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Spanner リモート MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、Spanner 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。Spanner MCP サーバーを使用すると、Spanner ツールにアクセスして実行し、AI 対応の開発環境や AI エージェントプラットフォームから Spanner リソースを作成、管理、クエリできます。Spanner リモート MCP サーバーは、Spanner 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 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。

Spanner ローカル MCP サーバーの詳細については、データベース向け MCP ツールボックスをご覧ください。

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 the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Spanner 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

新しいプロジェクトでは、Spanner API が自動的に有効になります。

必要なロール

Spanner 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、Spanner 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）
OAuth クライアント ID を作成する: OAuth Config 編集者（roles/oauthconfig.editor）
Spanner MCP ツールを使用する: Cloud Spanner 管理者（roles/spanner.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、Spanner 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

Spanner 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
Spanner MCP ツールを使用する:
- spanner.instances.create
- spanner.instances.get
- spanner.databases.create
- spanner.databases.update
- spanner.sessions.create
- spanner.instanceOperations.get
- spanner.databases.getDdl
- spanner.databases.select
- spanner.databases.write

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

Spanner 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。

Spanner リモート MCP サーバーは 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。

Spanner 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。

Spanner 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/spanner.admin`	Spanner インスタンスとデータベースを管理するためのアクセス権を付与します。
`https://www.googleapis.com/auth/spanner.data`	Spanner データベース内のデータの表示と管理を行うためのアクセスを許可します。

これらのスコープの詳細については、Spanner API をご覧ください。

Spanner 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 Gemini CLI などのホストプログラムは、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。ホストプログラムには、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。リモート MCP サーバーに接続するには、MCP クライアントが少なくともリモート MCP サーバーの URL を認識している必要があります。

次の手順に沿って、リモート Spanner MCP サーバーに接続するように MCP クライアントを構成します。

Gemini CLI

Spanner リモート MCP サーバーを Gemini CLI に追加するには、拡張機能として構成します。

次の場所に拡張機能ファイルを作成します。 ~/.gemini/extensions/EXT_NAME/gemini-extension.json ここで、~/ はホームディレクトリ、EXT_NAME は拡張機能に付ける名前です。

拡張機能ファイルに次の内容を追加します。

        {
          "name": "EXT_NAME",
          "version": "1.0.0",
          "mcpServers": {
            "Spanner MCP Server": {
              "httpUrl": "https://spanner.googleapis.com/mcp",
              "authProviderType": "google_credentials",
              "oauth": {
                "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
              },
              "timeout": 30000,
              "headers": {
                "x-goog-user-project": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

拡張機能ファイルを保存します。
Gemini CLI を起動します。
```
        gemini
        
```

CLI で /mcp を実行して、構成済みの MCP サーバーとそのツールを表示します。

レスポンスは次の例のようになります。

        Configured MCP servers:
        🟢 Spanner MCP Server (from spanner )
          - get_database_ddl
          - get_instance
          - get_operation
          - create_database
          - create_instance
          - create_session
          - commit
          - execute_sql
          - list_databases
          - list_instances

リモート MCP サーバーを Gemini CLI で使用する準備が整いました。

Claude.ai

Claude.ai で Google と Google Cloud MCP サーバーを構成するには、Claude Enterprise、Pro、Max、Team のいずれかのプランが必要です。料金については、Claude の料金をご覧ください。

Spanner リモート MCP サーバーを Claude.ai に追加するには、OAuth クライアント ID と OAuth クライアントシークレットを使用してカスタムコネクタを構成します。

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

Google Cloud コンソールで、[Google Auth Platform] > [クライアント] > [クライアントの作成] に移動します。

[クライアントを作成] に移動

プロジェクトが選択されていない場合は、プロジェクトを作成するよう求められます。
[アプリケーションの種類] リストで、[ウェブアプリケーション] をクリックします。
[名前] フィールドに、アプリケーションの名前を入力します。
[承認済みのリダイレクト URI] セクションで、[+ URI を追加] をクリックし、[URI] フィールドに https://claude.ai/api/mcp/auth_callback を追加します。
[作成] をクリックします。クライアントが作成されます。クライアント ID にアクセスするには、 Google Cloud コンソールで [Google Auth Platform] > [クライアント] に移動します。
[OAuth 2.0 クライアント ID] リストで、クライアント名を選択します。
[Client secrets] セクションで、[Client secret] をコピーして安全な場所に保存します。コピーできるのは 1 回のみです。紛失した場合は、シークレットを削除して新しいシークレットを作成します。

