTTP エンドポイント
- きめ細かい認可
- Model Armor 保護によるプロンプトとレスポンスのセキュリティ（オプション）
- 一元的な監査ロギング
他の MCP サーバーと、Google Cloud MCP サーバーで使用可能なセキュリティとガバナンスの制御については、Google Cloud MCP サーバーの概要をご覧ください。
始める前に
分析するアクティブな Google Cloud リソースを含むプロジェクトを特定します。App Optimize API は、有意義な結果を生成するために、課金データと使用率データを必要とします。新しいプロジェクトまたは空のプロジェクトに対して実行されたレポートは空になります。
別のプロジェクトまたは単一プロジェクトまたはフォルダレベルの境界内のアプリケーションのデータを分析する 1 つのプロジェクトで MCP サーバーを使用できます。複数のプロジェクトで構成される App Hub アプリケーションのデータを取得するには、レポートを作成するために、アプリケーションに関連付けられているすべてのプロジェクトに対するモニタリングと課金の権限が必要です。
-
Google アカウントにログインします。
Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。
-
Google Cloud CLI をインストールします。
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外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。
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gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。
gcloud init App Optimize API が有効になっていない場合は、有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、
serviceusage.services.enable権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を通じてこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を通じてこの権限を取得できます。ロールを付与する方法を確認する。gcloud services enable appoptimize
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Google Cloud CLI をインストールします。
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外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。
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gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。
gcloud init App Optimize API が有効になっていない場合は、有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、
serviceusage.services.enable権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を通じてこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を通じてこの権限を取得できます。ロールを付与する方法を確認する。gcloud services enable appoptimize
必要なロール
App Optimize API MCP サーバーを使用するために必要な権限を取得するには、次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。
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MCP ツール呼び出しを行う: App Optimize API MCP サーバーを使用するプロジェクトに対する MCP ツールユーザー （
roles/mcp.toolUser）。 -
App Optimize API MCP サーバーを使用する: MCP サーバーを使用しているプロジェクトに対する App Optimize 管理者 （
roles/appoptimize.admin）。 -
費用データを取得する: Cloud Hub オペレーター（
roles/cloudhub.operator）、閲覧者（roles/viewer）、カスタムロールなど、billing.resourceCosts.get権限を持つロール。 Google Cloud リソースを含むプロジェクトに対する権限が必要です。 -
使用率データを取得する: Google Cloud リソースを含むプロジェクトに対するモニタリング閲覧者 （
roles/monitoring.viewer）。 -
App Hub アプリケーションのデータを取得する: アプリケーション データを含むプロジェクトに対する App Hub 閲覧者 （
roles/apphub.viewer）。アプリ対応フォルダの場合、これは管理プロジェクトです。
ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。
必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。
Cloud Hub オペレーター（roles/cloudhub.operator）ロールには、費用データ、使用率データ、App Hub アプリケーション データを取得するために必要な権限が含まれています。
認証と認可
App Optimize リモート MCP サーバーは、認証と認可に Identity and Access Management（IAM）と OAuth 2.0 プロトコルを使用します。MCP サーバーへの認証では、すべての Google Cloud ID がサポートされています。リソースへのアクセスを制御およびモニタリングできるように、MCP ツールを使用するエージェント用に個別の ID を作成することをおすすめします。認証の詳細については、MCP サーバーに対して認証するをご覧ください。
