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MCP を構成する

このドキュメントでは、Google Security Operations リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用して、Gemini CLI、ChatGPT、Claude、開発中のカスタムアプリケーションなどの AI アプリケーションに接続する方法について説明します。Google Security Operations リモート MCP サーバーは、Google Security Operations API を有効にすると有効になります。

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すべての情報が含まれているため、initialize/initialized handshake 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）を介して、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 仕様で必須のヘッダー。
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

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Chronicle API, if it is not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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必要なロール

Google SecOps リモート 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、Google SecOps MCP サーバーを使用するプロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

MCP ツール呼び出しを行う: MCP ツールユーザー（roles/mcp.toolUser）
Chronicle API サービスへのアクセス: Chronicle API 管理者（roles/chronicle.admin）
Google SecOps への管理者アクセス権を付与する: Chronicle SOAR 管理者（roles/chronicle.soarAdmin）
省略可: MCP ツールによって呼び出される Chronicle API メソッドに必要な権限を持つカスタム IAM ロールを構成します。

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。

これらの事前定義ロールには、Google SecOps リモート MCP サーバーの使用に必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、「必要な権限」セクションを開いてご確認ください。

必要な権限

Google SecOps リモート MCP サーバーを使用するには、次の権限が必要です。

MCP ツール呼び出しを行う: mcp.tools.call

カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、これらの権限を取得することもできます。

認証と認可

Google Security Operations 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。

Google SecOps 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。

Google SecOps 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/chronicle`	データの読み取りと変更を許可します。

Google SecOps 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。Google SecOps 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: Google SecOps MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: リージョンエンドポイントを選択し、末尾に /mcp を追加します。例: https://us-chronicle.googleapis.com/mcp
トランスポート: ストリーミング可能な 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: Google SecOps MCP サーバーに接続するときに使用する OAuth 2.0 スコープ。Google SecOps の場合は、https://www.googleapis.com/auth/chronicle を使用します。

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、認可サーバーがアプリケーションにトークンを送信するために使用されます。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 が指定されている必要があります。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。

Google SecOps MCP サーバーを使用するように Antigravity を構成する

Google Antigravity（デスクトップ IDE と CLI の両方）を構成して、Google SecOps MCP サーバーに接続できます。

共有 MCP 構成ファイルを構成する

Antigravity は、すべての MCP サーバーで共有構成ファイルを使用します。

テキストエディタで共有 MCP 構成ファイル ~/.gemini/config/mcp_config.json を開きます。

Google SecOps MCP サーバー構成を mcpServers オブジェクトに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "google-cloud-secops": {
      "serverUrl": "https://us-chronicle.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": [
          "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
        ]
      },
      "timeout": 300000
    }
  }
}

https://us-chronicle.googleapis.com/mcp は、Google SecOps インスタンスの適切なリージョンエンドポイントに置き換えます。

テナント固有のコンテキストを構成する

Google SecOps MCP サーバーには、customer_id、project_id、region の追加コンテキストが必要です。Antigravity では、ワークスペース固有の構成を使用してこれを管理します。

テナント専用のワークスペースディレクトリ（~/workspace/secops/tenant-a/ など）を作成します。
そのディレクトリに、次の内容の構成ファイル secops_tenant.json を作成します。
```
{
  "customer_id": "YOUR_CUSTOMER_ID",
  "project_id": "YOUR_PROJECT_ID",
  "region": "YOUR_REGION"
}
```
YOUR_CUSTOMER_ID、YOUR_PROJECT_ID、YOUR_REGION は、実際のテナントの詳細に置き換えます。リージョンは小文字にする必要があります（us、eu など）。

構成を使用する

この構成は、Antigravity CLI またはデスクトップ IDE で使用できます。

Antigravity CLI で

ターミナルで、作成したワークスペースディレクトリに移動します。
```
cd ~/workspace/secops/tenant-a/
```
Antigravity CLI を起動します。
```
agy
```
CLI は、起動時に secops_tenant.json からコンテキストを自動的に読み込みます。
CLI で /mcp コマンドを実行して、アクティブなツールを表示し、構成を検証します。コンテキストの読み込みが失敗した場合は、~/.gemini/antigravity-cli/log/ の Antigravity CLI ログを使用してデバッグできます。

