Firestore リモート MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Firestore リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用して、Gemini CLI、Claude などの AI アプリケーション、または開発中の AI アプリケーションから Firestore に接続する方法について説明します。 Firestore 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 Firestore データベースに保存されているドキュメントを操作できます。 .

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 アプリケーションに HTTP エンドポイントを提供して、AI MCP クライアントと MCP サーバー間の通信を行います。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。

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Google Cloud CLI をインストールします。

注: すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、 gcloud components update を実行して、最新バージョンがインストールされていることを確認してください。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:

gcloud init

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Google Cloud CLI をインストールします。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:

gcloud init

使用するネイティブモードの Firestore データベースを選択するか、作成します。リモート MCP サーバーは、Enterprise エディションまたは Standard エディションのネイティブモードのデータベースでのみサポートされています。

必要なロール

Firestore MCP サーバーを使用して Firestore ドキュメントを操作するために必要な権限を取得するには、Firestore 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)
Firestore ドキュメントの読み取りと編集: Firestore ユーザー（roles/datastore.user）

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 Firestore MCP サーバーを使用して Firestore ドキュメントを操作するため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

Firestore MCP サーバーを使用して Firestore ドキュメントを操作するには、次の権限が必要です。

MCP ツール呼び出しを行う: mcp.tools.call
Firestore ドキュメントの読み取りと編集:
- datastore.entities.allocateIds
- datastore.entities.create
- datastore.entities.delete
- datastore.entities.get
- datastore.entities.list
- datastore.entities.update

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

Firestore 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。

Firestore 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。

Firestore 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-platform`	データの参照、編集、設定、 Google Cloud データの削除、Google アカウントのメールアドレスの参照。

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。Firestore に必要なスコープの一覧を表示するには、 Firestore APIをご覧ください。

Firestore 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。リモート MCP サーバーに接続するには、MCP クライアントが少なくともリモート 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。サーバーの詳細（名前や URL など）を入力するよう求められます。

Firestore 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: Firestore MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://firestore.googleapis.com/mcp
トランスポート: HTTP
認証の詳細: 認証方法に応じて、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。 Google Cloud 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: Firestore MCP サーバーに接続するときに使用するOAuth 2.0 スコープ。

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

Firestore 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、 Firestore 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 Firestore 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: firestore.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

サンプルのユースケース

Firestore MCP サーバーのユースケースとプロンプトの例を次に示します。

「Firestore MCP サーバーで使用できるツールは何ですか？」
「生成された書籍情報を使用して、 Google Cloud プロジェクト「my-project」の Firestore データベース「my-database」にコレクション「book」のドキュメントを追加します。」
「書籍コレクションから ID が 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb の書籍の情報を取得します。」
「ドキュメント 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb の year フィールドを 1995 に更新します。」
「書籍コレクションのすべての書籍を一覧表示します。」
「「my-database」Firestore データベースのルートにあるすべてのコレクション ID を一覧表示します。」
書籍コレクションのドキュメント 3VyGFIAPRHUNeuH5h2eb を削除します。

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、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。 Google Cloud

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。クラウド環境や外部クラウドプロバイダに AI をデプロイする場合でも、Model Armor を使用すると、悪意のある入力からの防御、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 AI の安全性とセキュリティポリシーの一貫した適用が可能になります。

Model Armor は、特定のリージョンのロケーションでのみ使用できます。プロジェクトで Model Armor が有効化されており、サポート対象外のリージョンからそのプロジェクトへの呼び出しが行われた場合、Model Armor はリージョン間の呼び出しを行います。詳細については、 Model Armor のロケーションをご覧ください。

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 を有効にする。
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
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。

コンソールで Cloud Shell をアクティブにします。 Google Cloud

Cloud Shell をアクティブにする

コンソールの下部にある Google Cloud 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。フロア設定では、プロジェクト全体に適用される最小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レベル。この設定は変更できますが、値を小さくすると誤検出が増える可能性があります。詳細については、Model Armor の信頼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

Model Armor による Google MCP トラフィックのスキャンを停止する場合は、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、プロジェクト内の MCP トラフィックをスキャンしません。

IAM 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）拒否ポリシーは、リモート MCP サーバーの保護 Google Cloud に役立ちます。不要な MCP ツールアクセスをブロックするように、これらのポリシーを構成します。

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。

MCP の使用状況をモニタリングする

Cloud Monitoring を使用して、Firestore MCP ツールの使用状況とレイテンシをモニタリングできます。firestore.googleapis.com/Database モニタリング対象リソースでは、次の指標を使用できます。

mcp/request_count（ベータ版）: Firestore MCP 呼び出しの数。
mcp/request_latencies（ベータ版）: Firestore MCP 呼び出しのレイテンシの分布。

これらの指標は、次のラベルでグループ化してフィルタできます。

tool_name: MCP 呼び出しを行う MCP ツールの名前。

Firestore 指標の詳細については、 Firestore 指標をご覧ください。

次のステップ

Firestore 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。
AI プロンプトを使用してセキュリティルールを作成する方法を学習する