BigQuery Data Transfer Service リモート MCP サーバーを使用する

このドキュメントでは、BigQuery Data Transfer Service リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用して、Gemini CLI、ChatGPT、Claude、開発中のカスタム アプリケーションなどの AI アプリケーションに接続する方法について説明します。BigQuery Data Transfer Service MCP サーバーは、AI アプリケーションに自然言語プロンプトを送信して、次のようなデータ転送関連のさまざまなタスクを実行できる包括的な機能セットを提供します。

• 利用可能なデータソースを一覧表示して詳細を取得します。
• データ転送構成を作成、管理、一覧表示する。
• データ転送実行を一覧表示して詳細を取得します。
• データソースの有効な認証情報を確認します。

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、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入力と出力ストリーム（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 アプリケーションに HTTP エンドポイントを提供して、AI MCP クライアントと MCP サーバー間の通信を行います。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すべての情報が含まれているため、initialize/initialized handshake 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）を介して、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 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 仕様で必須のヘッダー。
• 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、 Cloud de Confiance by S3NS 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 Cloud de Confiance by S3NS 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

1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance 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.

   Go to project selector

2. If you're using an existing project for this guide, verify that you have the permissions required to complete this guide. If you created a new project, then you already have the required permissions.

3. BigQuery Data Transfer Service API がまだ有効になっていない場合は、有効にします。

   API を有効にするために必要なロール

   API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法を学習する。

   API の有効化

   新しいプロジェクトでは、BigQuery Data Transfer Service API が自動的に有効になります。

必要なロール

BigQuery Data Transfer Service 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、BigQuery Data Transfer Service 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）

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、BigQuery Data Transfer Service 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。

BigQuery Data Transfer Service は、サービス エージェントを使用してリソースへのアクセスとリソースの管理を行います。サービス エージェントは、BigQuery Data Transfer Service を有効にした後で API を初めて使用するときに、自動的に作成されます。サービス エージェントを作成すると、事前定義のサービス エージェント ロールが自動的に付与されます。

BigQuery Data Transfer Service の権限の詳細については、BigQuery Data Transfer Service の IAM ロールと権限をご覧ください。

認証と認可

BigQuery Data Transfer Service 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およびモニタリングできるように、MCP ツールを使用するエージェントに個別の 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。

BigQuery Data Transfer Service 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。

BigQuery Data Transfer Service MCP サーバーは、認証と認可に 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 Cloud de Confiance by S3NS ID がサポートされています。

BigQuery Data Transfer Service は、次の BigQuery MCP ツール OAuth スコープをサポートしています。

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。BigQuery Data Transfer Service に必要なスコープの一覧については、BigQuery Data Transfer Service API をご覧ください。

BigQuery Data Transfer Service 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。クライアント固有のガイダンスにアプリケーションが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。BigQuery Data Transfer Service 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: BigQuery Data Transfer Service MCP サーバー
• サーバー URL またはエンドポイント: https://bigquerydatatransfer.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、 Cloud de Confiance by S3NS 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。

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、認可サーバーがアプリケーションにトークンを送信するために使用されます。アプリケーションのドキュメントには、使用する必要があるリダイレクト URI が指定されている必要があります。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。

より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

BigQuery Data Transfer Service 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、BigQuery Data Transfer Service 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 BigQuery Data Transfer Service 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。

curl -X POST https://bigquerydatatransfer.googleapis.com/TOOLSET_ENDPOINT \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -H 'MCP-Protocol-Version: MCP_PROTOCOL_VERSION' \
    -H 'Mcp-Method: tools/list' \
    -d '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "id": 1,
      "method": "tools/list",
      "params": {
        "_meta": {
          "io.modelcontextprotocol/protocolVersion": "MCP_PROTOCOL_VERSION",
          "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
            "extensions": {
              "io.modelcontextprotocol/ui": {
                "mimeTypes": ["text/html;profile=mcp-app"]
              }
            }
          }
        }
      }
    }'

次のように置き換えます。

• TOOLSET_ENDPOINT: サービス名の後の MCP エンドポイントの残りの部分。BigQuery Data Transfer Service の場合、これは mcp です。
• MCP_PROTOCOL_VERSION: MCP プロトコルのバージョン。例: 2026-07-28

サンプル ユースケース

BigQuery Data Transfer Service MCP サーバーのユースケースの例を次に示します。

• サポートされているデータソースを検出し、必要な構成パラメータを検査して、データソースに有効な認証情報が存在するかどうかを確認します。
• 自然言語プロンプトを使用して、データ転送構成を作成、更新、検査、削除します。
• 単一の日付の手動転送実行を開始するか、期間全体でバックフィルをトリガーします。
• 転送実行のステータスをモニタリングし、転送実行ログを調べて、失敗した転送のトラブルシューティングを行います。

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、データソースの検出、転送構成の管理、転送実行のトラブルシューティングを行うことができます。

• 「プロジェクト PROJECT_ID とロケーション LOCATION で利用可能なすべてのデータソースを一覧表示し、DATA_SOURCE_ID データソースの有効な認証情報があるかどうかを確認します。」
• 「LOCATION リージョンのプロジェクト PROJECT_ID 内のすべてのデータ転送構成を一覧表示します。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID、ロケーション LOCATION の転送構成 TRANSFER_CONFIG_ID で、2026-01-01 から 2026-01-07 までの期間の手動転送実行を開始します。」
• 「プロジェクト PROJECT_ID の構成 TRANSFER_CONFIG_ID の最新の転送実行のステータスを確認します。失敗した実行がある場合は、転送ログを表示して、何が問題だったかを説明してください。」

プロンプトでは、次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Cloud de Confiance プロジェクト ID。
• LOCATION: 転送構成またはデータソースのロケーション。
• DATA_SOURCE_ID: データソース ID（例: google_ads、scheduled_query）。
• TRANSFER_CONFIG_ID: 転送構成 ID。

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、Cloud de Confiance by S3NS は、 Cloud de Confiance by S3NS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Cloud de Confiance by S3NS 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、機密データの保護、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。

Model Armor が有効で、ロギング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 Cloud de Confiance by S3NS リモート MCP サーバーの保護を構成する

MCP ツールの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 のフロア設定を設定します。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 Cloud de Confiance 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 - 危険な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、誤検出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、 Cloud de Confiance 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構成は、MCP だけでなく、他の機能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を使用すると、 Cloud de Confiance by S3NS と Google MCP サーバーを保護できます。

複数の条件を組み合わせて、以下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

• BigQuery Data Transfer Service 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。