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認証マネージャーで API キーを使用して認証する

エージェントが Google マップや Weather API などの外部ツールに対して認証できるようにするには、Agent Identity 認証マネージャーで API キー認証プロバイダを使用してアウトバウンド認証を構成します。

API キー認証プロバイダは、暗号鍵を管理します。この機能により、エージェントのコードに鍵をハードコードしたり、手動で管理したりする必要がなくなります。

API キーのワークフロー

API キー認証プロバイダはエージェントの ID を使用するため、ユーザーの同意は必要ありません。 Google は、保存時に API キーを保護するための対策を講じています。Agent Development Kit（ADK）を使用すると、API キーが自動的に取得され、ツール呼び出しヘッダーに挿入されます。

始める前に

正しい認証方法を選択していることを確認します。
Agent Identity Connector 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
エージェントを作成してデプロイします。
接続するサードパーティサービスから API キーを取得します。
このタスクを完了するために必要なロールがあることを確認します。

必要なロール

API キー認証プロバイダを作成して使用するために必要な権限を取得するには、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。

認証プロバイダを作成するには:
- IAM Connector 管理者（roles/iamconnectors.admin）
- IAM Connector 編集者（roles/iamconnectors.editor）
認証プロバイダを使用するには:
- IAM Connector ユーザー（roles/iamconnectors.user）
- Vertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user）
- Service Usage コンシューマー（roles/serviceusage.serviceUsageConsumer）

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 API キー認証プロバイダの作成と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

API キー認証プロバイダを作成して使用するには、次の権限が必要です。

認証プロバイダを作成するには: iamconnectors.connectors.create
認証プロバイダを使用するには:
- iamconnectors.connectors.retrieveCredentials
- aiplatform.endpoints.predict
- aiplatform.sessions.create

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。

サードパーティサービスから API キーを取得する

認証プロバイダを作成する前に、エージェントが接続するサードパーティサービスから API キーを取得します。

以外のサードパーティサービスに接続する場合は、 Google Cloud そのサービスのデベロッパーポータルから API キーを取得し、このセクションの手順をスキップします。

サービス（Cloud Translation や Google マップなど）に接続する場合は、 Google Cloud 次の手順で API キーを生成して構成できます。

コンソールで、プロジェクトに必要な API サービスを有効にします。 Google Cloud
1. コンソールで、[API とサービス]>[ライブラリ] ページに移動します。 Google Cloud
  [API とサービス] >[ライブラリ] に移動
2. エージェントが使用する API（Cloud Translation API や Google Maps Weather API など）を検索して有効にします。
3. 生成された API キー文字列をコピーします。
API キーを構成します。
1. コンソールで、[API とサービス]>[認証情報] ページに移動します。 Google Cloud
  [API とサービス] >[認証情報] に移動
2. [認証情報を作成] >[API キー] をクリックします。
3. [API キーを作成] ダイアログで、次の操作を行います。
  1. API キーの一意の名前を入力します。
  2. 有効にした特定の API にキーを制限するには、[API の制限を選択] リストからそれらの API を選択します。
  3. 省略可: [セキュリティリスクを軽減するためにキーを制限する] セクションで、アクセスを制限するアプリケーションタイプを選択します。
  4. [作成] をクリックします。
サービスエンドポイントにテストリクエストを送信して、API キーを検証します。
- Cloud Translation API キーを確認するには、次のコマンドを実行します。
```
curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{"q": "Hello world", "target": "es"}' \
  "https://translation.googleapis.com/language/translate/v2"
```
  YOUR_API_KEY は、生成した API キーに置き換えます。
- Google Maps Weather API キーを確認するには、次のコマンドを実行します。
```
curl -X GET \
  "https://weather.googleapis.com/v1/currentConditions:lookup?key=YOUR_API_KEY&location.latitude=37.4220&location.longitude=-122.0841"
```
  YOUR_API_KEY は、生成した API キーに置き換えます。
API キーが有効で、正しく構成されている場合、サービスはリクエストされたデータを返します。