注意: クライアントシークレットはパスワードと同様に扱い、安全な場所に保管してください。

Claude.ai でカスタムコネクタを作成する

Claude.ai で、プランのコネクタ設定に移動します。
- Enterprise プランまたは Team プランの場合は、[Admin settings] > [Connectors] に移動します。
- Pro プランまたは Max プランの場合は、[設定] > [コネクタ] に移動します。
[カスタムコネクタを追加] をクリックします。
[カスタムコネクタを追加] ダイアログで、次のように入力します。
- サーバー名: 人が読める形式のサーバー名。
- リモート MCP サーバーの URL: https://spanner.googleapis.com/mcp
[詳細設定] メニューを開き、次のように入力します。
- OAuth クライアント ID: 作成した OAuth 2.0 クライアント ID。
- OAuth クライアントシークレット（Pro プランと Max プランのみ）: OAuth 2.0 クライアントのシークレット。シークレットを取得するには、[Google Auth Platform] > [クライアント] に移動し、作成した OAuth クライアント ID を選択します。[Client secrets] セクションで、[Client secret] をクリックしてコピーします。
[追加] をクリックします。

カスタムコネクタが作成されます。
[ツール] メニューを開き、コネクタを有効にします。

Claude.ai は MCP サーバーを使用できます。

ChatGPT

ChatGPT で Google と Spanner の MCP サーバーを使用するには、ChatGPT Business サブスクリプションが必要です。

ChatGPT に Spanner リモート MCP サーバーを追加するには、Google OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成し、ChatGPT にアプリとして MCP サーバーを追加します。

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

Google Cloud コンソールで、[Google Auth Platform] > [クライアント] > [クライアントの作成] に移動します。

[クライアントを作成] に移動

プロジェクトが選択されていない場合は、プロジェクトを作成するよう求められます。
[アプリケーションの種類] リストで、[ウェブアプリケーション] をクリックします。
[名前] フィールドに、アプリケーションの名前を入力します。
[承認済みの JavaScript 生成元] セクションで [+ URI を追加] をクリックし、[URI] フィールドに https://chatgpt.com を追加します。
[承認済みのリダイレクト URI] セクションで、[+ URI を追加] をクリックし、[URI] フィールドに https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect を追加します。
[作成] をクリックします。クライアントが作成されます。クライアント ID にアクセスするには、 Google Cloud コンソールで [Google Auth Platform] > [クライアント] に移動します。
[OAuth 2.0 クライアント ID] リストで、クライアント名を選択します。
[クライアントシークレット] セクションで、[クライアントシークレット] をコピーして安全な場所に保存します。コピーできるのは 1 回のみです。紛失した場合は、シークレットを削除して新しいシークレットを作成します。

注意: クライアントシークレットはパスワードと同様に扱い、安全な場所に保管してください。

ChatGPT に MCP サーバーをアプリとして追加する

ChatGPT にログインします。
デベロッパーモードをオンにします。
1. ChatGPT で、ユーザー名をクリックして [プロフィールメニュー] を開き、[設定] を選択します。
2. [設定] メニューで [アプリ] を選択し、[詳細設定] をクリックします。
3. [詳細設定] で、[デベロッパーモード] の切り替えボタンをオンにします。
[Settings] > [Apps] で、[Create app] ボタンをクリックします。
[New app] ダイアログで、次の情報を入力します。
- 名前: MCP サーバーの名前。
- 説明: MCP サーバーの説明（省略可）。
- MCP サーバーの URL: https://spanner.googleapis.com/mcp
- 認証:
  - [Authentication] メニューで [OAuth] を選択します。
  - [OAuth クライアント ID] フィールドに、Google OAuth クライアント ID を入力します。
  - [OAuth シークレット] フィールドに、Google OAuth クライアントシークレットを入力します。
- MCP サーバーの使用に関連するリスクを理解していることを確認し、[作成] をクリックします。

