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
- 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。
-
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 Policy Analyzer API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.-
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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Enable the Policy Analyzer API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.
必要なロール
Policy Analyzer 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、Policy Analyzer 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。
- Cloud Asset 閲覧者（
roles/cloudasset.viewer） -
カスタム IAM ロールでポリシーを分析するには: ロール閲覧者 （
roles/iam.roleViewer） -
Google Cloud CLI を使用してポリシーを分析するには: Service Usage コンシューマー （
roles/serviceusage.serviceUsageConsumer） -
MCP ツール呼び出しを行う: MCP ツールユーザー （
roles/mcp.toolUser）
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、Policy Analyzer 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
Policy Analyzer MCP サーバーを使用するには、次の権限が必要です。
-
cloudasset.assets.analyzeIamPolicy -
cloudasset.assets.searchAllResources -
cloudasset.assets.searchAllIamPolicies -
IAM のカスタムロールでポリシーを分析するには:
iam.roles.get -
Google Cloud CLI を使用してポリシーを分析するには:
serviceusage.services.use -
MCP ツール呼び出しを行う:
mcp.tools.call
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
Policy Analyzer リモート 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。Policy Analyzer リモート MCP サーバーは API キーを受け入れません。
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。
Policy Analyzer 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。
Policy Analyzer 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/cloudasset |
Cloud Asset Inventory のデータの参照、編集、設定、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。Policy Analyzer に必要なスコープのリストを表示するには、Policy Analyzer API の OAuth スコープをご覧ください。
Policy Analyzer 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 Antigravity 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。アプリケーションがクライアント固有のガイダンスに記載されていない場合は、次の情報を使用してほとんどのアプリケーションから接続できます。
AI アプリケーションで、リモート MCP サーバーを追加または接続する方法を探します。Policy Analyzer 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: Policy Analyzer MCP サーバー
- サーバー URL またはエンドポイント:
https://cloudasset.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: Policy Analyzer MCP サーバーにアクセスするには、
https://www.googleapis.com/auth/cloudassetOAuth 2.0 スコープを使用します。
MCP サーバーの設定と接続に関するアプリケーション固有のガイダンスについては、クライアント固有のガイダンスをご覧ください。
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。
リダイレクト URI
ウェブベースのアプリケーションと一部のデスクトップ アプリケーションでは、認証用のクライアント ID とシークレットを作成するときに、リダイレクト URI を許可リストに登録する必要があります。リダイレクト URI は、認可サーバーがトークンをアプリケーションに送信するために使用します。アプリケーションのドキュメントで、使用する必要があるリダイレクト URI を指定する必要があります。カスタム リダイレクト URI はサポートされていません。
使用可能なツール
Policy Analyzer 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、Policy Analyzer 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 Policy Analyzer 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: cloudasset.googleapis.com
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/list"
}
サンプル ユースケース
Policy Analyzer MCP サーバーを使用すると、エージェントは IAM アクセスパスを分析して監査できます。Policy Analyzer MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。
| ユースケース | プロンプトの例 |
|---|---|
| 特定のスコープ内の IAM 許可ポリシーを分析して、誰が何にアクセスできるかに関する質問に答えます。 | 「data-analytics-prod プロジェクト内の任意の場所で BigQuery データセットを削除できるすべての ID の完全なレポートを生成します。」 |
| ポリシー分析の結果を指定した BigQuery データセットまたは Cloud Storage バケットにエクスポートする | 「この分析を audit-project:iam_analysis.bq_deleters BigQuery テーブルにエクスポートします。表示権限があるグループ メンバーシップを展開してください。」 |
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 への MCP リクエストのルーティング
ポリシー インテリジェンス MCP サーバーは、クロス ジュリスディクション ルーティングを使用します。Model Armor を有効にすると、MCP サーバーはすべてのリクエストを Model Armor に送信してスクリーニングします。管轄区域間のルーティングにより、使用中および転送中のデータに関する既存のデータ所在地コンプライアンスのコミットメントが破られる可能性があります。他の MCP サーバーの動作の詳細については、Model Armor 対応プロダクトをご覧ください。
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権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を介してこの権限を取得できます。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。
Google Cloud 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 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。
Identity and Access Management の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）の拒否ポリシーと許可ポリシーは、 Google Cloud と Google MCP サーバーの保護に役立ちます。
複数の条件を組み合わせて、次の条件に基づいてアクセスを許可または拒否することで、カスタマイズされたセキュリティ ポリシーとガバナンス ポリシーを構築できます。
- プリンシパル。
- 読み取り専用属性などのツール プロパティ。
- サービス名またはツール名。
- 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
- Policy Analyzer 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。