API キー認証プロバイダを作成する

認証プロバイダを作成して、サードパーティアプリケーションの構成と認証情報を定義します。

API キー認証プロバイダを作成するには、 Google Cloud コンソールまたは Google Cloud CLI を使用します。

コンソール

コンソールで、[エージェントレジストリ] ページに移動します。 Google Cloud
エージェントレジストリに移動
認証プロバイダを作成するエージェントの名前をクリックします。
[ID] をクリックします。
[認証プロバイダ] セクションで、[ 認証プロバイダを追加] をクリックします。
[認証プロバイダを追加] パネルで、名前と説明を入力します。

名前には小文字、数字、ハイフンのみを使用できます。ハイフンで終わることはできません。小文字で始める必要があります。
[OAuth タイプ] リストで [API キー] を選択します。
[作成して続行] をクリックします。
認証プロバイダを使用する権限をエージェント ID に付与するには、[アクセス権を付与] をクリックします。
これにより、認証プロバイダリソースのエージェント ID にコネクタユーザー （roles/iamconnectors.user）ロールが自動的に割り当てられます。
[認証プロバイダの認証情報] セクションに、API キー を入力します。
[プロバイダ構成を追加] をクリックします。

新しく作成された認証プロバイダが [認証プロバイダ] リストに表示されます。

Google Cloud CLI

認証プロバイダを作成します。

gcloud alpha agent-identity connectors create AUTH_PROVIDER_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --location="LOCATION" \
    --api-key="API_KEY"

認証プロバイダがリストに表示され、状態が ENABLED であることを確認します。

gcloud alpha agent-identity connectors list \
   --project="PROJECT_ID" \
   --location="LOCATION"

エージェントとローカル開発環境が認証プロバイダから認証情報を取得できるように、アクセス権を付与します。デプロイされたエージェントと個人のユーザーアカウントが認証プロバイダにアクセスできるようにするには、認証プロバイダリソースに対するコネクタユーザー（roles/iamconnectors.user）ロールを付与します。
1. デプロイされたエージェントの SPIFFE ID（エージェント ID）へのアクセス権を付与します。
```
gcloud alpha agent-identity connectors add-iam-policy-binding AUTH_PROVIDER_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --location="LOCATION" \
    --role="roles/iamconnectors.user" \
    --member="principal://agents.global.org-ORGANIZATION_ID.system.id.goog/resources/aiplatform/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/reasoningEngines/ENGINE_ID"
```
2. ローカル開発とテスト（adk web）用の個人ユーザーアカウントへのアクセス権を付与します。
```
gcloud alpha agent-identity connectors add-iam-policy-binding AUTH_PROVIDER_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --location="LOCATION" \
    --role="roles/iamconnectors.user" \
    --member="user:USER_EMAIL"
```

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。
LOCATION: 認証プロバイダとエージェントがデプロイされているロケーション（us-west1 など）。
AUTH_PROVIDER_NAME: 認証プロバイダの名前（bigquery-mcp-3lo-authprovider など）。
AUTHORIZATION_URL: 認可サーバーの URL（https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth など）。
TOKEN_URL: トークンサーバーの URL（https://oauth2.googleapis.com/token など）。
CLIENT_ID: サードパーティサービスから生成した OAuth クライアント ID。
CLIENT_SECRET: サードパーティサービスから生成した OAuth クライアントシークレット。
ORGANIZATION_ID: あなたの Google Cloud 組織の ID。
PROJECT_NUMBER: あなたの Google Cloud プロジェクトの番号。
ENGINE_ID: デプロイされた推論エンジンエージェントの ID。
USER_EMAIL: 個人のユーザーアカウントのメールアドレス。

エージェントコードで認証する

エージェントを認証するには、ADK を使用します。

ADK

ADK の MCP ツールセットを使用して、エージェントのコードで認証プロバイダを参照します。

from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.adk.auth.credential_manager import CredentialManager
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProvider, GcpAuthProviderScheme
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset
from google.adk.auth.auth_tool import AuthConfig

