Filestore リモート MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Filestore 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。Filestore リモート MCP サーバーを使用すると、AI アプリケーションから直接、高性能ファイル ストレージをプロビジョニングして管理できます。自然言語を使用して、インスタンスの作成と動的なスケーリング、オペレーションのモニタリング、スケジュールされたバックアップとスナップショットによるデータ保護の構成を行うことができます。Filestore API を有効にすると、Filestore リモート MCP サーバーが有効になります。

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。

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

  1. Google Cloud アカウントにログインします。 Google Cloudを初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
  2. 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

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Filestore API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. 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

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Filestore API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

必要なロール

Filestore 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、Filestore 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。

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、Filestore 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

Filestore 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
  • Filestore リソースへの完全アクセス権を付与し、Filestore IAM ロールを割り当てることができます。file.admin

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

Filestore リモート MCP サーバーは、認証と認可に Identity and Access Management(IAM)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して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。

Filestore 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。

Filestore 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/cloud-filer Filestore リモート MCP サーバーで認証する

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。Filestore に必要なスコープのリストを表示するには、Filestore API をご覧ください。

Filestore 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 Gemini CLI などの AI アプリケーションやエージェントは、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。リモート MCP サーバーに接続するには、MCP クライアントがリモート MCP サーバーの URL を認識している必要があります。

AI アプリケーションで、リモート MCP サーバーに接続する方法を探します。サーバー名や URL などのサーバーの詳細情報を入力するよう求められます。

Filestore 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: Filestore MCP サーバー
  • サーバー URL またはエンドポイント: https://file.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: Filestore MCP サーバーに接続するときに使用する OAuth 2.0 スコープ

MCP サーバーの設定と接続に関するホスト固有のガイダンスについては、以下をご覧ください。

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

Filestore 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、Filestore 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 Filestore 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。

POST /mcp HTTP/1.1
Host: file.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
}

サンプル ユースケース

Filestore MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

  • 「プロジェクト PROJECT_ID のゾーン ZONE_ID に、容量 1 TiB の Filestore SERVICE_TIER インスタンス INSTANCE_IDNETWORK ネットワーク上に作成します。」
  • REGION_ID のすべての Filestore インスタンスを一覧表示し、現在のステータスとストレージ階層を表に示してください。
  • 「ゾーン ZONE_ID の Filestore インスタンス INSTANCE_ID のスナップショット SNAPSHOT_ID を作成して。」

プロンプトでは、次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
  • SERVICE_TIER は、選択した Filestore サービスティアに置き換えます。
  • INSTANCE_ID は、Filestore インスタンス ID に置き換えます。
  • ZONE_ID は、インスタンスがデプロイされているゾーンに置き換えます。例: us-central1-a
  • REGION_ID は、インスタンスがデプロイされているリージョンに置き換えます。例: us-central1
  • NETWORK は、Filestore ネットワークの名前に置き換えます。

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。

ロギングが有効な状態で 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、機密情報がログに公開される可能性があります。

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

  1. Model Armor API を有効にします。

    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 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

    API の有効化

  2. 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。

  1. 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 コンソールの下部にある 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。

  2. 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、Google MCP サーバーとの間のトラフィックを Model Armor が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 拒否ポリシーで MCP の使用を制御する

Identity and Access Management(IAM)拒否ポリシーは、 Google Cloud リモート MCP サーバーの保護に役立ちます。これらのポリシーを構成して、不要な MCP ツールへのアクセスをブロックします。

たとえば、次の条件に基づいてアクセスを拒否または許可できます。

  • プリンシパル
  • 読み取り専用などのツールのプロパティ
  • 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