MCP を構成する

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。

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情報がすべて含まれているため、initialize/initialized ハンドシェイクや 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）を通じて、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、次のものを含む 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

• 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

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必要なロール

Google SecOps リモート 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、Google SecOps 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）
• Chronicle API サービスへのアクセス: Chronicle API 管理者 （roles/chronicle.admin）
• Google SecOps への管理者アクセス権を付与する: Chronicle SOAR 管理者 （roles/chronicle.soarAdmin）
• 省略可: MCP ツールによって呼び出される Chronicle API メソッドに必要な権限を持つカスタム IAM ロールを構成します。

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、Google SecOps リモート 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

Google SecOps MCP 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。

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

Google SecOps 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。Google SecOps 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: Google SecOps MCP サーバー
• サーバー URL またはエンドポイント: リージョン エンドポイントを選択し、末尾に /mcp を追加します。例: https://us-chronicle.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: Google SecOps MCP サーバーに接続するときに使用する OAuth 2.0 スコープ。Google SecOps の場合は、https://www.googleapis.com/auth/chronicle を使用します。

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。

Google SecOps MCP サーバーを使用するように Antigravity を構成する

Google Antigravity（デスクトップ IDE と CLI の両方）を構成して、Google SecOps MCP サーバーに接続できます。

共有 MCP 構成ファイルを構成する

Antigravity は、すべての MCP サーバーで共有構成ファイルを使用します。

1. テキスト エディタで共有 MCP 構成ファイル ~/.gemini/config/mcp_config.json を開きます。

2. Google SecOps MCP サーバー構成を mcpServers オブジェクトに追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "google-cloud-secops": {
         "serverUrl": "https://us-chronicle.googleapis.com/mcp",
         "authProviderType": "google_credentials",
         "oauth": {
           "scopes": [
             "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
           ]
         },
         "timeout": 300000
       }
     }
   }
   

   https://us-chronicle.googleapis.com/mcp は、Google SecOps インスタンスの適切なリージョン エンドポイントに置き換えます。

テナント固有のコンテキストを構成する

Google SecOps MCP サーバーには、customer_id、project_id、region の追加コンテキストが必要です。Antigravity では、ワークスペース固有の構成を使用してこれを管理します。

1. テナント専用のワークスペース ディレクトリを作成します（例: ~/workspace/secops/tenant-a/）。

2. そのディレクトリに、次の内容の構成ファイル secops_tenant.json を作成します。

   {
     "customer_id": "YOUR_CUSTOMER_ID",
     "project_id": "YOUR_PROJECT_ID",
     "region": "YOUR_REGION"
   }
   

   YOUR_CUSTOMER_ID、YOUR_PROJECT_ID、YOUR_REGION は、実際のテナントの詳細に置き換えます。リージョンは小文字にする必要があります（us、eu など）。

構成を使用する

Antigravity CLI またはデスクトップ IDE のいずれかで構成を使用できます。

Antigravity CLI の場合

1. ターミナルで、作成したワークスペース ディレクトリに移動します。

   cd ~/workspace/secops/tenant-a/
   

2. Antigravity CLI を起動します。

   agy
   

   CLI は、起動時に secops_tenant.json からコンテキストを自動的に読み込みます。

3. CLI で /mcp コマンドを実行して、アクティブなツールを表示し、構成を検証します。コンテキストの読み込みに失敗した場合は、~/.gemini/antigravity-cli/log/ の Antigravity CLI ログを使用してデバッグできます。

Antigravity デスクトップ IDE

1. Antigravity デスクトップ アプリケーションを開きます。
2. 新しいプロジェクトを作成し、作成したワークスペース フォルダ（secops_tenant.json を含む）を選択します。
3. 新しい会話を開始します。エージェントは、正しいテナント コンテキストで Google SecOps MCP ツールにアクセスできます。

Google SecOps MCP サーバーを使用するように Gemini Enterprise を構成する

カスタム MCP データストアを使用して、Google SecOps を Gemini Enterprise と統合できます。これにより、ユーザーは Gemini Enterprise のメインチャットから Google SecOps に直接クエリを実行できます。

前提条件

1. Google SecOps インスタンスでリモート MCP サーバーが有効になっていることを確認します。
2. 組織のポリシーによってカスタム MCP サーバーの作成が妨げられないようにします。

ステップ 1: OAuth 2.0 ウェブ アプリケーションを設定する

Google SecOps インスタンスに関連付けられている Google Cloud プロジェクトに OAuth 2.0 ウェブ アプリケーションを作成する必要があります。

1. Google Cloud コンソールで、[API とサービス] > [認証情報] に移動します。
2. [認証情報を作成] をクリックし、[OAuth クライアント ID] を選択します。
3. アプリケーションの種類として [ウェブ アプリケーション] を選択します。
4. クライアントの名前を入力します（例: Gemini Enterprise SecOps MCP）。
5. [承認済みのリダイレクト URI] に、次の URL を追加します。
   • https://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirect
   • https://vertexaisearch.cloud.google.com/static/oauth/oauth.html
6. [作成] をクリックして、生成されたクライアント ID とクライアント シークレットを保存します。