# Register the Google Cloud auth provider so the CredentialManager can use it.
CredentialManager.register_auth_provider(GcpAuthProvider())

# Create the Google Cloud auth provider scheme using the auth provider's full resource name.
auth_scheme = GcpAuthProviderScheme(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connectors/AUTH_PROVIDER_NAME"
)

# Configure an MCP tool with the authentication scheme.
toolset = McpToolset(
    connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(url="https://YOUR_MCP_SERVER_URL"),
    auth_scheme=auth_scheme,
)

# Initialize the agent with the authenticated tools.
agent = LlmAgent(
    name="AGENT_NAME",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="AGENT_INSTRUCTIONS",
    tools=[toolset],
)

例: Google マップ MCP に接続する

次の例は、エージェントを Google マップ MCP サーバーに接続する agent.py 構成を示しています。

import os
from google.adk.agents import Agent
from google.adk.apps import App
from google.adk.auth.credential_manager import CredentialManager
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProvider, GcpAuthProviderScheme
from google.adk.models import Gemini
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset

os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"] = "PROJECT_ID"
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI"] = "True"

# Register GCP auth provider for Agent Identity Credentials service
CredentialManager.register_auth_provider(GcpAuthProvider())

maps_auth_scheme = GcpAuthProviderScheme(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connectors/AUTH_PROVIDER_NAME"
)

maps_tools = McpToolset(
    connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(url="https://mapstools.googleapis.com/mcp"),
    auth_scheme=maps_auth_scheme,
    errlog=None,
)

root_agent = Agent(
    name="root_agent",
    model=Gemini(model="gemini-2.5-flash"),
    instruction="You are a helpful AI assistant designed to provide accurate and useful information. You can also use your Google Maps tools to look up locations and directions.",
    tools=[maps_tools],
)

app = App(
    root_agent=root_agent,
    name="AGENT_NAME",
)

ADK

ADK の認証済み関数ツールを使用して、エージェントのコードで認証プロバイダを参照します。

import httpx
from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.adk.auth.credential_manager import CredentialManager
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProvider
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProviderScheme
from google.adk.apps import App
from google.adk.auth.auth_credential import AuthCredential
from google.adk.auth.auth_tool import AuthConfig
from google.adk.tools.authenticated_function_tool import AuthenticatedFunctionTool
from vertexai import agent_engines

# First, register Google Cloud auth provider
CredentialManager.register_auth_provider(GcpAuthProvider())

# Create Auth Config
spotify_auth_config = AuthConfig(
    auth_scheme=GcpAuthProviderScheme(
        name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connectors/AUTH_PROVIDER_NAME"
    )
)

# Use the Auth Config in Authenticated Function Tool
spotify_search_track_tool = AuthenticatedFunctionTool(
    func=spotify_search_track, auth_config=spotify_auth_config
)

# Sample function tool
async def spotify_search_track(credential: AuthCredential, query: str) -> str | list:
    token = None
    if credential.http and credential.http.credentials:
        token = credential.http.credentials.token

    if not token:
        return "Error: No authentication token available."

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(
            "https://api.spotify.com/v1/search",
            headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
            params={"q": query, "type": "track", "limit": 1},
        )
        # Add your own logic here

agent = LlmAgent(
    name="AGENT_NAME",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="AGENT_INSTRUCTIONS",
    tools=[spotify_search_track_tool],
)

app = App(
    name="APP_NAME",
    root_agent=agent,
)

vertex_app = agent_engines.AdkApp(app_name=app)

例: Google Maps Weather API に接続する

次の例は、認証済み関数ツールを使用してエージェントを Google Maps Weather API に接続する agent.py 構成を示しています。

import os
import httpx
from google.adk.agents import Agent
from google.adk.apps import App
from google.adk.auth.auth_credential import AuthCredential
from google.adk.auth.auth_tool import AuthConfig
from google.adk.auth.credential_manager import CredentialManager
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProvider, GcpAuthProviderScheme
from google.adk.models import Gemini
from google.adk.tools.authenticated_function_tool import AuthenticatedFunctionTool

os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"] = "PROJECT_ID"
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI"] = "True"

