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Developer Connect MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Developer Connect リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用して、Antigravity、ChatGPT、Claude などの AI アプリケーションや、開発中のカスタムアプリケーションに接続する方法について説明します。 Developer Connect リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用すると、Antigravity、ChatGPT、Claude、ユーザーまたは組織が開発している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できます。

Developer Connect リモート MCP サーバーを使用すると、AI アプリケーションとコーディング支援は、GitHub、GitHub Enterprise、GitLab、GitLab Enterprise で同じように動作する 1 つのツールセットを使用して、Developer Connect にリンクしたソースコードリポジトリを操作できます。エージェントは、SCM 認証情報を必要とせずに、commit、diff、blame、pull リクエストを読み取り、pull リクエストを開いてコメントし、更新できます。Developer Connect リモート MCP サーバーは、Developer Connect API を有効にすると有効になります。

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、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 が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 や 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たカスタムヘッダー。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

Developer Connect MCP サーバーを使用してリポジトリを操作する前に、ソースコード管理（SCM）プロバイダへの Developer Connect 接続と、リポジトリの Git リポジトリリンクが必要です。

必要なロール

Developer Connect 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、Developer Connect 接続を含む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）
接続と Git リポジトリのリンクを一覧表示する: Developer Connect 閲覧者（roles/developerconnect.viewer）
commit、diff、blame、pull リクエストを読み取り、pull リクエストを開いてコメントし、変更する（プレビュー中は承認済みのプロジェクトのみ）: Developer Connect ユーザー（roles/developerconnect.user）
接続と Git リポジトリリンクを作成する: Developer Connect 管理者（roles/developerconnect.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、Developer Connect 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

Developer Connect 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。

認証と認可

Developer Connect 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。

Developer Connect MCP サーバーには、Identity and Access Management（IAM）制御用のプリンシパルが必要であり、API キーは受け入れられません。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。

MCP サーバーが SCM トークンやその他の認証情報をエージェントに返すことはありません。Developer Connect は、各接続に保存されている認証情報を使用して SCM プロバイダを呼び出します。エージェントが使用できるリポジトリを制限するには、特定の接続にロールを付与するか、タグと拒否ポリシーを使用します。

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。

Developer Connect 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。

Developer Connect には、次の MCP ツール OAuth スコープがあります。

Google Cloud CLI のスコープの URI	説明
`https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform`	すべての Google Cloud リソースに対する完全アクセス権。

ツール呼び出し中にアクセスされるリソースに追加の権限が必要になる場合があります。Developer Connect に必要なロールと権限の一覧については、IAM を使用したアクセス制御をご覧ください。

Developer Connect 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。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。

サーバー名: Developer Connect MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://developerconnect.googleapis.com/mcp。Developer Connect MCP サーバーは、グローバルエンドポイントでのみ使用できます。
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: Developer Connect MCP サーバーに接続するときに使用する OAuth 2.0 スコープ。

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

Developer Connect 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、Developer Connect MCP リファレンスをご覧ください。

ほとんどのツールは、Git リポジトリリンクのリソース名を projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/connections/CONNECTION_ID/gitRepositoryLinks/LINK_ID の形式で受け取ります。エージェントは、list-connections ツールと list-repo-links ツールを使用して確認できます。

fetch-repo-commit ツールと diff-repo-commit ツールは、デフォルトでファイルパスと変更ステータスのみを返します。行ごとの変更も返すには、path_filters を渡します。たとえば、すべてのファイルに対して ["**"] を渡します。

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 Developer Connect 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://developerconnect.googleapis.com/mcp \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list"
    }'

サンプルユースケース

AI エージェントまたは IDE アシスタントを Developer Connect MCP サーバーに接続すると、自然言語を使用して SCM プロバイダ間でコードを確認して変更できます。

Developer Connect MCP サーバーは、次のユースケースで使用できます。

変更を確認する: エージェントに 2 つのブランチまたは commit 間の commit と差分を読み取らせ、要約または確認させます。
コード履歴を調査する: ファイルの特定の行を変更した commit を見つけて、その commit メッセージを読みます。
pull リクエストワークフローを自動化する: pull リクエストを開き、ディスカッションとインラインレビューコメントを追加して、pull リクエストを更新またはクローズします。プレビュー期間中、このユースケースは承認済みのプロジェクトでのみ使用できます。

プロンプトの例

接続された AI アプリケーションで使用できるプロンプトの例を次に示します。

変更を要約する: 「https://github.com/my-org/my-repo の main と feature/login の差分を要約して。」
pull リクエストを確認する: 「my-repo の pull リクエスト #42 で変更されたファイルを一覧表示し、エラー処理が欠落している関数を指摘してください。」
行をトレースする: 「main の service.go の 10 ～ 20 行目を最後に変更したのは誰ですか？また、その理由は何ですか？」

次のプロンプトでは、プレビュー版で承認済みのプロジェクトでのみ使用できるツールを使用します。

pull リクエストを開く: 「my-repo で feature/login から main への pull リクエストを開き、タイトルを「ログインページを追加」にしてください。」
pull リクエストにコメントする: 「pull リクエスト #42 の auth.go の 45 行目に、より適切なエラー処理を提案するインラインコメントを追加して。」

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

Developer Connect MCP サーバーは、管轄区域をまたぐルーティングを使用するグローバルエンドポイントでのみ使用できます。Model Armor を有効にすると、MCP サーバーは常にリクエストとレスポンスを Model Armor に送信します。他の 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。

ツールのレスポンスには、ソースコードと差分が含まれることがよくあります。Sensitive Data Protection の匿名化により、コード内の識別子が変更され、差分が無効になることがあります。エージェントがコードを扱う場合は、Developer Connect の Model Armor 構成で Sensitive Data Protection をオフにして、プロンプトインジェクションとジェイルブレイクの検出、悪意のある URL の検出、責任ある AI フィルタを使用することを検討してください。

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 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。

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自動スキャンしないように Model Armor を停止するには、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は、 Google Cloud と Google MCP サーバーの保護に役立ちます。

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

Developer Connect MCP のリファレンスドキュメントを確認する。
Google Cloud MCP サーバーの詳細を確認する。
IAM によるアクセス制御に関する詳細を確認する。