App Optimize API MCP サーバーには IAM 制御用のプリンシパルが必要であり、認証に API キーを使用できません。
App Optimize API MCP の OAuth スコープ
OAuth 2.0 では、スコープと認証情報を使用して、認証されたプリンシパルがリソースに対して特定のアクションを実行する権限があるかどうかを判断します。Google の OAuth 2.0 スコープの詳細については、OAuth 2.0 を使用して Google API にアクセスするをご覧ください。
App Optimize API には、次の MCP ツール OAuth スコープがあります。
| gcloud CLI のスコープの URI | 説明 |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/appoptimize |
レポートの作成と読み取りのみが許可されます。 |
ツール呼び出し中にアクセスされるリソースに追加のスコープが必要になる場合があります。App Optimize API に必要なスコープの一覧については、App Optimize API をご覧ください。
App Optimize API MCP サーバーを使用するように MCP クライアントを構成する
Claude や Antigravity などの AI アプリケーションとエージェントは、単一の MCP サーバーに接続する MCP クライアントをインスタンス化できます。AI アプリケーションには、さまざまな MCP サーバーに接続する複数のクライアントを設定できます。アプリケーションがクライアント固有のガイダンスに記載されていない場合は、次の情報を使用してほとんどのアプリケーションから接続できます。
AI アプリケーションで、リモート MCP サーバーを追加または接続する方法を探します。App Optimize API MCP サーバーの場合は、必要に応じて次の情報を入力します。
- サーバー名: App Optimize API MCP サーバー
- サーバー URL またはエンドポイント:
https://appoptimize.googleapis.com/mcp - トランスポート: HTTP
- 認証の詳細: 認証方法に応じて、 Google Cloud 認証情報、OAuth クライアント ID とシークレット、またはエージェントの ID と認証情報を入力できます。認証の詳細については、MCP サーバーに対して認証するをご覧ください。
- OAuth スコープ: App Optimize API MCP サーバーに接続するための App Optimize API OAuth スコープ。OAuth 2.0 スコープの詳細については、OAuth スコープの概要をご覧ください。
リダイレクト URI
ウェブベースのアプリケーションと一部のデスクトップ アプリケーションでは、認証用のクライアント ID とシークレットを作成するときに、リダイレクト URI を許可リストに登録する必要があります。リダイレクト URI は、認可サーバーがトークンをアプリケーションに送信するために使用します。アプリケーションのドキュメントには、使用する必要があるリダイレクト URI を指定する必要があります。カスタム リダイレクト URI はサポートされていません。
MCP サーバーの設定と接続に関するアプリケーション固有のガイダンスについては、クライアント固有のガイダンスをご覧ください。
一般的なガイダンスについては、次のリソースをご覧ください。
使用可能なツール
App Optimize API MCP サーバーを使用すると、指定したプロジェクトまたは App Hub アプリケーションの費用と使用率のデータを含むレポートを作成して読み取ることができます。
App Optimize API MCP サーバーで使用可能な MCP ツールの詳細とその説明を表示するには、App Optimize API MCP リファレンスをご覧ください。
ツールの一覧表示
MCP インスペクタを使用してツールを一覧表示するか、tools/list HTTP リクエストを App Optimize API リモート MCP サーバーに直接送信します。tools/list メソッド: 認証を必要とします。
POST /mcp HTTP/1.1
Host: appoptimize.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
}
サンプル ユースケース
AI アプリケーションまたはエージェントを App Optimize API MCP サーバーに接続すると、プロンプトを使用して費用とリソース使用率に関する質問に回答できます。
サンプル プロンプト
- 「プロジェクトで最も費用がかかっているプロダクトはどれですか？」
- 「先月最も費用がかかった上位 5 つのリソースを表示して。」
- 「アイドル状態の VM のうち、最も費用が高い VM はどれですか？」
- 「先月最も使用率が低かったリソースの費用を表示して。」
- 「過去 7 日間の
application-Aの費用はいくらですか？」 - 「先週、プロジェクトでデータ転送にどのくらいの費用がかかりましたか？」
- 「過去 30 日間でストレージ費用が最も高かった BigQuery のデータセットまたはジョブを 5 つ教えて」
セキュリティと安全に関するオプションの構成
MCP ツールで実行できるアクションが多岐にわたるため、MCP によって新たなセキュリティ リスクと考慮事項が加わります。これらのリスクを最小限に抑えて管理するために、Google Cloud は、 Google Cloud組織またはプロジェクトでの MCP ツールの使用を制御するデフォルトの設定とカスタマイズ可能なポリシーを提供します。
MCP のセキュリティとガバナンスの詳細については、AI のセキュリティと安全性をご覧ください。
Model Armor を使用する
