Google は AI 技術を使用して、コンテンツをご希望の言語に翻訳しています。AI 翻訳には誤りが含まれる場合があります。

Cloud Storage MCP サーバーを使用する

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 サーバーは通常、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入力と出力ストリーム（stdio）を使用します。ローカル MCP サーバーは通常、ローカルサービスと通信しますが、ローカルマシンで実行されていないサービスやデータソースを呼び出すこともできます。たとえば、エージェントのマシンまたは仮想マシンで実行されているローカル MCP サーバーは、Cloud Storage API を呼び出すことができます。

Cloud Storage のローカル MCP サーバーを使用するのは次のような理由である可能性があります。

カスタムツールを構築する必要がある。
プロジェクトで MCP サーバーを有効化または使用する権限がない。

ローカル MCP サーバーの使用方法については、MCP を使用して LLM を Cloud Storage に接続するをご覧ください。

リモート MCP サーバーは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。Cloud Storage MCP サーバーは、HTTP エンドポイントを持つリモート MCP サーバーです。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。

このドキュメントでは、Cloud Storage 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 Cloud Storage に接続する方法について説明します。

Cloud Storage MCP サーバーを使用すると、AI アプリケーションとエージェントを使用して次のタスクを実行できます。

バケットの作成、削除。
オブジェクトのメタデータを取得する。
オブジェクトデータの読み取りと削除、テキストコンテンツの書き込み。
バケットやオブジェクトの一覧表示。

Cloud Storage リモート MCP サーバーは、Cloud Storage API を有効にすると有効になります。 Cloud Storage MCP サーバーを無効にするには、Cloud Storage API を無効にする必要があります。Cloud Storage API を無効にする方法については、サービスを無効にするをご覧ください。

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。

制限事項

Cloud Storage MCP サーバーには次の制限があります。

ファイル形式: 読み取りオペレーションはテキストファイルとバイナリファイル（PDF、画像、音声、動画など）をサポートします。書き込みオペレーションはテキストファイルに制限されます。
ファイルサイズ: 読み取り / 書き込みオペレーションで最大 8 MiB。
エンドポイント: グローバルエンドポイントのみ。

Cloud Storage MCP サーバーに適用される割り当てと上限の詳細については、割り当てと上限をご覧ください。

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 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 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.

Install the Google Cloud CLI.

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

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.

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.

Install the Google Cloud CLI.

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

必要なロール

Cloud Storage 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、Cloud Storage 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）
オブジェクトの一覧表示、オブジェクトとそのコンテンツの読み取り、オブジェクトのメタデータの取得: Storage オブジェクト閲覧者（roles/storage.objectViewer）
オブジェクトにコンテンツを書き込む: Storage オブジェクト作成者（roles/storage.objectCreator）
オブジェクトを削除する: Storage オブジェクトユーザー（roles/storage.objectUser）または Storage オブジェクト管理者（roles/storage.objectAdmin）
バケットの作成、一覧表示、削除: ストレージ管理者（roles/storage.admin）

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 Storage 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

Cloud Storage 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
オブジェクトを一覧表示する: storage.objects.list
オブジェクトとそのコンテンツを読み取るか、オブジェクトのメタデータを取得する: storage.objects.get
オブジェクトにコンテンツを書き込む: storage.objects.create
オブジェクトを削除する: storage.objects.delete
バケットを一覧表示します。 storage.buckets.list
バケットを作成します。 storage.buckets.create
バケットを削除する: storage.buckets.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

Cloud Storage 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。

Cloud Storage MCP サーバーは、すべてのリクエストに Identity and Access Management（IAM）認可が必要なため、認証に 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 ツールを使用するエージェントに個別の 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。

Cloud Storage 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 Storage 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/devstorage.read_only`	データの読み取りアクセスのみを許可します。
`https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_write`	データの読み取りと変更を許可します。

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 Storage に必要なスコープのリストを表示するには、Cloud Storage API をご覧ください。エージェントがワークフローの一部として BigQuery や Storage Insights などの他の Google Cloud サービスとやり取りする場合は、Cloud Storage スコープに加えて、それらのサービスに適切な OAuth スコープが必要です。

Cloud Storage 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。クライアント固有のガイダンスにアプリケーションが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。Cloud Storage 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 Storage MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://storage.googleapis.com/storage/mcp
トランスポート: ストリーミング可能な 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: Cloud Storage MCP サーバーに接続するときに使用する、このドキュメントに記載されているスコープのいずれか。

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。

より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

Cloud Storage 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 Storage MCP リファレンスをご覧ください。スキーマと例については、Cloud Storage MCP GitHub リポジトリをご覧ください。

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 Storage 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。

curl -X POST https://storage.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

次のように置き換えます。

TOOLSET_ENDPOINT: サービス名の後の MCP エンドポイントの残りの部分。たとえば、Cloud Storage の場合は mcp/toolset-name です。
MCP_PROTOCOL_VERSION: MCP プロトコルのバージョン。例: 2026-07-28

ツールを呼び出す

特定のツールを呼び出すには、tools/call メソッドを使用し、params オブジェクトにツール名と必要な引数を指定します。次の例は、プロジェクト my-project の list_buckets ツールを呼び出す方法を示しています。

POST /storage/mcp HTTP/1.1
Host: storage.googleapis.com
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer OAUTH2_TOKEN

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "params": {
    "name": "list_buckets",
    "arguments": {
      "projectId": "my-project"
    }
  }
}

サンプルユースケース

Cloud Storage MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

小売コンテンツとキャンペーンを管理する

Cloud Storage MCP サーバーのユースケースの例として、小売業者のマーケティングエージェントが商品リスティングやプロモーションキャンペーンを作成、管理するのを支援することが挙げられます。Cloud Storage MCP サーバーを使用すると、自然言語を使用してオブジェクトの一覧表示、読み取り、書き込み、商品やキャンペーンのアセットを保存するバケットの作成を行うことができます。

