このページでは、Google Workspace MCP サーバーのセキュリティ設定を構成する方法について説明します。
プロンプトとレスポンスで、悪意のあるコンテンツやプロンプト インジェクション攻撃をスクリーニングする必要があります。Google 提供の Model Armor を使用することも、ユーザーがリスクを許容できるようにドキュメント化して独自のソリューションを使用することもできます。詳しくは、Google Workspace ユーザーデータとデベロッパー ポリシーをご覧ください。
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、Google Cloud は、Google Cloud 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 Google Cloud 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、センシティブ 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。
ロギングが有効な状態で Model Armor 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 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。
コンソール
Model Armor API を有効にします。
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ご覧ください。Model Armor を有効にするプロジェクトを選択します。
gcloud
始める前に、Google Cloud CLI で Model Armor API を使用して、次の処理を行います。
Google Cloud CLI をインストールし、 フェデレーション ID を使用して gcloud にログインします。ログイン後、次のコマンドを実行して Google Cloud CLI を初期化します。
gcloud init-
次のコマンドを実行して、Model Armor サービスの API エンドポイントを設定します。
gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"
LOCATIONは、Model Armor を使用するリージョンに置き換えます。
Google と Google Cloud のリモート MCP サーバーの保護を構成する
MCP ツール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 のフロア設定を行います。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 Google Cloud 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、値を小さくすると偽陽性が増える可能性があります。詳細については、Model Armor の信頼度レベルをご覧ください。
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、Google Cloud 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的な構成は、MCP だけでなく、他のもの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。