# Register GCP auth provider for Agent Identity Credentials service
CredentialManager.register_auth_provider(GcpAuthProvider())

weather_auth_config = AuthConfig(
    auth_scheme=GcpAuthProviderScheme(
        name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connectors/AUTH_PROVIDER_NAME"
    )
)

async def get_weather(credential: AuthCredential, latitude: float, longitude: float) -> str | dict:
    """Gets the current weather conditions for a location using latitude and longitude."""
    api_key = None
    if http := credential.http:
        if http.additional_headers and "X-GOOG-API-KEY" in http.additional_headers:
            api_key = http.additional_headers["X-GOOG-API-KEY"]
        elif http.credentials and http.credentials.token:
            api_key = http.credentials.token

    if not api_key:
        return "Error: No API key available from the auth provider."

    params = {"location.latitude": latitude, "location.longitude": longitude, "key": api_key}
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(
            "https://weather.googleapis.com/v1/currentConditions:lookup",
            params=params,
        )
        if response.status_code != 200:
            return f"Error from Weather API: {response.status_code} - {response.text}"
        return response.json()

get_weather_tool = AuthenticatedFunctionTool(
    func=get_weather, auth_config=weather_auth_config
)

root_agent = Agent(
    name="root_agent",
    model=Gemini(model="gemini-2.5-flash"),
    instruction="You are a helpful AI assistant. You will use your weather tool to look up current conditions.",
    tools=[get_weather_tool],
)

app = App(
    root_agent=root_agent,
    name="AGENT_NAME",
)

ADK

ADK の Agent Registry MCP ツールセットを使用して、エージェントのコードで認証プロバイダを参照します。

from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.adk.auth.credential_manager import CredentialManager
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProvider
from google.adk.integrations.agent_identity import GcpAuthProviderScheme
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset
from google.adk.auth.auth_tool import AuthConfig
from google.adk.integrations.agent_registry import AgentRegistry

# First, register Google Cloud auth provider
CredentialManager.register_auth_provider(GcpAuthProvider())

# Create Google Cloud auth provider scheme by providing Auth Provider full resource name
auth_scheme = GcpAuthProviderScheme(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connectors/AUTH_PROVIDER_NAME"
)

# Set Agent Registry
registry = AgentRegistry(project_id="PROJECT_ID", location="global")

toolset = registry.get_mcp_toolset(mcp_server_name="projects/PROJECT_ID/locations/global/mcpServers/agentregistry-00000000-0000-0000-0000-000000000000", auth_scheme=auth_scheme)

# Example MCP tool
toolset = McpToolset(
    connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(url="MCP_URL"),
    auth_scheme=auth_scheme,
)

agent = LlmAgent(
    name="AGENT_NAME",
    model="MODEL_NAME",
    instruction="AGENT_INSTRUCTIONS",
    tools=[toolset],
)

エージェントをデプロイする

にエージェントをデプロイする場合は、Agent Identity が有効になっていることを確認してください。 Google Cloud

Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Runtime にデプロイする場合は、identity_type=AGENT_IDENTITY フラグを使用します。

import vertexai
from vertexai import types
from vertexai.agent_engines import AdkApp

# Initialize the Vertex AI client with v1beta1 API for Agent Identity support
client = vertexai.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
    http_options=dict(api_version="v1beta1")
)

# Use the proper wrapper class for your Agent Framework (e.g., AdkApp)
app = AdkApp(agent=agent)

# Deploy the agent with Agent Identity enabled
remote_app = client.agent_engines.create(
    agent=app,
    config={
        "identity_type": types.IdentityType.AGENT_IDENTITY,
        "requirements": ["google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk]", "google-adk[agent-identity]"],
    },
)