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Cloud SQL リモート MCP サーバーを使用する

MySQL | PostgreSQL | SQL Server

このドキュメントでは、Cloud SQL for MySQL 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。Cloud SQL 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 Cloud SQL ツールにアクセスして実行し、Cloud SQL リソースの作成、管理、クエリを行うことができます。Cloud SQL for MySQL API を有効にすると、Cloud SQL for MySQL 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 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。

リモート MCP サーバーは Google によって管理され、Cloud SQL for MySQL MCP Toolbox for Databases によって提供されるローカル MCP サーバーと比較して、セキュリティとガバナンスの制御が強化されています。他のリモート MCP サーバーと、MCP で使用可能なセキュリティとガバナンスの制御の詳細については、Google Cloud MCP サーバーの概要をご覧ください。

次のセクションは、Cloud SQL for MySQL リモート MCP サーバーにのみ適用されます。

始める前に

必要なロール

Cloud SQL リモート 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、リモート Cloud SQL 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。

プロジェクトで MCP ツール呼び出しを行う: MCP ツールユーザー（roles/mcp.toolUser）
Cloud SQL インスタンスのバックアップを作成する: Cloud SQL 編集者（roles/cloudsql.editor）
OAuth クライアント ID を作成する: OAuth Config 編集者（roles/oauthconfig.editor）
Cloud SQL インスタンスの作成、クローン作成、バックアップからの復元、更新: Cloud SQL 管理者（roles/cloudsql.admin）
Cloud SQL ユーザーを作成または更新する: Cloud SQL 管理者（roles/cloudsql.admin）
Secret Manager でシークレットを作成してシークレットバージョンにアクセスする: Secret Manager 管理者（roles/secretmanager.admin）
Cloud SQL で SQL ステートメント（読み取り専用を含む）を実行する:
- Cloud SQL 管理者（roles/cloudsql.admin）
- Cloud SQL Studio ユーザー（roles/cloudsql.StudioUser）
Cloud SQL インスタンスを取得するか、プロジェクト内のすべての Cloud SQL インスタンスを一覧表示する: Cloud SQL 閲覧者（roles/cloudsql.viewer）
Cloud SQL インスタンスにデータをインポートします。
- Cloud SQL 管理者（roles/cloudsql.admin）
- ストレージ管理者（roles/storage.admin）
Cloud SQL ユーザーを一覧表示する: Cloud SQL 閲覧者（roles/cloudsql.viewer）

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、Cloud SQL リモート MCP サーバーの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

Cloud SQL リモート 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
Secret Manager でシークレットバージョンにアクセスします。 secretmanager.secretVersions.access
Cloud SQL インスタンスのクローンを作成します。 cloudsql.instances.clone
Cloud SQL インスタンスを作成します。 cloudsql.instances.create
Cloud SQL ユーザーを作成します。 cloudsql.users.create
Cloud SQL バックアップを作成します。 cloudsql.backupRuns.create
Cloud SQL インスタンスで SQL ステートメント（読み取り専用を含む）を実行します。
- cloudsql.instances.executeSql
- cloudsql.instances.login
Cloud SQL インスタンスを取得します。 cloudsql.instances.get
Cloud SQL インスタンスオペレーションを取得します。 cloudsql.instances.get
Cloud SQL インスタンスにデータをインポートします。 cloudsql.instances.import
プロジェクト内の Cloud SQL インスタンスを一覧表示します。 cloudsql.instances.list
Cloud SQL ユーザーを一覧表示します。 cloudsql.users.list
Cloud SQL バックアップから復元する:
- cloudsql.backupRuns.get
- cloudsql.instances.restoreBackup
Cloud SQL インスタンスを更新します。 cloudsql.instances.update
Cloud SQL ユーザーを更新します。 cloudsql.users.update

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。

Cloud SQL 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 などのホストプログラムは、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。ホストプログラムには、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 クライアントが少なくともリモート MCP サーバーの URL を認識している必要があります。

次の手順に沿って、リモートの Cloud SQL MCP サーバーに接続するように MCP クライアントを構成します。

Gemini CLI

Cloud SQL リモート MCP サーバーを Gemini CLI に追加するには、拡張機能として構成します。

次の場所に拡張機能ファイルを作成します。 ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json。ここで、~/ はホームディレクトリ、EXT_NAME は拡張機能に付ける名前です。

次の内容を拡張機能ファイルに保存します。

        {
          "name": "EXT_NAME",
          "version": "1.0.0",
          "mcpServers": {
            "Cloud SQL MCP Server": {
              "httpUrl": "https://sqladmin.googleapis.com/mcp",
              "authProviderType": "google_credentials",
              "oauth": {
                "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
              },
              "timeout": 30000,
              "headers": {
                "x-goog-user-project": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

