Bigtable リモート MCP サーバーを使用する

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。

始める前に

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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.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Bigtable Admin and Bigtable Data APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

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1. 次のコマンドを実行して cbt CLI をインストールします。

   gcloud components install cbt

必要なロール

Bigtable 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、Bigtable 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）
• 管理 MCP サーバーを使用する: Bigtable 管理者 （roles/bigtable.admin）
• データ MCP サーバーを使用する: Bigtable Reader （roles/bigtable.reader）

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、Bigtable 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。

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

Bigtable 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。

Bigtable 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してモニタリングできるように、MCP ツールを使用して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。

Bigtable 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。

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

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

Bigtable 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。Bigtable 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:
  • Bigtable Admin MCP サーバー
  • Bigtable Data MCP サーバー
• サーバー URL またはエンドポイント:
  • Admin API: https://bigtableadmin.googleapis.com/mcp
  • Data API: https://bigtable.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。
• OAuth スコープ: Bigtable MCP サーバーに接続するときに使用する Bigtable OAuth 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、認可サーバーがトークンをアプリケーションに送信するために使用します。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。

• リモート MCP サーバーに接続する。
• AI アプリケーションで MCP を構成する。

使用可能なツール

Bigtable 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、Bigtable 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 Bigtable 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。

Admin MCP サーバーの場合は、次の宛先にリクエストを送信します。

POST /mcp HTTP/1.1
Host: bigtableadmin.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

Data MCP サーバーの場合は、次の宛先にリクエストを送信します。

POST /mcp HTTP/1.1
Host: bigtable.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

サンプル プロンプト

次のサンプル プロンプトを使用すると、Bigtable リソースを作成または削除し、それらに関する情報を取得できます。

管理プロンプトの例

• 「ZONE_ID ゾーンのプロジェクト PROJECT_ID に NODES ノードを使用してインスタンス INSTANCE_ID を作成します。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID のインスタンスを一覧表示して。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID のインスタンス INSTANCE_ID を取得します。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID のインスタンス INSTANCE_ID を削除します。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID のインスタンス INSTANCE_ID にテーブル TABLE_ID を作成します。」
• 「インスタンス INSTANCE_ID プロジェクト PROJECT_ID のテーブルを一覧表示します。」
• 「INSTANCE_ID プロジェクト PROJECT_ID のテーブル TABLE_ID を取得します。」
• 「インスタンス INSTANCE_ID プロジェクト PROJECT_ID のテーブル TABLE_ID を削除します。」

プロンプトでは、次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
• INSTANCE_ID は、Bigtable インスタンス ID に置き換えます。
• ZONE_ID は、クラスタが実行されるゾーンに置き換えます。
• TABLE_ID は Bigtable テーブル ID に置き換えます。
• クラスタ内のノード数を制御する場合は、NODES をクラスタに必要なノード数に置き換えます。指定しない場合、デフォルトは 1 です。

データをクエリするためのプロンプトの例

• 「クエリを実行して、プロジェクト PROJECT_ID のインスタンス INSTANCE_ID のテーブル TABLE_ID から最大 10 行を取得します。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID のインスタンス INSTANCE_ID に対して SQL クエリ SELECT _key, column_family, value FROM TABLE_ID WHERE row_key LIKE USER_ID を実行します。」
• 「アプリ プロファイル APP_PROFILE_ID を使用して、クエリ SELECT * FROM TABLE_ID WHERE cf1['status'] = 'ERROR' で Bigtable インスタンス INSTANCE_ID、プロジェクト PROJECT_ID からデータを取得します。」

プロンプトでは、次のように置き換えます。

• TABLE_ID は Bigtable テーブル ID に置き換えます。
• INSTANCE_ID は、Bigtable インスタンス ID に置き換えます。
• PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
• USER_ID は、クエリを実行するユーザーのパターンまたは行キーに置き換えます。
• APP_PROFILE_ID は、アプリ プロファイルの ID 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、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 への MCP リクエストのルーティング

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。

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 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、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

• Bigtable 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。
• Model Context Protocol を使用してエージェントのやり取りを保護するためのベスト プラクティス。