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Secure Source Manager MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Secure Source Manager リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用して、Gemini CLI、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。 Secure Source Manager 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アシスタントがソースコードリポジトリ、ブランチ保護ルール、問題、pull リクエストと直接やり取りできます。 Secure Source Manager API を有効にすると、Secure Source Manager 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 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。

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、次の機能と特典があります。

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 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

Secure Source Manager MCP サーバーを使用するには、Secure Source Manager インスタンスとリポジトリを作成する必要があります。手順については、インスタンスを作成するとリポジトリを作成するをご覧ください。

必要なロール

Secure Source Manager 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、Secure Source Manager MCP サーバーを使用するプロジェクト、インスタンス、リポジトリに対する次の 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)
インスタンスにアクセスする: Secure Source Manager インスタンスアクセサー（roles/securesourcemanager.instanceAccessor）
リポジトリと pull リクエストを読み取る: Secure Source Manager Repo 閲覧者（roles/securesourcemanager.repoReader）
pull リクエストとコメントを作成する: Secure Source Manager Repo ライター (roles/securesourcemanager.repoWriter)
リポジトリとブランチルールを管理する: Secure Source Manager Repo 管理者 (roles/securesourcemanager.repoAdmin)

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 Secure Source Manager 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

Secure Source Manager 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

Secure Source Manager 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。

Secure Source Manager MCP サーバーでは、Identity and Access Management（IAM）制御にプリンシパルが必要であり、API キーは使用できません。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。

Secure Source Manager 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。

Secure Source Manager 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。 Secure Source Manager に必要なロールと権限のリストを表示するには、IAM によるアクセス制御をご覧ください。

Secure Source Manager 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: Secure Source Manager MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: Secure Source Manager MCP サーバーは、リージョンエンドポイントのみをサポートしています。インスタンスのロケーションにリージョンエンドポイントを使用します。https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp。ここで、LOCATION はインスタンスが配置されているサポート対象リージョンです。
トランスポート: HTTP
認証の詳細: 認証方法に応じて、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。 Google Cloud 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: Secure Source Manager MCP サーバーに接続するときに使用するOAuth 2.0 スコープ。

ツールセットのエンドポイント

Secure Source Manager MCP サーバーには、AI エージェントに公開されるツールを制限できるように、専用のツールセットエンドポイントが用意されています。

コードレビュー: https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/code_review
pull リクエスト: https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/pull_request
ブランチルール: https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/branch_rule
リポジトリ: https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/repository
インスタンス: https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/instance
フック: https://securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com/mcp/hook

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

Secure Source Manager 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、 Secure Source Manager 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 Secure Source Manager 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: securesourcemanager.LOCATION.rep.googleapis.com
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "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 Secure Source Manager MCP サーバーに接続すると、ソースコードリポジトリの検査、pull リクエストワークフローの自動化、自然言語を使用したガバナンスルールの管理が可能になります。

Secure Source Manager MCP サーバーは、次のような場合に使用します。

コードレビューの自動化と pull リクエストの管理: AI エージェントにオープン pull リクエストの検査、変更されたファイルと差分の分析、行固有のレビューコメントの作成、解決、バッチ送信を行わせます。
リポジトリとインスタンスの管理: リポジトリの詳細の取得、Secure Source Manager インスタンスの検査、組織全体でのソースコードリポジトリの作成と構成を行います。
ブランチガバナンスとウェブフックの検査と構成: ブランチ保護ルールのクエリ、作成、更新を行い、重要なブランチにセキュリティポリシーを適用します。また、CI/CD 統合のためにリポジトリのウェブフックを管理します。

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。

pull リクエストと差分の確認: 「リポジトリ my-repo 内のすべてのオープン pull リクエストを一覧表示し、PR #12 で変更されたファイルと差分を要約します。」
コードレビューコメントの送信: 「pull リクエスト #12 の auth.go の 45 行目に、エラー処理の改善を提案するレビューコメントを追加します。」
ブランチ保護の検査: 「リポジトリ my-repo の main ブランチのブランチ保護ルールを表示します。」
ブランチガバナンスの構成: 「main へのマージ前に承認が必要なリポジトリ my-repo のブランチ保護ルールを作成します。」
リポジトリとインスタンスの検査: 「インスタンス my-instance 内のすべての Secure Source Manager リポジトリを一覧表示し、詳細を表示します。」

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。クラウド環境や外部クラウドプロバイダに AI をデプロイする場合でも、Model Armor を使用すると、悪意のある入力からの防御、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 AI の安全性とセキュリティポリシーの一貫した適用が可能になります。

ロギングを有効にして Model Armorを有効にすると、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

Secure Source Manager MCP サーバーは、データ所在地に準拠したルーティングでリージョンエンドポイントを使用します。 Model Armor を有効にすると、Secure Source Manager MCP サーバーは Model Armor が利用可能な管轄区域でのみ使用できるため、MCP サーバーはすべてのリクエストを 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。

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
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、初期化するには、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。フロア設定では、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 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 ポリシーで MCP の使用を制御する

Identity and Access Management（IAM）拒否ポリシーと許可ポリシーを使用すると、と Google MCP サーバーを Google Cloud 保護できます。

複数の条件を組み合わせて、次の条件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

Secure Source Manager MCP 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。