拡張機能ファイルを保存します。
Gemini CLI を起動します。
```
        gemini
        
```

/mcp を実行して、構成済みの MCP サーバーとそのツールを表示します。

レスポンスは次の例のようになります。

        Configured MCP servers:
        🟢 Cloud SQL MCP Server (from sqladmin )
          - list_instances
          - get_instance
          - clone_instance
          - create_instance
          - update_instance
          - execute_sql
          - execute_sql_readonly
          - get_operation
          - create_user
          - update_user
          - list_users
          - create_backup
          - restore_backup
          - import_data
          - postgres_upgrade_precheck

リモート MCP サーバーを Gemini CLI で使用する準備が整いました。

Antigravity

Antigravity で使用する Cloud SQL リモート MCP サーバーを構成するには、アプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を使用します。

次のコマンドを実行して、ADC を使用して Google Cloud にログインします。
```
gcloud auth application-default login
    
```
生成された URL とトークンをコピーして、ブラウザウィンドウに貼り付けます。
ログイン画面が表示されます。MCP ツールを呼び出してリモート MCP サーバーを使用する権限を持つアカウントを選択します。ログインすると、ADC で使用されるローカル認証情報ファイルに認証情報が保存されます。

リモート MCP サーバーを Antigravity に追加する

Antigravity を開きます。
[エージェント] ペインでをクリックして [その他のオプション] メニューを開き、[MCP サーバー] を選択します。
[MCP Store] ウィンドウで、[Manage MCP Servers] を選択します。メインエディタウィンドウに [MCP サーバーの管理] ペインが表示されます。
[MCP サーバーの管理] ペインで、[View raw config] をクリックして、mcp_json.config ファイルを含むタブを開きます。

mcp_config.json ファイルに次の構成を追加します。

  {
     "mcpServers": {
        "cloud-sql": {
           "serverUrl": "https://sqladmin.googleapis.com/mcp",
            "authProviderType": "google_credentials",
            "disabled": false
      }
    }
  }

[MCP サーバーの管理] ペインに戻り、[更新] をクリックします。Cloud SQL リモート MCP サーバーで使用可能なツールのリストが表示されます。
[エージェント] ペインで、リモートの Cloud SQL MCP サーバーを使用するエージェントのプロンプトを入力します。次に例を示します。
```
List the Cloud SQL instances in the project.
```
エージェントが Cloud SQL リモート MCP サーバーの list_instances ツールを使用していることを確認します。[エージェント] ペインで、エージェントの作業内容を確認できます。
MCP tool: cloud-sql/list_instance

Claude.ai

Claude.ai で Google サーバーと Google Cloud MCP サーバーを構成するには、Claude Enterprise、Pro、Max、または Team プランが必要です。料金については、Claude の料金をご覧ください。

Google またはリモート MCP サーバーを Claude.ai に追加するには、OAuth クライアント ID と OAuth クライアントシークレットを使用してカスタムコネクタを構成します。 Google Cloud

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

Google Cloud コンソールで、[Google Auth Platform] > [クライアント] > [クライアントの作成] に移動します。

[クライアントの作成] に移動

プロジェクトが選択されていない場合は、プロジェクトの作成を求めるメッセージが表示されます。
[アプリケーションの種類] リストで、[ウェブアプリケーション] をクリックします。
[名前] フィールドに、アプリケーションの名前を入力します。
[承認済みのリダイレクト URI] セクションで、[+ URI を追加] をクリックし、[URI] フィールドに https://claude.ai/api/mcp/auth_callback を追加します。
[作成] をクリックします。クライアントが作成されます。クライアント ID にアクセスするには、 Google Cloud コンソールで [Google Auth Platform] > [クライアント] に移動します。
[OAuth 2.0 クライアント ID] リストで、クライアント名を選択します。
[クライアントシークレット] セクションで、[クライアントシークレット] をコピーして安全な場所に保存します。コピーできるのは 1 回のみです。紛失した場合は、シークレットを削除して新しいシークレットを作成します。

