Gemini EnterpriseのAgent GatewayとAgent RegistryでCloud RunのカスタムMCPへ接続する

チームラボはGemini Enterpriseから、タスク管理ツール「Redmine」の情報にアクセスしたいという課題に直面していた。これまでは必要な情報をダウンロードして手作業で転記するか、スクリーンショットを貼り付けるしかない。単発の確認なら問題ないが、チケット情報を繰り返し参照する場合、この作業の負担は積み重なる。そこで、Gemini EnterpriseからカスタムMCPサーバー（Model Context Protocol）を経由してRedmineに接続する仕組みを構築した。MCPサーバーをGoogle Cloudの「Cloud Run」にデプロイし、Gemini Enterprise側ではAgent GatewayとAgent Registryという仕組みを組み合わせて接続している。

ここで面白いのは、「Cloud RunのURLを知っていれば繋がる」という素朴な予想が外れた点だ。実際には、Agent RegistryはMCPサーバーを登録して見つけるためのカタログに過ぎず、通信そのものは管理しない。通信を統制するのはAgent Gatewayの役割だ。さらに、GatewayはGemini EnterpriseのEngineという別のリソースに明示的に関連付ける必要がある。この関連付けがないままCloud RunやAgent Registryを確認しても、接続経路は完成しない。チームラボは設定が500エラーを返すようになった時点で、「作り直す」のではなく、GETリクエストで各リソースが正常に取得できるか、PATCHだけが失敗するのかを記録し、Google Cloud Supportへ起票した。この手法に学べる点が多い。マネージドサービスの設定に詰まったとき、人間は往々にして「目に見える部分」を修正しようとする。しかし実際には、見えない内部の状態の方が問題の原因であることがある。

中小企業の視点では、この事例は「既存ツールをAIに繋ぐには、クラウドサービスの仕組みを理解したうえでの設計が必要」という現実を示している。Gemini EnterpriseやClaude、ChatGPTといった標準サービスだけでは、Redmine、NetSuite、Backlog、社内のレガシーシステムとは連携できない。カスタム接続を実装する場合、単に「APIを公開する」では足りず、Gateway・Registry・Engine といった関連リソースの役割を分けて設定する必要がある。自社の既存ツールをAIに使わせたいなら、こうした設定の複雑さを見越した専門家への相談が必須だ。