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AI & 機械学習

Gemini Enterprise Agent Platform のフルマネージド リモート MCP サーバーでエージェントをさらに迅速に構築

2026年7月22日
Colby Hawker

Senior Product Manager, Gemini Enterprise

Louis Lin

Software Engineer

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※この投稿は米国時間 2026 年 7 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

数か月前に、50 を超える Google マネージド MCP サーバーが利用可能になったことをお知らせしました。

今回は、Gemini Enterprise Agent Platform のリモート MCP サーバーを使用して、外部の AI エージェントを Google Cloud 環境内のリソースに安全に接続する方法について詳しく説明します。

IDE を Google Cloud に接続する

Agent Platform の MCP サーバーは、お気に入りの外部開発ツールと Google Cloud アーキテクチャの間の橋渡し役として機能します。

たとえば、Antigravity CLI または Claude Code でエージェントを構築している場合、Agent Platform の MCP サーバーを使用すると、そのエージェントから Agent Platform のリソースを安全に操作できます。エージェントは、プロジェクト内で直接、Model Garden のモデルを簡単に呼び出したり、共有されたプロンプト テンプレートを取得したり、ノートブックを管理したりできます。IDE を離れる必要はありません。

価値創出までの時間の短縮

価値を実現するまでのスピードが、最大の強みの一つです。しかし、外部の開発環境をクラウド インフラストラクチャに接続する場合、トレードオフが発生することがあります。開発者が最小限のセットアップで迅速に作業を進めることを望んでも、IT チームはデータアクセスに対する厳格なガバナンスを必要としています。

Agent Platform の MCP サーバーは、外部エージェントに単一の標準化されたインターフェースを提供します。このため、統合コードの作成にかかる時間を短縮し、便利な機能の構築に時間をかけることができます。また、MCP サーバーは完全に Google Cloud の安全なインフラストラクチャ内で実行されるため、開発を迅速化しながらデータを保護するエンドポイントが、すぐに使用できる状態で用意されています。

次のように、両方の長所を活かすことができます。

  • オープン スタンダードで構築: Google Cloud の外部で構築するエージェントは、オープンな MCP 仕様に完全に準拠します。外部の IDE やフレームワークは、クラウド環境とシームレスに連携できるため、独自仕様のエコシステムに縛られることはありません。

  • 一元的な検出: Agent Platform の Agent Registry でアセットをカタログ化できます。これが組織の一元的なライブラリとして機能するため、チームはスキル、ツール、その他の AI 機能のインベントリ全体を安全に保存、検索、管理できます。

  • 確かなセキュリティとガバナンスを備えた簡単アクセス: 接続はデフォルトで保護されます。IT チームは、ネイティブの Cloud IAM 拒否ポリシーを利用して、外部のデベロッパー フレームワークに、承認された Google Cloud リソースのみの操作を許可できます。

仕組み: 3 つの簡単なステップで接続

  1. API を有効にする: Google Cloud プロジェクト内で Gemini Enterprise Agent Platform API を有効にすると、Gemini Enterprise Agent Platform のリモート MCP サーバーが自動的に有効になります。

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/1_AP_Home.max-1100x1100.png

2. クライアントを構成する: 構成手順に沿って AI アプリケーションを接続し、リモート サーバーを指定します。

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/1_Vo4cvfF.max-900x900.jpg

3. ツールセットを使用する: 充実したツールセット エンドポイントのリスト(コピー可能)にアクセスして、Agent Platform リソースの操作をすぐに開始できます。

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/2_INFnkQs.max-900x900.jpg

利用可能なツールセット:

MCP ツールセット

エンドポイント

説明

ツール

/mcp/generate

生成 AI ツール

主要な生成機能

/mcp/predict

予測ツール

推論と未加工の予測

/mcp/notebook

Colab Enterprise ノートブック ツール

ノートブックのランタイムと実行の管理

/mcp/endpoints

エンドポイント管理ツール

モデル エンドポイントのライフサイクル管理

/mcp/models

モデル レジストリ ツール

モデルのアップロード、登録、デプロイ

/mcp/tuning

モデルのファインチューニング ツール

ファインチューニング ジョブの管理と追跡

/mcp/evaluation

品質評価ツール

モデルの品質とインスタンスの評価を自動化

/mcp/prompts

プロンプト管理ツール

プロンプト エンジニアリングとバージョン管理のワークフロー

使ってみる

Agent Platform のページにアクセスし、お気に入りのエージェント フレームワークを Agent Platform の MCP サーバーに接続して、今すぐ構築を始めましょう。

- Gemini Enterprise、シニア プロダクト マネージャー、Colby Hawker

- ソフトウェア エンジニア、Louis Lin

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