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Google、提供する全サービスでMCP対応する方針を発表 4つのサービスで利用可能にMCPはAIにとっての「USB-C」

Googleは、全てのGoogleサービスおよびGoogle Cloud製品群においてフルマネージドのリモートMCPサーバを提供する方針を発表した。

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 Googleは2025年12月11日(米国時間)、フルマネージドなリモートMCP(Model Context Protocol)サーバを、全てのGoogleサービスおよびGoogle Cloud製品群において提供する方針を発表した。

 MCPは、LLM(大規模言語モデル)アプリケーションやAI(人工知能)エージェントが、外部のツールやデータソースと接続するためのオープンプロトコル。

 開発者は、AIエージェントや「Google Gemini」などの標準的なMCPクライアントと、Googleが提供するサービスを簡単に連携させることができるようになるという。

「Google マップ」や「BigQuery」など4サービスでMCPサーバを利用可能に

 Googleは、AIがエージェントがユーザーに代わって目標を追求して現実世界の問題を解決するには、単なる知能だけでなく、ツールやデータと確実に連携させる必要があるとした上で、MCPを「AIのUSB-C」と位置付けているという。

 同社のAPI管理プラットフォーム「Apigee」を通じて、企業の広範なエンタープライズスタックにも拡張する。これにより、組織が特定のデータフローやビジネスロジックのために使用している独自のAPIや、外部のサードパーティーAPIも、エージェントが発見可能なツールとして公開し、AIガバナンスを適用できるという。

 発表時点でリモートMCPサーバの提供を開始するサービスは以下の通り。

Google マップ

 Google マップのMCPサーバは、エージェントを信頼できる地理空間データに接続し、場所の最新情報、天気予報、距離や移動時間などのルーティング詳細へのアクセスを提供する。開発者はハルシネーション(幻覚)を起こさずに、現実世界の位置や移動に関するクエリに正確に回答するエージェントを構築できる。

BigQuery

 BigQueryのMCPサーバは、エージェントがスキーマを解釈し、企業データに対してクエリを実行できるようにする。データをコンテキストウィンドウに移動させることによるセキュリティリスクやレイテンシ(遅延)を回避し、BigQueryの予測機能などに直接アクセスしながら、データを所定の場所で管理・統制できるという。

Google Compute Engine

 「Google Compute Engine」(GCE)のMCPサーバは、プロビジョニングやリサイズなどの機能を詳細なツールとして公開し、エージェントがインフラ管理のワークフローを自律的に実行できるようにする。初期構築から、ワークロードの需要に応じたスケーラブルな運用までを可能にするという。

Google Kubernetes Engine

 「Google Kubernetes Engine」(GKE)のMCPサーバは、GKEおよびKubernetes APIと確実にやりとりするインタフェースを提供する。従来のように脆弱(ぜいじゃく)なテキスト出力を解析したり、複雑なCLI(コマンドラインインタフェース)コマンドを連結したりする必要をなくし、エージェントが自律的、あるいは人間が関与するガードレールの下で、問題の診断、障害の復旧、コストの最適化ができるという。

 Googleは、「Gemini 3 Pro」を利用し、AIエージェントが、BigQueryに接続して売り上げデータに基づく収益予測を行い、Googleマップを参照して配送ルートを検証するといった活用例を紹介している。

エージェントとの対話デモ画面(提供:Google)
エージェントとの対話デモ画面(提供:Google)

セキュリティと監視機能

 開発者は新しい「Cloud API Registry」と「Apigee API Hub」を通じて、Googleや自組織の信頼できるMCPツールを発見できる。管理者は「Google Cloud IAM(Identity and Access Management)」によるアクセス管理、監査ログによるオブザーバビリティ(可観測性)が可能になる他、「Model Armor」を活用して、間接プロンプトインジェクションなどの高度なエージェント脅威から防御できるという。

 Googleは今後数カ月以内に、コンテナからリレーショナルデータベースまで、アプリケーションスタック全体へのアクセスを可能にするため、MCP対応サービスを拡大させる計画だ。

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