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AI活用クラウド展開のためのGoogle Cloud Run MCPサーバー活用法

AI活用クラウド展開のためのGoogle Cloud Run MCPサーバー活用法

Oliver Kingsley

Oliver Kingsley

Updated on 5月 30, 2025

AIをModel Context Protocol (MCP) サーバー経由で統合することは、開発者がアプリケーションを構築、デプロイ、管理する方法に革命をもたらしています。MCPサーバーは重要な橋渡し役として機能し、AIエージェントが様々な開発ツールやサービスと連携できるようにします。

本記事では、主要な2つのMCPサーバー実装について掘り下げます。クラウドデプロイメントに焦点を当てたGoogle Cloud Run MCPサーバーと、API仕様との深い連携によりAI支援API開発を強化するApidog MCPサーバーです。これらのツールを理解することで、特にAPI開発やAIコーディングにおいて、ワークフローでAIをより効果的に活用できるようになります。

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クラウドデプロイメントのためのGoogle Cloud Run MCPサーバーを理解する

Google Cloud Run MCPサーバーは、MCP互換のAIエージェントがGoogle Cloud Runに直接アプリケーションをデプロイできるように設計された強力なツールです。この機能によりデプロイプロセスが効率化され、開発者はCursorのようなIDEやCloudのようなスタンドアロンのAIアプリケーションでAIアシスタントを利用して、クラウドサービスを管理できるようになります。

このサーバーは主にGoogle Cloudリソースとの連携を促進し、AIを通じてクラウドデプロイメント戦略を自動化および強化しようとする開発者にとって不可欠なコンポーネントとなっています。

Google Cloud Run MCPサーバーの主な機能

Google Cloud Run MCPサーバーは、Google Cloud Run上でのアプリケーションの管理およびデプロイメントに特化したツール群を提供します。これらのツールはAIエージェントがアクセスできるため、従来Google Cloud SDKやコンソールを介した手動介入が必要だったタスクを自動化できます。その主要な機能を以下にまとめます。

  • deploy-file-contents: このツールはAI支援開発にとって極めて重要であり、AIエージェントがファイルの内容を直接提供することで、Cloud Runにファイルをデプロイできるようにします。これは、マイナーな変更に対して完全なCI/CDパイプラインを必要とせずに、迅速な更新や設定のデプロイに特に役立ちます。
  • list-services: 効果的なAPI開発と管理のためには、サービスの現在の状態を知ることが不可欠です。このツールを使用すると、AIは指定されたプロジェクトおよびリージョン内のすべてのCloud Runサービスをリストし、デプロイされたアプリケーションの概要を提供できます。
  • get-service: より詳細な情報を取得するために、このツールは特定のCloud Runサービスの詳細情報をフェッチします。これは、AIがサービスのステータス、構成、またはエンドポイントURLを確認するために使用できます。
  • deploy-local-files*: MCPサーバーをローカルで実行している場合、このツールを使用すると、ローカルファイルシステムからGoogle Cloud Runサービスにファイルを直接デプロイできます。これは、開発フェーズ中に実際のクラウド環境で変更をテストする際に非常に有益です。
  • deploy-local-folder*: ローカルファイルのデプロイと同様に、このツールを使用すると、ローカルフォルダ全体をGoogle Cloud Runサービスにデプロイでき、複数のファイルを含むアプリケーションや更新のデプロイプロセスを簡素化します。
  • list-projects*: 複数のGoogle Cloud Platform (GCP) プロジェクトを管理している開発者向けに、このツール（ローカルで利用可能）はアクセス可能なすべてのGCPプロジェクトをリストし、AIがデプロイメントやクエリを正しくターゲットにするのに役立ちます。
  • create-project*: 重要な自動化機能として、このツール（ローカルで利用可能）は新しいGCPプロジェクトを作成し、利用可能な最初の請求アカウントに紐付けることができます。オプションでプロジェクトIDを指定でき、新しいイニシアチブのプロジェクトセットアップを効率化します。

（アスタリスクが付いているツールは、MCPサーバーをローカルで実行している場合にのみ利用可能です。）

これらのツールは集合的に、AIエージェントが広範なデプロイメントおよび管理タスクを実行することを可能にし、Google Cloud Run MCPサーバーを、クラウド運用においてAIを活用するチーム、ひいてはCloud RunでAPIがホストされている場合のAPI開発ライフサイクルにとって貴重な資産としています。

Google Cloud Run MCPサーバーのセットアップ

API開発およびAIコーディングタスクのためにGoogle Cloud Run MCPサーバーを効果的に利用するには、ローカルでセットアップすることが最も柔軟性を提供します。特にAI支援IDEやデスクトップAIアプリケーションを使用する場合です。以下にその構成方法を示します。