注意: クライアントシークレットはパスワードと同様に扱い、安全な場所に保管してください。

Claude.ai でカスタムコネクタを作成する

使用している Claude プランの手順に沿って操作します。

Enterprise と Team

Claude.ai で、[Admin settings > Connectors] に移動します。
[カスタムコネクタを追加] をクリックします。
[カスタムコネクタを追加] ダイアログで、次の情報を入力します。
- サーバー名: サーバーの人が読める名前。
- リモート MCP サーバーの URL: https://sqladmin.googleapis.com/mcp
[詳細設定] メニューを開き、次の情報を入力します。
- OAuth クライアント ID: 作成した OAuth 2.0 クライアント ID。
- OAuth クライアントシークレット: OAuth 2.0 クライアントのシークレット。シークレットを取得するには、Google Auth Platform > クライアントに移動し、作成した OAuth クライアント ID を選択します。[クライアントシークレット] セクションで、[クライアントシークレット] をクリックしてコピーします。
[追加] をクリックします。

カスタムコネクタが作成されます。
[ツール] メニューを開き、コネクタを有効にします。

Claude.ai は MCP サーバーを使用できます。

Pro と Max

Claude.ai で、[設定] > [コネクタ] に移動します。
[カスタムコネクタを追加] をクリックします。
[カスタムコネクタを追加] ダイアログで、次の情報を入力します。
- サーバー名: サーバーの人が読める名前。
- リモート MCP サーバーの URL: https://sqladmin.googleapis.com/mcp
[詳細設定] メニューを開き、次の情報を入力します。
- OAuth クライアント ID: 作成した OAuth 2.0 クライアント ID。
- OAuth クライアントシークレット: OAuth 2.0 クライアントのシークレット。シークレットを取得するには、Google Auth Platform > クライアントに移動し、作成した OAuth クライアント ID を選択します。[クライアントシークレット] セクションで、[クライアントシークレット] をクリックしてコピーします。
[追加] をクリックします。

カスタムコネクタが作成されます。
[ツール] メニューを開き、コネクタを有効にします。

Claude.ai は MCP サーバーを使用できます。

ChatGPT

ChatGPT で Google と Cloud SQL MCP サーバーを使用するには、ChatGPT Business サブスクリプションが必要です。

Google または Cloud SQL のリモート MCP サーバーを ChatGPT に追加するには、Google OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成し、ChatGPT にアプリとして MCP サーバーを追加します。

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

Google Cloud コンソールで、[Google Auth Platform] > [クライアント] > [クライアントの作成] に移動します。

[クライアントの作成] に移動

プロジェクトが選択されていない場合は、プロジェクトの作成を求めるメッセージが表示されます。
[アプリケーションの種類] リストで、[ウェブアプリケーション] をクリックします。
[名前] フィールドに、アプリケーションの名前を入力します。
[承認済みの JavaScript 生成元] セクションで、[+ URI を追加] をクリックし、[URI] フィールドに https://chatgpt.com を追加します。
[承認済みのリダイレクト URI] セクションで、[+ URI を追加] をクリックし、[URI] フィールドに https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect を追加します。
[作成] をクリックします。クライアントが作成されます。クライアント ID にアクセスするには、 Google Cloud コンソールで [Google Auth Platform] > [クライアント] に移動します。
[OAuth 2.0 クライアント ID] リストで、クライアント名を選択します。
[クライアントシークレット] セクションで、クライアントシークレットをコピーして、安全な場所に保存します。コピーできるのは 1 回のみです。紛失した場合は、シークレットを削除して新しいシークレットを作成します。

注意: クライアントシークレットはパスワードと同様に扱い、安全な場所に保管してください。

ChatGPT にアプリとして MCP サーバーを追加する

ChatGPT にログインします。
デベロッパーモードをオンにします。
1. ChatGPT でユーザー名をクリックしてプロフィールメニューを開き、[設定] を選択します。
2. [設定] メニューで [アプリ] を選択し、[詳細設定] をクリックします。
3. [詳細設定] で、[デベロッパーモード] 切り替えボタンをオンにします。
[設定] > [アプリ] で、[アプリを作成] ボタンをクリックします。
[新しいアプリ] ダイアログで、次の情報を入力します。
- 名前: MCP サーバーの名前。
- 説明: MCP サーバーの説明（省略可）。
- MCP サーバーの URL: https://sqladmin.googleapis.com/mcp
- 認証:
  - [認証] メニューで、[OAuth] を選択します。
  - [OAuth クライアント ID] フィールドに、Google OAuth クライアント ID を入力します。
  - [OAuth シークレット] フィールドに、Google OAuth クライアントシークレットを入力します。
- MCP サーバーの使用に伴うリスクを理解していることを確認し、[作成] をクリックします。

MCP サーバーが [アプリ] メニューに表示され、チャットプロンプトで使用できるようになります。

MCP クライアントの一般的なガイダンス

MCP クライアントが Cloud SQL 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に記載されていない場合は、次の情報を使用して、ホストプログラムまたは AI アプリケーションのリモート MCP サーバーに接続します。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。

