Compute Engine リモート MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Compute Engine 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。Compute Engine リモート MCP サーバーは、LLM エージェントが次のようなさまざまなインフラストラクチャ管理タスクを実行できる包括的な機能セットを提供します。

  • 仮想マシン（VM）インスタンスを管理する。
  • インスタンス グループ マネージャーとインスタンス テンプレートを管理します。
  • ディスクとスナップショットを管理します。
  • 予約とコミットメントに関する情報を取得します。Compute Engine API を有効にすると、Compute Engine 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。

    始める前に

    1. 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

    2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

    3. Make sure that you have the following role or roles on the project: Compute Instance Admin (v1), Compute Security Admin, Service Account User, Service Usage Admin

      Check for the roles

      1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

        Go to IAM
      2. Select the project.

      3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

      4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

      Grant the roles

      1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

        Go to IAM
      2. Select the project.
      3. Click Grant access.

      4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the identifier for a user in a workforce identity pool. For details, see Represent workforce pool users in IAM policies, or contact your administrator.

      5. Click Select a role, then search for the role.
      6. To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.
      7. Click Save.
    4. Compute Engine API を有効にします。

      Compute Engine API を有効にする

    必要なロール

    Compute Engine リモート MCP サーバーの使用に必要な権限を取得するには、 Google Cloud 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。

    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、Compute Engine 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

    Compute Engine 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

    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。

    また、Compute Engine オペレーションの実行に必要なロールと権限も必要です。詳細については、Compute Engine のロールと権限をご覧ください。

    認証と認可

    Compute Engine 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。

    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。

    Compute Engine 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。

    Compute Engine 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/compute.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/compute.read-write データの読み取りと変更のアクセスを許可します。

    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。Compute Engine に必要なスコープのリストを表示するには、Compute Engine API をご覧ください。

    Compute Engine 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。Compute Engine 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: Compute Engine MCP サーバー
    • サーバー URL またはエンドポイント: https://compute.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。

    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、認証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されます。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。

    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。

    使用可能なツール

    Compute Engine 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、Compute Engine 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 Compute Engine 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: compute.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

    サンプル ユースケース

    次のサンプル ユースケースでは、Compute Engine MCP サーバーを使用して Compute Engine リソースを管理する方法について説明します。

    • リソースを検査して管理する。たとえば、プロジェクトのリソース割り当てと構成を把握するには、すべてのコンピューティング インスタンスを一覧表示します。また、特定のアクセラレータが接続されているゾーン内の実行中のコンピューティング インスタンスをすべて見つけて、リソース管理のためにそのロケーションと名前を表示することもできます。
    • 未使用のリソースをクリーンアップして運用コストを削減します。たとえば、移行元ディスクに関連付けられていないゾーン内のディスク スナップショットを特定してクリーンアップしたり、高コストの GPU リソースがアタッチされている停止中の VM インスタンスを特定して削除したりします。
    • インスタンスのパフォーマンスを最適化する。たとえば、プロビジョニング不足の VM インスタンスのサイズを同じファミリーのより大きなマシンタイプに変更し、更新が成功したことを確認します。
    • ゾーンの柔軟性を備えた AI ワークロード用の専用 VM をプロビジョニングします。たとえば、指定されたリージョン内の使用可能な任意のゾーンに、特定の GPU アクセラレータが接続された VM インスタンスを作成します。
    • インスタンス構成のトラブルシューティングと検証。たとえば、ジョブがフリーズしている特定の VM インスタンスの構成の詳細を取得し、再起動して、基盤となるアクセラレータとディスクが接続されていることを確認します。

    サンプル プロンプト

    Compute Engine MCP サーバーを使用してタスクを実行するために使用できるプロンプトの例を次に示します。

    • 「PROJECT_ID 内のすべての VM を、VM 名とゾーンを含めて一覧表示します。」
    • 「VM_NAME のインスタンスの詳細を表示して。」
    • 「REGION で、ソースディスクが存在しなくなったすべてのディスク スナップショットを見つけてください。」
    • 「VM_NAME のマシンタイプを同じマシン ファミリーの次の大きいマシンタイプに変更し、オンラインに戻ったら通知を送信して、新しいマシンタイプを確認します。」
    • 「REGION で NVIDIA アクセラレータを使用している実行中の VM をすべて検索し、これらの VM のゾーンと名前を表示して。」
    • 「NVIDIA T4 アクセラレータがアタッチされた ZONE に VM を作成します。VM に my-nvidiat4-vm という名前を付けます。」
    • 「REGION で NVIDIA Tesla T4 アクセラレータを使用している停止中の VM をすべて検索して削除します。」

    次のように置き換えます。

    • PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
    • REGION: リソースが存在するリージョンの名前。
    • ZONE: VM が存在するゾーンの名前。
    • VM_NAME: VM インスタンスの名前。

    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 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

    1. 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。

      API の有効化

    2. 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。

    1. Google Cloud CLI をインストールし、 フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインします。ログイン後、次のコマンドを実行して Google Cloud CLI を初期化します。

      gcloud init

    2. 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の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。

    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。

    次のステップ