このドキュメントでは、Memorystore for Redis Cluster リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用して、Gemini CLI、ChatGPT、Claude などの AI アプリケーションや、開発中のカスタム アプリケーションに接続する方法について説明します。 Memorystore for Redis Cluster リモート MCP サーバーを使用すると、AI 対応の開発環境や AI エージェント プラットフォームから Memorystore for Redis Cluster のクラスタとバックアップを管理できます。 Memorystore for Redis Cluster API を有効にすると、Memorystore for Redis Cluster 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 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。
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 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
- 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、 実際のシナリオでプロダクトがどのように機能するかを評価してください。 Google Cloud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。
-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
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.
Enable the Memorystore for Redis Cluster API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.-
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 -
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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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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.
Enable the Memorystore for Redis Cluster API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.-
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。
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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
必要なロール
Memorystore for Redis Cluster 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、Memorystore for Redis Cluster 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) -
Memorystore for Redis Cluster でクラスタを作成する:
Redis 管理者 （
roles/redis.admin） -
クラスタを取得する、またはプロジェクト内のすべてのクラスタを一覧表示する:
Redis 閲覧者 （
roles/redis.viewer） -
サービス使用ポリシーを管理する:
Service Usage 管理者 (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
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 Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーを使用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
Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーを使用するには、次の権限が必要です。
-
サービス利用ポリシーに関する情報を取得する:
serviceusage.mcppolicy.get -
サービス利用ポリシーを更新する:
serviceusage.mcppolicy.update -
MCP ツール呼び出しを行う:
mcp.tools.call -
クラスタを作成する:
redis.clusters.create -
クラスタを一覧表示する:
redis.clusters.list -
クラスタに関する情報を取得する:
redis.clusters.get -
クラスタをクローンする:
redis.clusters.create -
クラスタを更新する:
redis.clusters.update -
クラスタをバックアップする:
redis.clusters.backup -
クラスタを削除する:
redis.clusters.delete -
ユーザーを作成する:
redis.users.create -
ユーザーを一覧表示する:
redis.users.list -
ユーザーに関する情報を取得する:
redis.users.get -
ユーザーを更新する:
redis.users.update -
ユーザーを削除する:
redis.users.delete
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
Memorystore for Redis Cluster 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。
Memorystore for Redis Cluster リモート MCP サーバーは API キーを受け入れます。
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、Google と Google Cloud MCP サーバーに対して認証するをご覧ください。
Memorystore for Redis Cluster MCP 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。
Memorystore for Redis Cluster には、次の MCP ツール OAuth スコープがあります。
| スコープ URI | 説明 |
|---|---|
https://www.googleapis.com/auth/redis.read-write
|
クラスタの作成、一覧表示、バックアップ、更新、削除を行います。 |
Memorystore for Redis Cluster 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 を知っ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。サーバーの名前や URL などの詳細を入力するよう求められます。
Memorystore for Redis Cluster 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: Memorystore for Redis Cluster MCP サーバー
- サーバー URL または エンドポイント: https://redis.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、 Google と Google Cloud 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: Memorystore for Redis Cluster 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
Memorystore for Redis Cluster 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、Memorystore for Redis Cluster 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 Memorystore for Redis Cluster
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: redis.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list",
}
サンプルのユースケース
Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。
「IAM 認証を有効にしてリージョン クラスタを作成する理由は何ですか？」
このタイプのクラスタを作成すると、静的パスワードが不要になり、安全性の高いリージョン ワークロードに対して一元化された有効期間の短い認証情報を使用できます。
Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーの AI エージェントは、create_cluster MCP ツールを使用してクラスタを作成します。
「特定のリージョン内のすべてのアクティブなクラスタを表示する理由は何ですか？」
これらのクラスタを一覧表示することで、リソースが現在のアーキテクチャと一致していることを確認できます。Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーの AI エージェントは、list_clusters MCP ツールを使用して、指定したリージョン内のクラスタのフォーマットされたリストを取得します。
「特定のリージョン内のクラスタから接続エンドポイントとオペレーション メタデータを取得する理由は何ですか？」
この情報は、アプリケーションの統合とシステムのメンテナンスに必要です。
Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーの AI エージェントは、get_cluster MCP ツールを使用して、検出エンドポイント、シャード数、レプリカ数など、クラスタに関する情報を取得します。
「データ集約型アプリケーション向けに Memorystore for Redis Cluster を最適化するにはどうすればよいですか？」
これらのアプリケーションの CPU 容量とメモリ スループットの両方を大幅に増やすには、クラスタのシャード数を増やしてクラスタをスケーリングします。Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーの AI エージェントは、update_cluster MCP ツールを使用して、クラスタのシャード数を更新します。
「クラスタまたはそのクラスタが存在するリージョンで発生する可能性のある障害からデータを保護するにはどうすればよいですか？」
クラスタのバックアップを作成します。リージョンまたはクラスタで障害が発生した場合は、データを新しいクラスタに復元してオペレーションを再開できます。Memorystore for Redis Cluster MCP サーバーの AI エージェントは、backup_cluster MCP ツールを使用してクラスタのバックアップを作成します。
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設定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。
ロギングを有効にして Model Armorを有効にすると、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
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。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
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 - 危険な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
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 で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 サーバーの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 ツールへの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。