Antigravity デスクトップ IDE

Antigravity デスクトップアプリケーションを開きます。
新しいプロジェクトを作成し、作成したワークスペースフォルダ（secops_tenant.json を含む）を選択します。
新しい会話を開始します。エージェントは、正しいテナントコンテキストで Google SecOps MCP ツールにアクセスできます。

Google SecOps MCP サーバーを使用するように Gemini Enterprise を構成する

カスタム MCP データストアを使用して、Google SecOps を Gemini Enterprise と統合できます。これにより、ユーザーは Gemini Enterprise のメインチャットから Google SecOps に直接クエリを実行できます。

前提条件

Google SecOps インスタンスでリモート MCP サーバーが有効になっていることを確認します。
組織のポリシーでカスタム MCP サーバーの作成が禁止されていないことを確認します。

ステップ 1: OAuth 2.0 ウェブアプリケーションを設定する

Google SecOps インスタンスに関連付けられている Google Cloud プロジェクトに OAuth 2.0 ウェブアプリケーションを作成する必要があります。

Google Cloud コンソールで、[API とサービス] > [認証情報] に移動します。
[認証情報を作成] をクリックし、[OAuth クライアント ID] を選択します。
アプリケーションの種類として [ウェブアプリケーション] を選択します。
クライアントの名前を入力します（例: Gemini Enterprise SecOps MCP）。
[承認済みのリダイレクト URI] に、次の URL を追加します。
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/static/oauth/oauth.html
[作成] をクリックして、生成されたクライアント ID とクライアントシークレットを保存します。

ステップ 2: Gemini Enterprise に Google SecOps データストアを追加する

管理者は、カスタム MCP コネクタをグローバルに構成する必要があります。

Gemini Enterprise を開き、アプリケーションに移動するか、新しいアプリケーションを作成します。
[接続されたデータストア] に移動し、[新しいデータストア] をクリックします。
[カスタム MCP] を選択し、次の詳細情報を入力します。
- MCP サーバーの URL: リージョンエンドポイントを選択し、末尾に /mcp を追加します（例: https://us-chronicle.googleapis.com/mcp）。
- Authorization URL: https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth
- 認可 URL パラメータ: &access_type=offline&prompt=consent
- トークン URL: https://oauth2.googleapis.com/token
- Client ID: 手順 1 で取得したクライアント ID を入力します。
- クライアントシークレット: ステップ 1 で取得したクライアントシークレットを入力します。
- OAuth スコープ: 「https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform https://www.googleapis.com/auth/chronicle」と入力します（スペースで区切ります）。
データストアを保存します（たとえば、Agentic SOC という名前を付けます）。
Gemini Enterprise App で [Connected Data Stores] を選択し、新しいデータストアが有効になっていることを確認します。
メニューで [アクション] を選択し、[カスタムアクションを再読み込み] をクリックします。
ユーザーに対して有効にするアクションを選択し、[アクションを有効にする] をクリックします。

ステップ 3: Chat でコネクタを認証する

各ユーザーは、Gemini がユーザーに代わって Google SecOps にアクセスすることを承認する必要があります。

Gemini Enterprise のメインのチャットを開きます。
チャットウィンドウの下部にある接続済みのデータストア（Agentic SOC など）を見つけて、オンに切り替えます。
ログインプロンプトを完了して、必要な OAuth 権限を付与します。

ステップ 4: コンテキスト用に Gemini メモリを設定する

Gemini が必要なテナントコンテキストを使用して API 呼び出しを正しくルーティングできるようにするには、環境の詳細を Gemini のメモリに保存する必要があります。

次のようなプロンプトを Gemini に送信します（プレースホルダの値を実際のデータに置き換えます）。

Remember that for all Google SecOps and Agentic SOC queries, my Customer ID is CUSTOMER_ID, my Region is REGION, and my Google Cloud project ID is PROJECTID.

