データ分析

フルマネージドの AlloyDB 向けリモート MCP サーバーが一般提供開始

2026年6月16日

Paul Ramsey

Product Manager, AlloyDB, Cloud SQL, Google Cloud

Gleb Otochkin

Cloud Advocate, Databases, Google Cloud

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※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI エージェントは優れた推論能力を備えており、ますます複雑なアクションを実行できるようになっています。しかし、エージェントによる成果の信頼性は、アクセスできるコンテキストの品質に大きく左右されます。そして、そのコンテキストは多くの場合、オペレーショナルデータベースの中に閉じ込められています。

このギャップを埋めるため、Google は AlloyDB 向けリモート Model Context Protocol（MCP）サーバーの一般提供を開始しました。

Model Context Protocol（MCP）は、LLM を外部データソースに安全かつ一貫した方法で接続できるようにするオープンソース標準です。Google Cloud が最近リリースした 50 以上の Google マネージド MCP サーバーの一部として提供されるこの新しい統合により、対話型エージェントと自律型エージェントのどちらも企業データの力をこれまで以上に簡単かつ安全に活用できるようになります。たとえば、AI エージェントを AlloyDB 内のリアルタイムロジスティクスデータに接続することで、配送フリートの最新状況をミリ秒単位で確認できます。これにより、古いデータによる不正確さを避け、手動でレポートを作成する必要も減らせます。

AlloyDB がエージェント型アプリの強固な基盤となる理由

MCP を AlloyDB に接続すると、エージェントはエンタープライズグレードの AI 向けに構築された高性能なデータベースにアクセスできます。AlloyDB は、要求の厳しいエージェント型ワークロードに必要なスケール、スピード、インテリジェンスを提供します。

強化されたベクトルパフォーマンス: ScaNN インデックスにより、100 億を超えるベクトルにスケールし、ベクトルクエリでは標準の PostgreSQL の最大 6 倍、フィルタ付きクエリでは最大 10 倍の速度を実現できます。
高度な検索と再ランキング: プレビュー版の RUM によるハイブリッド検索と、Reciprocal Rank Fusion（RRF）または Gemini Enterprise Platform モデルによるインテリジェントな再ランキングにより、マルチモーダルアプリケーションを強化できます。
リアルタイムインテリジェンス: 組み込みの AI Functions を使用して数百万件のエンベディングを効率的に生成し、低レイテンシのリアルタイムエージェント体験を実現できます。
統合されたデータアクセス: エージェントに単一の PostgreSQL インターフェースを提供し、Lakehouse Federation を通じて、AlloyDB の運用データ、BigQuery の分析データ、Iceberg テーブル内のアーカイブデータをシームレスに結合できるようにします。
エンタープライズグレードのスケール: 99.99% の SLA、Autopilot によるデータベース最適化、最大 20 ノードまで自動スケーリングできる読み取りプールにより、安心して運用できます。

AlloyDB にとってリモート MCP が重要な理由

ローカル MCP サーバーはローカル開発には最適ですが、本番環境のワークロードにスケールさせる場合、標準入出力（stdio）ストリームを介した通信は難しくなります。機密性の高い運用データを扱う高価値のユースケースでエージェントを実行するには、必要なインフラストラクチャやセキュリティガードレールをすべてプロビジョニングし、管理しなければなりません。これはアーキテクチャ上複雑で、管理面でも大きな負担になります。

AlloyDB 向けリモート MCP サーバーは、フルマネージドの Google Cloud インフラストラクチャ上で実行され、AI アプリケーションをデータに接続する HTTP エンドポイントを公開します。これにより、PostgreSQL 上でエージェントを構築するチームが直面する主な課題を解決できます。

一元的な検出: Agent Registry を使用して、データベースの MCP サーバーを検出、保護、管理できます。
フルマネージド HTTP エンドポイント: 接続に必要なインフラストラクチャをデプロイしたり維持したりする必要はありません。エージェントでそのエンドポイントを使用するよう構成するだけで、すぐに使い始められます。
きめ細かい認可: 共有データベースパスワードや API キーを使用する代わりに、Identity and Access Management（IAM）を使用して、エージェントのアクセスを特定のテーブル、スキーマ、ビューに制限できます。読み取り専用の SQL 実行ツールを使用すれば、エージェントが誤ってデータベースに変更や削除を加えることを防げます。
運用インスタンス管理: AlloyDB ツールセットにより、エージェントはクエリの実行だけでなく、インスタンスの更新、データのエクスポートとインポート、バックアップの作成、クラスタの復元も行えます。
Model Armor による保護: Model Armor は、プロンプトとレスポンスに対する任意のセキュリティ機能を提供し、データをスクリーニングおよびフィルタリングします。これにより、プロンプトインジェクションや偶発的なデータの引き出しから保護できます。
監査ロギング: すべてのクエリ、アクション、ツール呼び出しが Cloud Audit Logs に記録されるため、セキュリティチームは完全な監査証跡を得られます。

動作を確認してみる: 簡単なデモ

AlloyDB リモート MCP サーバーは、簡単な手順で使い始めることができます。ご自身の環境で実際の動作を確認するには、新しい Codelab に沿って、以下の主要な手順を実行します。

API と環境の準備: Google Cloud プロジェクトで AlloyDB、Compute Engine、Gemini Enterprise の各 API を有効にします。
データベースのプロビジョニング: AlloyDB クラスタをデプロイし、データベースを作成して、サンプルデータをインポートします。
データアクセス API の有効化: AlloyDB インスタンスでデータアクセス API を許可します。
エージェントの接続: リモートエンドポイント（https://alloydb.googleapis.com/mcp）を指定して MCP クライアントを構成します。HTTP Authorization ヘッダーで OAuth 2.0 ベアラートークンを使用し、Google Cloud IAM 認証情報を渡します。

接続が確立されると、エージェントはリアルタイムの運用データを使用して、複雑なビジネス上の質問に対して、信頼性が高く根拠に基づいた回答を提供できます。エージェントはイントロスペクションクエリを実行することで、テーブルや列を含むデータベーススキーマを自動的に理解します。これにより、ユーザーのリクエストに正確に応えるための高度な結合やクエリを構築できます。