ステップ 2: Gemini Enterprise に Google SecOps データストアを追加する

管理者は、カスタム MCP コネクタをグローバルに構成する必要があります。

1. Gemini Enterprise を開き、アプリケーションに移動するか、新しいアプリケーションを作成します。
2. [接続されたデータストア] に移動し、[新しいデータストア] をクリックします。
3. [カスタム MCP] を選択し、次の詳細情報を入力します。
   • MCP サーバーの URL: リージョン エンドポイントを選択し、末尾に /mcp を追加します（例: https://us-chronicle.googleapis.com/mcp）。
   • Authorization URL: https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth
   • トークン URL: https://oauth2.googleapis.com/token
   • クライアント ID: 手順 1 で取得したクライアント ID を入力します。
   • クライアント シークレット: ステップ 1 で取得したクライアント シークレットを入力します。
   • OAuth Scopes: https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform https://www.googleapis.com/auth/chronicle（スペースで区切る）と入力します。
4. データストアを保存します（たとえば、Agentic SOC という名前を付けます）。
5. Gemini Enterprise App で [Connected Data Stores] を選択し、新しいデータストアが有効になっていることを確認します。
6. メニューで [アクション] を選択し、[カスタム アクションを再読み込み] をクリックします。
7. ユーザーに対して有効にするアクションを選択し、[アクションを有効にする] をクリックします。

ステップ 3: Chat でコネクタを認証する

各ユーザーは、Gemini がユーザーに代わって Google SecOps にアクセスすることを承認する必要があります。

1. Gemini Enterprise のメインのチャットを開きます。
2. チャット ウィンドウの下部にある接続済みのデータストア（Agentic SOC など）を見つけて、オンに切り替えます。
3. ログイン プロンプトに沿って操作し、必要な OAuth 権限を付与します。

ステップ 4: コンテキスト用に Gemini メモリを設定する

Gemini が必要なテナント コンテキストで API 呼び出しを正しくルーティングするには、環境の詳細を Gemini のメモリに保存する必要があります。

次のようなプロンプトを Gemini に送信します（プレースホルダ値は実際のデータに置き換えます）。

Remember that for all Google SecOps and Agentic SOC queries, my Customer ID is CUSTOMER_ID, my Region is REGION, and my Google Cloud project ID is PROJECTID.

Gemini は、これらの詳細が保存されたことを確認します。

ステップ 5: クエリを開始する

メインのチャットで自然言語を使用して Google SecOps をクエリできるようになりました。次に例を示します。

• 「Agentic SOC コネクタを使用して、過去 3 日間のログオン試行を検索します。」
• 「SecOps の最新の未解決のケースを要約してください。」

使用可能なツール

Google SecOps 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、Google SecOps 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 Google Security Operations 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: https://europe-west2-chronicle.googleapis.com
Content-Type: application/json

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

サンプルのユースケース

Google SecOps MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

Tool: list_rule_errors

プロンプトの例:

List rule errors for the rule: ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb

レスポンス:

Here are the rule errors for ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb:

Error Message: query took too long to execute, see https://cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T10:00:00Z to 2025-02-16T11:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
Error Message: query took too long to execute, see https://cloud.google.com/chronicle/docs/detection/yara-l-best-practices for tips for optimizing rules; these optimization tips are applicable to various types of queries

Time Range: 2025-02-16T11:00:00Z to 2025-02-16T12:00:00Z
Rule: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_ddd45753-d749-4fee-b068-29072e750cfb@v_1740004374_748943000
The errors indicate that the queries for this rule took too long to execute during the specified time ranges. You may want to review the YARA-L best practices for optimizing rules.

Tool: create_rules

プロンプトの例:

Create the following rule:
successful_user_logins_from_outside_us_test {
meta:
author = "Google SecOps Gemini"
description = "Detect successful user logins originating from outside the United States."
severity = "Medium"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.security_result.action = "ALLOW"
$e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region != "United States"
outcome:
$user = array($e.principal.user.userid)
$source_ip = array($e.principal.ip)
$country = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region)
$city = array($e.principal.ip_geo_artifact.location.city)
condition:
$e
}

レスポンス:

The rule successful_user_logins_from_outside_us_test has been successfully created with the following details:

Name: projects/935934211738/locations/US/instances/eb3b937b-3ab6-47e5-8185-24837b826691/rules/ru_cff9cae1-bb88-4456-b725-4c08f21803ed
Revision ID: v_1768208899_054095000
Display Name: successful_user_logins_from_outside_us_test
Author: Google SecOps Gemini
Description: Detect successful user logins originating from outside the United States.
Severity: Medium
Compilation State: SUCCEEDED
Create Time: 2026-01-12T09:08:19.054095Z

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ポリシー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

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

• Google Security Operations 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。

さらにサポートが必要な場合 コミュニティ メンバーや Google SecOps のプロフェッショナルから回答を得ることができます。