MCP サーバーが [アプリ] メニューに表示され、チャットプロンプトで使用できるようになります。

MCP クライアント向けの一般的なガイダンス

使用している MCP クライアントの具体的な手順が Spanner 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に記載されていない場合は、次の情報を使用して、ホストプログラムまたは AI アプリケーションでリモート MCP サーバーに接続します。サーバー名や URL などのサーバーの詳細情報を入力するよう求められます。

Spanner リモート MCP サーバーの場合は、次の情報を入力します。

サーバー名: Spanner MCP サーバー
サーバー URL またはエンドポイント: https://spanner.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: Spanner 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

Spanner 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、Spanner 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 Spanner 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://spanner.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、Spanner の場合は mcp/toolset-name になります。
MCP_PROTOCOL_VERSION: MCP プロトコルのバージョン。例: 2026-07-28

オブザーバビリティ

Spanner MCP サーバーは、Spanner のイントロスペクションツールとオブザーバビリティツールをサポートしています。

リクエストタグ

Spanner MCP サーバーを使用して実行されたクエリまたは commit されたトランザクションには、特定のリクエストタグが自動的に付けられます。これらのタグを使用して、クエリとトランザクションをデバッグできます。詳細については、リクエストタグとトランザクションタグによるトラブルシューティングをご覧ください。

ツール名	リクエストタグ
`execute_sql`	`mcp_execute_sql`
`execute_sql_readonly`	`mcp_execute_sql_readonly`
`commit`	`mcp_commit`

サンプルのユースケース

Spanner MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

Spanner を使用したアプリケーション開発

アプリケーションデベロッパーは、Spanner MCP サーバーを使用して、リソースのプロビジョニング、データベースの作成、サンプルデータの入力を行うことができます。

プロンプトの例: 「us-central1 リージョンインスタンス構成の PROJECT_ID プロジェクトにリージョン Spanner インスタンスを作成します。在庫を追跡するためのデータベースを作成し、5 つのサンプル商品を登録してください。」

PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

ワークフロー:

アプリケーションを開発するワークフローは次のようになります。

エージェントは create_instance ツールを呼び出して、指定されたインスタンス構成を使用して新しい Spanner インスタンスをプロビジョニングします。エージェントは、get_operation ツールを呼び出して、インスタンスが使用可能かどうかを確認することがあります。
エージェントは、必要なスキーマで新しいデータベースを作成するために create_database ツールを呼び出します。エージェントは get_operation ツールを呼び出して、データベース作成オペレーションのステータスを確認することがあります。
エージェントは、create_session、execute_sql、commit ツールを組み合わせてサンプルデータを挿入できます。
必要に応じて、エージェントは execute_sql ツールを呼び出して、サンプルデータの作成をクエリして検証できます。

運用に関する分析情報とデータベース構成管理

Spanner 管理者は、Spanner MCP サーバーを使用して、list_instances、get_instance、list_databases、get_database_ddl などのツールを使用して Spanner インスタンスとデータベースに関する情報を収集できます。

サンプルプロンプト:

「現在のプロジェクト内のすべての Spanner インスタンスを一覧表示する。」
「現在の Spanner インスタンス内のすべてのデータベースを一覧表示して。」
「現在の Spanner データベースのスキーマを表示して。」

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。

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。
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。

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

Spanner 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。

Spanner リモート 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。

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？

ステートレス コア

Google と Google Cloud リモート MCP サーバー

始める前に

必要なロール

必要な権限

認証と認可

Spanner MCP の OAuth スコープ

Spanner 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

Gemini CLI

Claude.ai

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

Claude.ai でカスタム コネクタを作成する

ChatGPT

OAuth 2.0 クライアント ID とシークレットを作成する

ChatGPT に MCP サーバーをアプリとして追加する

MCP クライアント向けの一般的なガイダンス

リダイレクト URI

使用可能なツール

ツールの一覧表示

オブザーバビリティ

リクエストタグ

サンプルのユースケース

Spanner を使用したアプリケーション開発

運用に関する分析情報とデータベース構成管理

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

Spanner リモート MCP サーバーを使用する

ステートレスコア

Claude.ai でカスタムコネクタを作成する