プロンプトの例:

「product-images バケットのアセットを使用して SKU-123 の商品リスティングを作成し、campaign-q3-assets という新しいバケットを作成して、バナー画像を生成して保存します。」

ワークフロー: 商品リスティングとキャンペーンを作成するワークフローは、次のようになります。

アセットを一覧表示する: エージェントは list_objects を使用して、専用の Cloud Storage バケットで新商品のすべての画像を検索します。
コンテンツを取得する: エージェントは read_object を使用して商品アセット（最大 8 MiB）にアクセスし、別のツールを使用して商品情報管理（PIM）システムから商品説明を取得します。
リスティングを生成する: エージェントは、マーケティングコピー、画像や動画へのリンクなど、商品リスティングの下書きを生成します。
キャンペーンバケットを作成する: エージェントは create_bucket を使用して、キャンペーンアセット用の新しいバケットを作成します。
キャンペーンアセットを保存する: エージェントはプロモーション用のコピーを生成し、write_text を使用して新しい「campaigns」バケットに保存します。コピーのサイズは 8 MiB 未満にする必要があります。

財務データを分析する

Cloud Storage MCP サーバーのユースケースの例として、ポートフォリオマネージャーが財務レポートや、トレーダーとクライアントの通話の音声録音から分析情報を取得できるようにすることが挙げられます。Cloud Storage MCP サーバーは、エージェントが関連するドキュメントを特定してダウンロードし、分析のために LLM に渡すのに役立ちます。

プロンプトの例:

「ExampleCorp の最新の業績発表の主なポイントは何ですか？また、過去 3 回の売上レポートのセンチメントと比較してどうですか？」

ワークフロー: 財務ドキュメントを分析するワークフローは次のようになります。

ドキュメントを特定する: エージェントは、ユーザーの質問からキーワードを抽出して、関連するバケットまたは接頭辞（earnings-calls/ExampleCorp/ や financial-reports/ExampleCorp/ など）を特定し、list_objects を使用して関連する音声文字起こしと財務レポートを検索します。
コンテンツをダウンロードする: エージェントは read_object を使用して、特定されたファイルのコンテンツをダウンロードします（ファイルあたり最大 8 MiB）。
分析と回答: エージェントはコンテンツを LLM に渡し、調査結果を要約し、感情を比較して、ユーザーの質問に対する回答を合成します。必要に応じて、BigQuery などの他のツールを使用して、より詳細な分析を行うことができます。

ベンダーのリスクを評価する

Cloud Storage MCP サーバーのサンプルユースケースは、銀行のリスク管理チームの初期ベンダーリスク評価プロセスの自動化を支援することです。Cloud Storage MCP サーバーを使用すると、AI エージェントはベンダーが提出したドキュメントを取得して分析し、自然言語を使用して潜在的なリスクを特定できます。

プロンプトの例:

「vendor-docs バケットにある最新のセキュリティアンケートとコンプライアンス証明書を確認して、ベンダー「Example Inc.」を評価してください。Google のポリシーに基づいて潜在的なリスクを要約し、レポートを保存してください。」

ワークフロー: ベンダーリスクを評価するワークフローは次のようになります。

ドキュメントを検索する: エージェントは list_objects ツールを使用して、ベンダードキュメント専用の Cloud Storage バケットでベンダーのフォルダを検索します。
ドキュメントをダウンロードする: エージェントは read_object を使用して、セキュリティアンケート、コンプライアンス証明書、財務諸表など、関連するすべてのドキュメントをダウンロードします（ファイルあたり最大 8 MiB）。
ドキュメントを分析する: エージェントは、これらのドキュメントの内容を分析します。場合によっては、他のツールを使用してテキストを抽出し、銀行のリスクポリシーに基づいて、危険信号や不足している情報を探します。
レポートをコンパイルして保存する: エージェントは、検出結果の概要レポートをコンパイルし、write_text を使用して Cloud Storage のベンダーのフォルダに保存します。これにより、リスク評価者が確認できるようになります。

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 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、機密データの保護、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。

Model Armor が有効で、ロギング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

Model Armor は特定のリージョンで利用できます。Model Armor が有効になっていて、Model Armor がサポートしていない法域で MCP サーバーを使用すると、呼び出しのルーティング動作が MCP サーバーごとに異なる可能性があり、使用中および転送中のデータのデータ所在地のコンプライアンスに違反する可能性があります。個々の 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（有効になっていない場合）。
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確認する。
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。

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 コンソールの下部で 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 のフロア設定を構成します。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: フィルタまたは違反措置を有効にする設定。
MEDIUM_AND_ABOVE: 責任ある AI - 危険なフィルタ設定の信頼度。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構成は、MCP だけでなく、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 ポリシーで 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を使用すると、 Google Cloud と Google MCP サーバーを保護できます。

複数の条件を組み合わせて、以下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

Cloud Storage 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。

Cloud Storage 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。

Google と Google Cloud リモート MCP サーバー

制限事項

始める前に

必要なロール

必要な権限

認証と認可

Cloud Storage MCP の OAuth スコープ

Cloud Storage 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

使用可能なツール

ツールの一覧表示

ツールを呼び出す

サンプル ユースケース

小売コンテンツとキャンペーンを管理する

財務データを分析する

ベンダーのリスクを評価する

セキュリティと安全に関するオプションの構成

Model Armor を使用する

Model Armor への MCP リクエストのルーティング

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 ポリシーで MCP の使用を制御する

次のステップ

Cloud Storage MCP サーバーを使用する

サンプルユースケース