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、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。
- 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。
ステートレス コア
MCP バージョン 2026-07-28 では、MCP は双方向のステートフル プロトコルからステートレス プロトコルに変更されています。各 MCP リクエストは自己記述型であり、ヘッダーを使用してルーティングできます。各リクエストには、HTTP ヘッダーまたは _meta パラメータに必要なすべての情報が含まれているため、initialize/initialized handshake または Mcp-Session-Id は必要ありません。MCP サーバーは、マルチラウンドトリップ リクエスト（MRTR）を介して、ツールに必要な追加情報をリクエストできます。
リクエスト本文を解析せずにリクエストをルーティングして処理するには、次の MCP ヘッダーが必要です。
- プロトコル バージョン ヘッダーや標準リクエスト ヘッダーなど、MCP 仕様で必要なヘッダー。
- MCP サーバーによって定義されるカスタム ヘッダー。これらのヘッダーは、
x-mcp-headerプロパティを使用して、ツールの入力スキーマから HTTP ヘッダーにミラーリングされます。たとえば、MCP サーバーは、 Google Cloud リージョンまたはプロジェクト ID を指定するカスタム ヘッダーを定義できます。
MCP アーキテクチャの詳細については、MCP バージョン 2026-07-28 の仕様と主な変更点をご覧ください。
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
-
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.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
- Datastream API を有効にします。
必要なロール
Datastream 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。
- MCP ツール呼び出しを行う
-
Datastream リソース: Datastream 閲覧者（
roles/datastream.viewer）または Datastream 管理者（roles/datastream.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、Datastream リモート 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
Datastream 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。
-
make MCP tool calls -
Datastream リソース:
-
datastream.streams.list -
datastream.streams.get -
datastream.streams.run -
datastream.streams.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
Datastream 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。Datastream は、MCP サーバーへの認証に API キーを受け入れません。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。
Datastream 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。
Datastream 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 |
Datastream を含むすべての Google Cloud リソースへ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。Datastream に必要なスコープの一覧については、Datastream API をご覧ください。
Datastream 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。Datastream 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: Datastream MCP サーバー
- サーバー URL またはエンドポイント: datastream.googleapis.com/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: Datastream MCP サーバーに接続するときに使用する OAuth 2.0 スコープ。
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、認可サーバーがアプリケーションにトークンを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には、使用する必要があるリダイレクト URI が指定されている必要があります。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。
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
Datastream 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、Datastream 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 Datastream 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://datastream.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、Datastream 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
サンプル ユースケース
Datastream MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。
- プロジェクト内のストリームを一覧表示、取得、開始、削除します。
- 接続プロファイルを一覧表示して、ソースと宛先の接続設定を確認します。
- 特定のストリーム オブジェクトを一覧表示して詳細を取得し、レプリケーションの進行状況とステータスを追跡します。
get_operationツールを使用して、ストリームの開始や削除などのオペレーションのステータスをポーリングします。
プロンプトの例
- 「プロジェクト PROJECT_ID とロケーション LOCATION で実行中のすべての Datastream ストリームを一覧表示します。」
- 「LOCATION の Datastream ストリーム STREAM_ID のステータスはどうなっていますか？」
- 「LOCATION で Datastream ストリーム STREAM_ID を開始します。」
- 「ストリーム
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/streams/STREAM_IDによって複製されているオブジェクトを一覧表示します。」 - 「ストリーム
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/streams/STREAM_IDのソーステーブル TABLE_NAME のレプリケーション ステータスを確認します。」
プロンプトでは、次のように置き換えます。
- PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。
- LOCATION は、 Google Cloud プロジェクトのロケーションに置き換えます。
- STREAM_ID は、Datastream ストリーム識別子に置き換えます。
- TABLE_NAME は、ソーステーブルの名前に置き換えます。
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。
ロギングが有効になっている 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
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。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 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-
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
- Datastream 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。