前提条件のインストール:

  • Node.jsがインストールされていることを確認してください（LTSバージョンが推奨されます）。nodejs.orgからダウンロードできます。
  • Google Cloud SDKをインストールしてください。cloud.google.com/sdk/docs/installの手順に従って、お使いのオペレーティングシステム用にセットアップしてください。

Google Cloudでの認証:

ターミナルで以下のコマンドを実行して、Google Cloudアカウントにログインします。

gcloud auth login

このコマンドを実行すると、認証のためのブラウザウィンドウが開きます。

アプリケーションデフォルト認証情報の設定:

ローカルアプリケーションがGoogle Cloudサービスで認証するためには、アプリケーションデフォルト認証情報を設定する必要があります。以下を実行します。

gcloud auth application-default login

MCPクライアント（例：Cursor）の設定:

AI搭載IDEまたはアプリケーションでMCP構成ファイルを開きます。Cursorの場合、通常はmcp.jsonです。

以下の構成を追加して、Google Cloud Run MCPサーバーを有効にします。

{
 "mcpServers": {
   "cloud-run": {
     "command": "npx",
     "args": ["-y", "https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp"]
   }
 }
}

この構成は、MCPクライアントにnpxを使用して、GitHubリポジトリからCloud Run MCPサーバーパッケージを直接実行するように指示します。

これらの手順が完了すると、AIエージェントはGoogle Cloud Run MCPサーバーによって提供されるツールを使用して、Google Cloud Runサービスと連携できるようになります。これをテストするには、AIアシスタントにGCPプロジェクトのサービスをリストするように依頼します。例えば、「cloud-run MCPを使用して、プロジェクト 'my-api-project' のus-central1リージョンにあるサービスをリストしてください。」のように依頼します。

Google Cloud Run MCPサーバーはクラウドデプロイメントタスクに優れていますが、API自体の設計、開発、テストに主眼を置く開発者にとっては、より専門的なMCPサーバーが有益かもしれません。ここで、API仕様とのより深い連携を提供するApidog MCPサーバーのようなツールが登場します。

Apidog MCPサーバーでAI支援API開発を強化する

Google Cloud Run MCPサーバーがクラウドデプロイメントのための堅牢な機能を提供する一方、Apidog MCPサーバーはAIをAPI仕様に直接接続することで、AI支援API開発ライフサイクルを強化するために特別に設計されています。

オールインワンAPI開発プラットフォームであるApidogは、このMCPサーバーで強力な機能セットを拡張し、CursorのようなIDEのAIエージェントが、かつてない精度と効率でAPI設計を理解し、連携できるようにします。API仕様へのこの直接的な接続は、AIがより正確なコードを生成し、ドキュメント作成を支援し、テストにも役立つことを意味し、生産性を大幅に向上させ、AI生成出力の品質を改善します。

ステップバイステップガイド：最適なAPI開発のためのApidog MCPサーバーセットアップ

Apidog MCPサーバーをAI支援API開発ワークフローに統合するのは簡単です。このガイドは、中央のAPIプラットフォームとしてApidogを使用しているチームにとって一般的なシナリオであるApidogプロジェクトへの接続に焦点を当てています。オンラインドキュメントやOpenAPIファイルへの接続については、Apidogドキュメントに詳細が記載されているように、構成パラメータにわずかな違いがあるものの、プロセスは類似しています。

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前提条件:

  • Node.js: バージョン18以上がインストールされていることを確認してください（最新のLTSを推奨）。
  • MCP互換IDE: CursorまたはClineプラグインを搭載したVS Codeなど。
  • Apidogアカウントとプロジェクト: AIにアクセスさせたいAPI仕様を含むApidogプロジェクトが必要です。

構成手順:

ApidogからAPIアクセストークンとプロジェクトIDを取得する:

  • APIアクセストークン: Apidogで、アカウント設定（通常はプロフィール写真にカーソルを合わせると表示されます）> APIアクセストークンに移動します。まだトークンがない場合は、新しいトークンを生成します。このトークンを安全にコピーします。
ApidogからAPIアクセストークンを取得
  • プロジェクトID: Apidogでターゲットプロジェクトを開きます。プロジェクト設定（通常は左側のサイドバーにあります）> 基本設定に移動します。プロジェクトIDをコピーします。
ApidogからAPIプロジェクトIDを取得

IDEでのMCP構成（例：Cursor）:

