Pub/Sub リソースの管理とメッセージのパブリッシュに Pub/Sub リモート MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Pub/Sub リモート MCP サーバーを使用して、Gemini CLI、Gemini Code Assist のエージェントモード、Claude Code 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 Pub/Sub に接続する方法について説明します。

Pub/Sub MCP サーバーを使用すると、Pub/Sub リソースを管理してメッセージをパブリッシュできます。Pub/Sub トピック、サブスクリプション、スナップショットの作成、一覧表示、取得、更新、削除や、トピックへのメッセージのパブリッシュを行うことができます。

Pub/Sub API を有効にすると、Pub/Sub 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

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

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Pub/Sub 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

必要なロール

Pub/Sub 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、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)
Pub/Sub リソースの作成、更新、削除: Pub/Sub 編集者（roles/pubsub.editor）

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 Pub/Sub 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

Pub/Sub MCP サーバーを使用するには、次の権限が必要です。

MCP ツール呼び出しを行う: mcp.tools.call

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。

必要な Pub/Sub 権限は、実行する特定のオペレーションによって異なります。詳細については、 Pub/Sub のロールと権限をご覧ください。

認証と認可

Pub/Sub 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。

Pub/Sub では、認証方法として API キーを使用できません。

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。

Pub/Sub 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。Pub/Sub 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/pubsub`	Pub/Sub リソースの表示と管理。

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

Pub/Sub 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 クライアントにリモート MCP サーバーの URL が必要です。

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。サーバー名や URL などのサーバーの詳細情報を入力するよう求められます。

Pub/Sub 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: Pub/Sub MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://pubsub.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: Pub/Sub MCP サーバーに接続するときに使用する OAuth 2.0 スコープ。詳細については、 Pub/Sub MCP の OAuth スコープをご覧ください。

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。

Pub/Sub MCP サーバーを Gemini CLI に追加するには、拡張機能ファイルに次の内容を含める必要があります。

{
  "name": "EXT_NAME",
  "version": "1.0.0",
  "mcpServers": {
    "MCP_SERVER_NAME": {
      "httpUrl": "https://pubsub.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/pubsub"]
      },
      "timeout": 30000,
      "headers": {
        "x-goog-user-project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

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

Pub/Sub 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、 Pub/Sub 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 Pub/Sub 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: pubsub.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

サンプルのユースケース

Pub/Sub MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

サブスクリプションを含むトピックを含む Pub/Sub パイプラインを作成します。
メッセージフィルタリングなどの Pub/Sub 機能を使用するサブスクリプションを作成します。
既存の Pub/Sub パイプラインに単一メッセージ変換（SMT）を追加します。

サンプルプロンプト

「Pub/Sub トピック my-topic からメッセージを消費し、属性 priority=low を持つメッセージをフィルタで除外し、Cloud Storage バケット my-bucket にメッセージを書き込むパイプラインを構築します。」
「トピック my-topic から BigQuery テーブル my-table へのサブスクリプションを作成し、配信に失敗した場合は my-dead-letter-topic に送信します。」

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 を有効にする
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 ツールの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 ツールの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

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 拒否ポリシーで 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。

次のステップ

Pub/Sub 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。