Model Armor は、AI アプリケーションのセキュリティと安全性を強化するために設計されたGoogle Cloud サービスです。LLM のプロンプトとレスポンスを事前にスクリーニングすることで、さまざまなリスクから保護し、責任ある AI への取り組みをサポートします。AI を自社のクラウド環境と外部のクラウド プロバイダのいずれにデプロイする場合も、Model Armor は、悪意のある入力の防止、コンテンツの安全性の検証、センシティブ データの保護、コンプライアンスの維持、多様な AI 環境全体での AI の安全性とセキュリティ ポリシーの一貫した適用に役立ちます。
ロギングが有効になっている状態で Model Armor が有効になっている場合、Model Armor はペイロード全体をログに記録します。これにより、ログに機密情報が公開される可能性があります。
Model Armor への MCP リクエストのルーティング
Model Armor は特定のリージョンで利用できます。Model Armor が有効になっていて、Model Armor がサポートしていない法域で MCP サーバーを使用している場合、呼び出しのルーティング動作は MCP サーバーごとに異なる可能性があり、使用中のデータと転送中のデータのデータ所在地コンプライアンスが破られる可能性があります。個々の MCP サーバーの動作の詳細については、Model Armor 対応プロダクトをご覧ください。Model Armor を有効にする
Model Armor を使用するには、Model Armor API を有効にする必要があります。
コンソール
Model Armor API が有効になっていない場合は、有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、
serviceusage.services.enable権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法を確認する。Model Armor を有効にするプロジェクトを選択します。
gcloud
始める前に、Google Cloud CLI で Model Armor API を使用して、次の処理を行います。
Google Cloud コンソールで Cloud Shell をアクティブにします。
Google Cloud コンソールの下部で Cloud Shell セッションが開始し、コマンドライン プロンプトが表示されます。Cloud Shell はシェル環境です。Google Cloud CLI がすでにインストールされており、現在のプロジェクトの値もすでに設定されています。セッションが初期化されるまで数秒かかることがあります。
-
次のコマンドを実行して、Model Armor サービスの API エンドポイントを設定します。
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
LOCATIONは、Model Armor を使用するリージョンに置き換えます。
Google と Google Cloud リモート MCP サーバーの保護を構成する
MCP ツールの呼び出しとレスポンスを保護するには、Model Armor のフロア設定を使用します。フロア設定は、プロジェクト全体に適用される最低限のセキュリティ フィルタを定義します。この構成では、プロジェクト内のすべての MCP ツール呼び出しとレスポンスに一貫したフィルタセットが適用されます。
MCP サニタイズを有効にして Model Armor のフロア設定を行います。詳細については、Model Armor のフロア設定を構成するをご覧ください。
次のコマンド例をご覧ください。
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"}]'
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。
次の設定に注意してください。
INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP サーバーのコンテンツを検査し、フィルタに一致するプロンプトとレスポンスをブロックする適用タイプ。ENABLED: フィルタまたは適用を有効にする設定。MEDIUM_AND_ABOVE: 責任ある AI - 危険フィルタ設定の信頼度。この設定は変更できますが、値を小さくすると偽陽性が増える可能性があります。詳細については、Model Armor の信頼度レベルをご覧ください。
Model Armor による MCP トラフィックのスキャンを無効にする
プロジェクトのフロア設定に基づいて Model Armor が Google MCP サーバーとの間のトラフィックを自動的にスキャンしないようにするには、次のコマンドを実行します。
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。Model Armor は、このプロジェクトのフロア設定で定義されたルールを Google MCP サーバー トラフィックに自動的に適用しません。
Model Armor のフロア設定と一般的な構成は、MCP だけでなく、他の要素にも影響する可能性があります。Model Armor は Vertex AI などのサービスと統合されているため、フロア設定を変更すると、MCP だけでなく、統合されたすべてのサービスでトラフィック スキャンと安全性の動作に影響する可能性があります。
Identity and Access Management 拒否ポリシーを使用して MCP の使用を制御する
Identity and Access Management（IAM）の拒否ポリシーと許可ポリシーは、 Google Cloud と Google MCP サーバーの保護に役立ちます。
複数の条件を組み合わせて、次の条件に基づいてアクセスを許可または拒否することで、カスタマイズされたセキュリティ ポリシーとガバナンス ポリシーを構築できます。
- プリンシパル。
- 読み取り専用属性などのツール プロパティ。
- サービス名またはツール名。
- アプリケーションの OAuth クライアント ID。
詳細については、Identity and Access Management による MCP の使用の制御をご覧ください。
次のステップ
- App Optimize API MCP リファレンス ドキュメントを読む。
- Google Cloud MCP サーバーの詳細を確認する。