  • IDEのMCP構成ファイルを開きます。Cursorでは、設定アイコン（通常は右上）をクリックし、メニューからMCPを選択し、+ Add new global MCP serverをクリックします。これにより、mcp.jsonファイルが開きます。
IDEでMCPを設定
  • 以下のJSON構成を貼り付け、<access-token>をApidog APIアクセストークンに、<project-id>をApidogプロジェクトIDに置き換えます。

macOS / Linuxの場合:

{
 "mcpServers": {
   "API specification": {
     "command": "npx",
     "args": [
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=<project-id>"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
     }
   }
 }
}

Windowsの場合:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

構成の確認:

  • mcp.jsonファイルを保存します。
  • IDEのAIチャット（エージェントモード）で、"Please fetch API specification via MCP and tell me how many endpoints exist in the project."のようなコマンドを試します。
  • AIがApidogプロジェクトのAPIに関する情報を正常に返せば、接続は確立されています。

これらのステップに従うことで、Apidog API仕様をAIコーディングアシスタントとシームレスに統合し、よりインテリジェントで生産的なAPI開発体験を解き放つことができます。

API仕様とAIコーディングにおけるApidog MCPサーバーの主な利点

Apidog MCPサーバーは単なる別のMCPツールではありません。API仕様に本質的に結びついたタスクのためにAIを活用したい開発者向けの専用ソリューションです。その設計思想は、APIデータをAIエージェントが容易かつ正確に利用できるようにすることに焦点を当てています。主な利点は以下のとおりです。

1. API仕様への直接アクセス: Apidog MCPサーバーを使用すると、AIはApidogプロジェクト、Apidogが公開したオンラインAPIドキュメント、またはローカル/オンラインのSwagger/OpenAPIファイルから直接読み取ることができます。これは、AIがAPI契約の唯一の真実の情報源で動作することを意味します。

2. コード生成品質の向上: 詳細かつ正確なAPI仕様（スキーマ、エンドポイント、パラメータ、レスポンス）をAIに提供することで、Apidog MCPサーバーはより高品質でコンテキストを認識したコードの生成を可能にします。これには、クライアントSDK、サーバースタブ、DTOなど、API設計に合わせたものが含まれます。

3. 速度とプライバシーのためのローカルキャッシュ: API仕様データは、一度フェッチされるとローカルにキャッシュされます。これにより、リモートでの繰り返し検索が不要になり、その後のAIインタラクションが大幅に高速化されます。また、機密性の高いAPIの詳細が常にネットワークを介して送信される必要がないため、プライバシーも向上します。

4. AI支援開発ワークフローの効率化: 開発者は、API仕様に基づいて複雑なタスクを実行するようにAIに指示できます。例としては、以下のようなものがあります。

  • 「MCPを使用してAPI仕様を取得し、「Product」スキーマおよび関連スキーマのJavaレコードを生成してください。」
  • 「API仕様に基づいて、「Order」DTOに新しい「trackingId」フィールドを含めるように更新してください。」
  • 「API仕様の記述に基づいて、「User」クラスの各フィールドにJavadocコメントを追加してください。」

5. 複数のデータソースのサポート: API仕様がApidogチームプロジェクト内で管理されているか、オンラインドキュメントとして公開されているか、OpenAPIファイルとして保存されているかに関わらず、Apidog MCPサーバーはAIをそれらに接続できます。この柔軟性により、様々なチームワークフローやツールチェーンに対応できます。

6. シームレスなIDE統合: CursorやVS Code（Clineプラグイン付き）などの一般的なAI搭載IDEと完璧に連携するように設計されており、Apidog MCPサーバーは既存の開発環境にスムーズに統合されます。

Apidog MCPサーバーは、API仕様をコアデータソースとして焦点を当てることで、開発者が複雑なAPI開発タスクのためにAIを真に活用することを可能にし、汎用的なコード補完を超えて、インテリジェントで仕様を認識した支援へと移行します。

結論

AIがソフトウェア開発を再構築し続けるにつれて、MCPサーバーは、生産性を向上させるためにインテリジェントエージェントを必要なサービスやデータに接続する不可欠なツールになりつつあります。Google Cloud Run MCPサーバーはクラウドデプロイメントワークフローの自動化に優れており、一方、Apidog MCPサーバーはAIとAPI仕様を深く統合することに特化しており、コード生成、ドキュメント作成、テストを改善します。開発の焦点（クラウドインフラストラクチャまたはAPI中心のワークフロー）に応じて両方のサーバーを活用することで、よりスマートで、より速く、より文脈を理解したAI支援開発体験を解き放つことができます。