Cloud SQL リモート 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: Cloud SQL MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://sqladmin.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。

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。

認証と認可

Cloud SQL 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。

Cloud SQL 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およびモニタリングできるように、MCP ツールを使用してエージェント用に別個の 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。

Cloud SQL 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。

Cloud SQL 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/cloud-platform`	インスタンスやデータベースユーザーなどの Cloud SQL リソースを作成、更新、一覧表示します。Cloud SQL インスタンスでデータをインポートし、SQL ステートメントを実行します。
`https://www.googleapis.com/auth/cloudsql.readonly`	Cloud SQL リソースと Cloud SQL インスタンスのデータを表示します。このスコープは、読み取り専用の SQL ステートメントを実行するために使用できます。

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

使用可能なツール

clone_instance: Cloud SQL インスタンスをソースインスタンスのクローンとして作成します。
create_backup: Cloud SQL インスタンスのバックアップを作成します。
create_instance: Cloud SQL インスタンスの作成を開始します。
create_user: Cloud SQL インスタンスのデータベースユーザーを作成します。
execute_sql: Cloud SQL インスタンスで有効な SQL ステートメント（DDL、DCL、DQL、DML）を実行します。
execute_sql_readonly: Cloud SQL インスタンスで有効な読み取り専用 SQL ステートメントを実行します。
get_instance: Cloud SQL インスタンスの詳細を取得します。
get_operation: Cloud SQL で長時間実行オペレーションのステータスを取得します。
import_data: Cloud Storage から Cloud SQL インスタンスにデータをインポートします。
list_instances: プロジェクト内のすべての Cloud SQL インスタンスを一覧表示します。
list_users: Cloud SQL インスタンスのすべてのデータベースユーザーを一覧表示します。
restore_backup: Cloud SQL インスタンスのバックアップを復元します。
update_instance: Cloud SQL インスタンスのサポートされている設定を更新します。
update_user: Cloud SQL インスタンスのデータベースユーザーを更新します。

Cloud SQL リモート 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、Cloud SQL 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 Cloud SQL 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: sqladmin.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

インスタンスの作成

デフォルトでは、create_instance ツールを使用して Cloud SQL インスタンスを作成すると、インスタンスはパブリック IP アドレスで構成されます。

プライベート IP アドレスを持つインスタンスを作成するには、プライベートサービスアクセスまたは Private Service Connect のいずれかが有効になっているインスタンスを作成します。プライベート IP アドレスを持つインスタンスを作成すると、そのパブリック IP アドレスは自動的に無効になります。

プライベートサービスアクセスを有効にするには、Cloud SQL インスタンスを作成するプロジェクトでプライベートサービスアクセス接続がすでに使用可能になっている必要があります。Private Service Connect を有効にするには、作成する Cloud SQL インスタンスからアクセス可能なプロジェクトに Private Service Connect エンドポイントがすでに存在している必要があります。

インスタンスの更新

update_instance ツールを使用すると、Cloud SQL インスタンスに対して次の更新を行うことができます。

インスタンスのエディションと階層を変更する
データキャッシュを有効または無効にする
インスタンスのパブリック IP アドレス構成を有効または無効にする
プライベートサービスアクセスを有効または無効にする
Private Service Connect を有効または無効にする
インスタンスの Vertex AI の統合を有効にする

ユーザーを作成する

IAM データベース認証または組み込み認証を使用するデータベースユーザーを作成できます。

組み込み認証を使用するデータベースユーザーを作成する場合は、ユーザーのパスワードを作成する前に、Secret Manager でパスワードを作成する必要があります。ユーザーを作成するときに、シークレットバージョンのパスを指定します。

シークレットを作成してシークレットバージョンにアクセスする方法の詳細については、シークレットを作成するをご覧ください。

SQL ステートメントの実行

リモート Cloud SQL MCP サーバーは、SQL ステートメントを実行するための 2 つの別々のツールを提供します。execute_sql ツールを使用して、データベースの管理と変更を行うことができます。データのクエリなど、読み取り専用の SQL ステートメントを実行するには、execute_sql_readonly ツールを使用します。

どちらの場合も、SQL ステートメントを実行するには、Cloud SQL インスタンスが次の要件を満たしている必要があります。

インスタンスの data_api_access 構成設定を値 ALLOW_DATA_API に設定する必要があります。create_instance ツールを使用してインスタンスを作成すると、data_api_access 構成設定が自動的に構成されます。
Cloud SQL インスタンスで IAM データベース認証が有効になっていることも必要です。execute_sql ツールは、IAM データベース認証ユーザーアカウントを使用して SQL ステートメントを実行することしかできません。SQL ステートメントは、IAM データベース認証ユーザーアカウントに関連付けられた権限を使用します。