Gemini が、これらの詳細を保存したことを確認します。

ステップ 5: クエリを開始する

メインチャットで自然言語を使用して Google SecOps をクエリできるようになりました。次に例を示します。

「Agentic SOC コネクタを使用して、過去 3 日間のログオン試行を検索してください。」
「SecOps の最新の未解決のケースを要約してください。」

使用可能なツール

Google SecOps 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、Google SecOps 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 Google Security Operations リモート MCP サーバーに直接送信します。tools/list メソッド: 認証を必要としません。

curl -X POST https://chronicle.REGION.rep.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

次のように置き換えます。

TOOLSET_ENDPOINT: サービス名の後の MCP エンドポイントの残りの部分。たとえば、Google Security Operations の場合は mcp/toolset-name になります。
MCP_PROTOCOL_VERSION: MCP プロトコルのバージョン。例: 2026-07-28

サンプルのユースケース

Google SecOps MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

Tool: list_rule_errors

プロンプトの例:

List rule errors for the rule: ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb

レスポンス:

Here are the rule errors for ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb:

Error Message: query took too long to execute, see https://docs.cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T10:00:00Z to 2025-02-16T11:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
Error Message: query took too long to execute, see https://docs.cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T11:00:00Z to 2025-02-16T12:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
The errors indicate that the queries for this rule took too long to execute during the specified time ranges. You may want to review the YARA-L best practices for optimizing rules.

Tool: create_rules

プロンプトの例:

Create the following rule:
successful_user_logins_from_outside_us_test {
meta:
author = "Google SecOps Gemini"
description = "Detect successful user logins originating from outside the United States."
severity = "Medium"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.security_result.action = "ALLOW"
$e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region != "United States"
outcome:
$user = array($e.principal.user.userid)
$source_ip = array($e.principal.ip)
$country = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region)
$city = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.city)
condition:
$e
}

レスポンス:

The rule successful_user_logins_from_outside_us_test has been successfully created with the following details:

Name: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_cff9cae1-bb88-4456-b725-4c08f21803ed
Revision ID: v_1768208899_054095000
Display Name: successful_user_logins_from_outside_us_test
Author: Google SecOps Gemini
Description: Detect successful user logins originating from outside the United States.
Severity: Medium
Compilation State: SUCCEEDED
Create Time: 2026-01-12T09:08:19.054095Z

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ポリシー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

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 サーバーを使用すると、呼び出しのルーティング動作が MCP サーバーごとに異なる可能性があり、使用中および転送中のデータのデータ所在地コンプライアンスに違反す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。
API の有効化
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。

Cloud Shell をアクティブにする

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 - 危険な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。

IAM ポリシーで 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を使用すると、 Google Cloud と Google MCP サーバーを保護できます。

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

Google Security Operations 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。

さらにサポートが必要な場合 コミュニティメンバーや Google SecOps のプロフェッショナルから回答を得ることができます。

MCP を構成する

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？

ステートレス コア

Google と Google Cloud リモート MCP サーバー

始める前に

必要なロール

必要な権限

認証と認可

Google SecOps MCP の OAuth スコープ

Google SecOps 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

リダイレクト URI

Google SecOps MCP サーバーを使用するように Antigravity を構成する

共有 MCP 構成ファイルを構成する

テナント固有のコンテキストを構成する

構成を使用する

Antigravity CLI で

Antigravity デスクトップ IDE

Google SecOps MCP サーバーを使用するように Gemini Enterprise を構成する

前提条件

ステップ 1: OAuth 2.0 ウェブ アプリケーションを設定する

ステップ 2: Gemini Enterprise に Google SecOps データストアを追加する

ステップ 3: Chat でコネクタを認証する

ステップ 4: コンテキスト用に Gemini メモリを設定する

ステップ 5: クエリを開始する

使用可能なツール

ツールの一覧表示

サンプルのユースケース

セキュリティと安全に関するオプションの構成

Model Armor

Model Armor への MCP リクエストのルーティング

Model Armor を有効にする

コンソール

gcloud

Google と Google Cloud リモート MCP サーバーの保護を構成する

Model Armor による MCP トラフィックのスキャンを無効にする

IAM ポリシーで MCP の使用を制御する

次のステップ

ステートレスコア

ステップ 1: OAuth 2.0 ウェブアプリケーションを設定する