# Model Context Protocol ## 概要 Model Context Protocol(MCP)は、AI エージェントが外部ツール/API を動的に発見・呼び出すための**オープンな仕様**。API への自然言語インターフェースを標準化し、診断コマンドから複雑な緩和操作までをエージェントが統一的に扱えるようにする。([[@2026__GoogleSRE__AI in SRE - Engineering the Future of Reliable Operations]]) [[Google]] の AI-Ops では MCP が本番アクセスの中核に置かれる: - **Production Agent**: MCP を実装するサーバ。オブザーバビリティ(時系列クエリ・ログ検索・自動分析)・インシデント管理・トラフィック制御・インフラ検査の包括的なツールを公開する。本番状態を変える操作は安全システムと [[Actus]] に統合される。 - **Antigravity CLI** が Production Agent + MCP 経由で Gemini に駆動される自然言語インターフェースとして機能する。 - 関連して **A2A(Agent2Agent / Inter-Agent Communication Protocols)** が、専門エージェントをマイクロサービス的に協調させて合成 AI-Ops システムを構成する。 ## 横断比較 - 学術ベンチマーク([[AIOpsLab]]・[[SREGym]])はエージェントにツール群(get_metrics/get_traces 等)を独自 API で与えるが、本ソースは MCP という**オープン標準**でツール接続を標準化する点が産業実装らしい。エージェントの「環境とのインターフェース」を標準化する動きとして注目される。 - **MCP は eBPF/カーネルツールをエージェントに公開する標準としても使われ始めている**: [[@2026__eunomia.dev__eBPF × AI-LLMs - The Convergence of System Observability and AI]] は MCP 経由で [[eBPF]] を操作する例を複数挙げる — Inspektor Gadget MCP Server(K8s デバッグで LLM がテレメトリを自律選択)、ebpf-mcp(シェルエスケープ無しで eBPF プログラムの load/attach/stream を構造化 JSON Schema ツールとして公開)、Ingero(GPU の CUDA/ROCm トレースを MCP で公開)、[[eunomia-bpf]] の MCPtrace。SRE の本番アクセス([[Google]] Production Agent)だけでなく、**カーネル観測・制御**もエージェントのツール面に MCP で載りつつある。 - **Amazon の産業実装は、MCP を「人間とエージェント共通のツールハンドル」として使う点を強調する**: [[@2025__SREcon25EMEA__Modernizing Incident Response with LLMs, RAG, and the MCP]] は、metrics()/logs()/tickets()/deployments()/topology()/runbook()/ownership() という共通 MCP ツール群を、人間セッションの IAM ロールとエージェントランタイムの IAM ロールという異なる権限スコープで同じインターフェースから呼び出す認証設計を示す。Google の Production Agent がエージェント側のツール公開に主眼を置くのに対し、Amazon の実装は「人間も同じコマンドを再現実行できる」ことを MCP 採用の理由として明示する点が異なる。(Source: [[@2025__SREcon25EMEA__Modernizing Incident Response with LLMs, RAG, and the MCP]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__GoogleSRE__AI in SRE - Engineering the Future of Reliable Operations]] / [[@2025__SREcon25EMEA__Modernizing Incident Response with LLMs, RAG, and the MCP]] - 概念: [[agentic SRE]] / [[AIOps]] - エンティティ: [[Google]] / [[Actus]] / [[eunomia-bpf]] / [[GPTtrace]] / [[Amazon]] / [[Theofilos Papapanagiotou]] - 関連 MOC: [[LLM4SRE - MOC]] ## 出典 - [[@2026__GoogleSRE__AI in SRE - Engineering the Future of Reliable Operations]](Enabling Technologies for AI-Ops) - [[@2025__SREcon25EMEA__Modernizing Incident Response with LLMs, RAG, and the MCP]](人間/エージェント共通ハンドルと IAM ロール分離による認証設計)