MCPプロトコルはこの1年で素晴らしい成果を達成した。すべてのAIフレームワークが同じインターフェースでツールを呼び出せるようになったのだ。しかし、ひとつの問題が残っていた。MCPサーバーの品質はまちまちで、企業は自前で保守し、障害が起きれば自己責任で対応しなければならなかった。
Googleは昨年12月にこの問題を静かに解決した。自社のクラウドサービス専用の公式ホスト型MCPサーバーを提供し、デプロイすればすぐに使え、問題が発生した場合はGoogleが責任を持つ。
何が、どのように接続されるのか
最初のバッチは4つのサービスだ。BigQuery、Google Maps、Google Compute Engine（GCE）、Google Kubernetes Engine（GKE）。この選択は当然で、エンタープライズAIエージェントが最も頻繁に使う4つのシナリオ、すなわちデータ分析、地理空間、クラウドインフラ、コンテナオーケストレーションをカバーしている。
具体的には、開発者はAIエージェントクライアント（Gemini CLIなど）をGoogleがホストするMCPエンドポイントに向けるだけで、インストール、設定、保守を一切行わずにこれらのサービスを直接呼び出せる。
以前のアプローチはどうだったか？コミュニティメンバーが非公式のBigQuery MCPサーバーを構築し、自分でデプロイして管理し、バージョンが古くなれば自分で更新していた。これが「コミュニティMCP」の共通の弱点だ。便利だが脆く、本番環境には適さない。
公式バージョンは安定性とセキュリティで異なる。
- 権限管理：おなじみのGoogle Cloud IAMメカニズムを使用
- 監査ログ：操作はCloud Audit Logsを経由し、エンタープライズコンプライアンス要件を満たす
- セキュリティ保護：Google Cloud Model ArmorがMCP経由の間接的なプロンプトインジェクション攻撃を特別にブロック
- サービスディスカバリ：Cloud API Registryが利用可能なツールを管理し、AIエージェントが意図しないインターフェースを呼び出すのを防止
3月17日以降：自動有効化
注目すべき詳細がある。2026年3月17日から、GCPでサポート対象のサービスを有効にすると、対応するMCPサーバーが自動的にオンになる。
その意味は明確だ。MCPはもはや「追加設定が必要な」機能ではなく、Google Cloudサービスの標準インターフェースなのだ。BigQueryにREST APIが自然に備わっているのと同様に、今ではMCPも自然に備わっている。
さらに多くのサービスが順次追加されている。
- コンピュート：Cloud Run、Cloud Storage、Cloud Resource Manager
- データベース：AlloyDB、Cloud SQL、Spanner、Memorystore
- 分析：Looker、BigQuery Migration Service、Dataplex
- メッセージング：Pub/Sub、Kafka
- セキュリティと運用：Google Security Operations、Cloud Logging、Cloud Monitoring
- 開発者ツール：Developer Knowledge API、Android Management API
これは基本的にGoogle Cloudの全サービスをカバーしている。
Anthropicの見解
MCPの共同作成者で現在Anthropicに所属するDavid Soria Parra氏は、この動きについて明確な声明を発表した。
「Googleがこれほど多様な製品群でMCPをサポートし、プロトコル仕様に関する緊密な協力を組み合わせることで、より多くの開発者がエージェンティックAIアプリケーションを構築できるようになるでしょう。主要プラットフォームでの採用率が上昇するにつれて、『AIエージェントが人々が日常的に使うツールやサービスの間でシームレスに機能する』という目標に近づいています。」
この背後にある論理はこうだ。MCPの価値はネットワーク効果にある。接続されるサービスが増えれば増えるほど、AIエージェントができることが増え、プロトコル自体の地位は強固になる。Googleの動きは、MCPが自らではできなかったこと、すなわち開発者にこのプロトコルが本気であり、いつ消えてもおかしくないものではないと信じさせることに貢献している。
具体的な例
Googleは実際のユースケースを提示した。小売業者の店舗立地選定のためのAIエージェントだ。
- BigQueryを使用して過去3年間の各都市の販売データを取得し、収益予測を生成
- Google Mapsサービスを呼び出して、ターゲット都市内の競合他社の位置、周辺施設、配達圏を特定
以前は、これら2つのタスクに2つの別々のSDKが必要だった。現在は、同じMCPクライアントが両方のエンドポイントを呼び出す。データはGoogleのインフラストラクチャ内を流れ、独自のデータパイプラインを構築する必要はなく、権限管理は同じIAMシステムを使用する。
この例は、Googleの核心的な論理を示している。MCPの流行に乗ることではなく、Gemini + GCPの組み合わせを企業にとってより魅力的にすることだ。Geminiでエージェントを使用し、ツール呼び出しは公式MCPを経由し、問題が発生すればサポートがあり、請求は一箇所にまとまる。これはオープンソースツールを寄せ集めるよりはるかに強力だ。
AIエージェントが有用であるためには、ツール呼び出しが信頼できなければならない。Googleの公式MCPは「ツールの責任は誰にあるのか」という問題を解決した。
参考元：CocoLoop、Google Launches Managed Remote MCP Servers for Its Cloud Services（The New Stack）；Announcing official MCP support for Google services（Google Cloud Blog）