リモート MCP サーバーを使用して AI アプリケーションから Memorystore for Valkey に接続する

このドキュメントでは、Memorystore for Valkey 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。 Memorystore for Valkey リモート MCP サーバーを使用すると、AI 対応の開発環境と AI エージェントプラットフォームから Memorystore for Valkey インスタンスとバックアップを管理できます。

Memorystore for Valkey API を有効にすると、Memorystore for Valkey 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、 Google Cloud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ます。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 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.

Enable the Memorystore for Valkey 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

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

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.

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Enable the Memorystore for Valkey 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

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

必要なロール

Memorystore for Valkey 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 Valkey 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 Valkey インスタンスを作成する: Memorystore 管理者（roles/memorystore.admin）
Memorystore for Valkey ユーザーを作成する: Memorystore 管理者（roles/memorystore.admin）
Memorystore for Valkey インスタンスを取得する、またはプロジェクト内のすべての Memorystore for Valkey インスタンスを一覧表示する: Memorystore 閲覧者 (roles/memorystore.viewer)
Memorystore for Valkey ユーザーを一覧表示する: Memorystore 閲覧者（roles/memorystore.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 Valkey 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 Valkey 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
Memorystore for Valkey インスタンスを作成する: memorystore.instances.create
Memorystore for Valkey インスタンスを一覧表示する: memorystore.instances.list
Memorystore for Valkey インスタンスに関する情報を取得する: memorystore.instances.get
Memorystore for Valkey インスタンスをクローンする: memorystore.instances.create
Memorystore for Valkey インスタンスを更新する: memorystore.instances.update
Memorystore for Valkey インスタンスをバックアップする: memorystore.instances.backup
Memorystore for Valkey インスタンスを削除する: memorystore.instances.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 Valkey 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 Valkey 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 Valkey 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 Valkey 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/memorystore.read-write`	インスタンスの作成、一覧表示、バックアップ、更新、削除を行います。

Memorystore for Valkey 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 Valkey 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 Valkey MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://memorystore.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 Valkey 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 Valkey 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 Valkey 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 Valkey 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: memorystore.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 Valkey 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 Memorystore for Valkey リージョンインスタンスを作成する理由は何ですか？」

このタイプのインスタンスを作成すると、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 Valkey MCP サーバーの AI エージェントは、create_instance MCP ツールを使用してインスタンスを作成します。

「特定のリージョンでアクティブな Memorystore for Valkey インスタンスをすべて表示する理由は何ですか？」

これらのインスタンス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 Valkey MCP サーバーの AI エージェントは、list_instances MCP ツールを使用して、指定されたリージョン内のインスタンスのフォーマットされたリストを取得します。

「特定のリージョンの Memorystore for Valkey インスタンスから接続エンドポイントと運用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 Valkey MCP サーバーの AI エージェントは、get_instance 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、インスタンス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 Valkey 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、インスタンスのシャード数を増やして Memorystore for Valkey インスタンスをスケーリングします。Memorystore for Valkey MCP サーバーの AI エージェントは、update_instance MCP ツールを使用して、インスタンスのシャード数を更新します。

「Memorystore for Valkey インスタンスまたはそのインスタンス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？」

Memorystore for Valkey インスタンスのバックアップを作成します。リージョンまたはインスタンスで障害が発生した場合は、データを新しいインスタンスに復元してオペレーションを再開できます。Memorystore for Valkey MCP サーバーの AI エージェントは、backup_instance MCP ツールを使用してインスタンス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

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。クラウド環境または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を有効化しており、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。