インスタンスの data_api_access 構成設定が ALLOW_DATA_API に設定されていない場合は、update_instance ツールを使用してインスタンスの構成を更新します。

サンプルのユースケース

Cloud SQL MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

ウェブアプリケーションの開発

ユースケースの例としては、ウェブアプリケーションの迅速な開発や、ソースデータベースとしての Cloud SQL インスタンスのプロビジョニングなどがあります。このユースケースでは、Cloud SQL MCP サーバーを使用すると、自然言語を使用して新しいプロジェクトの新しいデータベースを構築し、初期データを入力できます。

プロンプトの例:

"Create a new MySQL development instance and set up a table called products."

ワークフロー:

ウェブアプリケーションの設定ワークフローは次のようになります。

プロビジョニング: エージェントは create_instance ツールを呼び出して、開発環境サイズの仕様で新しい Cloud SQL インスタンスを作成します。
検証: エージェントは get_operation ツールを使用して、インスタンス作成オペレーションのステータスをポーリングします。
接続: オペレーションが完了すると、エージェントは get_instance ツールを使用してインスタンス接続メタデータを取得します。
スキーマ設定: 準備が整うと、エージェントは execute_sql を使用して CREATE TABLE products SQL ステートメントを実行します。
データシーディング: エージェントは execute_sql を再度使用して、初期シードデータ（DML）を新しく作成されたテーブルに挿入します。
データシーディング: 準備ができたら、エージェントは import_data を使用して、プロダクトの Cloud Storage からデータファイルをインポートします。

自然言語を使用してデータベースにクエリを実行する

自然言語を使用して、Cloud SQL データベースのクエリ、レコードの更新、スキーマの更新を行うことができます。

プロンプトの例:

"Add a `stock_count` column to the inventory table."

ワークフロー: 自然言語でデータベースをクエリするワークフローは次のようになります。

スキーマの移行: エージェントが execute_sql を呼び出して ALTER TABLE ステートメントを実行し、新しい stock_count 列をデータベーススキーマに追加します。
検証: エージェントは get_instance を使用して、インスタンスの更新が正常に完了したことを確認します。

プロンプトの例:

"Show me a list of shoes that are priced above $100 from the inventory table."

ワークフロー:

クエリの実行: エージェントは execute_sql を呼び出して、データを取得する SQL ステートメントを実行します。

制限事項

Cloud SQL リモート MCP サーバーには、次の制限事項があります。

execute_sql ツールが 10 MB を超えるレスポンスを返すと、レスポンスは切り捨てられます。
execute_sql ツールを使用する場合、30 秒以上実行されるクエリはタイムアウトになることがあります。

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、 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

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 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。
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、gcloud 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。

Cloud Shell をアクティブにする

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。gcloud 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 のサニタイズを有効にして、Model Armor のフロア設定をセットアップします。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、他のもの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 拒否ポリシーで MCP の使用を制御する

Identity and Access Management（IAM）拒否ポリシーは、 Google Cloud リモート MCP サーバーの保護に役立ちます。これらのポリシーを構成して、不要な MCP ツールへのアクセスをブロックします。

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。

Cloud SQL リモート MCP サーバーを使用する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

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？

Google と Google Cloud リモート MCP サーバー

始める前に

必要なロール

必要な権限

Cloud SQL 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

Gemini CLI

Antigravity

Google Cloud プロジェクトに対して認証する

リモート MCP サーバーを Antigravity に追加する

Claude.ai

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

Claude.ai でカスタム コネクタを作成する

Enterprise と Team

Pro と Max

ChatGPT

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

ChatGPT にアプリとして MCP サーバーを追加する

MCP クライアントの一般的なガイダンス

認証と認可

Cloud SQL MCP の OAuth スコープ

使用可能なツール

ツールの一覧表示

インスタンスの作成

インスタンスの更新

ユーザーを作成する

SQL ステートメントの実行

サンプルのユースケース

ウェブ アプリケーションの開発

自然言語を使用してデータベースにクエリを実行する

制限事項

セキュリティと安全に関するオプションの構成

Model Armor

Model Armor を有効にする

コンソール

gcloud

Google と Google Cloud リモート MCP サーバーの保護を構成する

Model Armor による MCP トラフィックのスキャンを無効にする

IAM 拒否ポリシーで MCP の使用を制御する

次のステップ

Cloud SQL リモート MCP サーバーを使用する

Claude.ai でカスタムコネクタを作成する

ウェブアプリケーションの開発