MCP サーバーとは

MCP (Model Context Protocol) は、 AI モデルと外部ツールをつなぐためのオープンなプロトコルです。対応する AI クライアントは、同じ MCP サーバーを共有して利用できます。

Agent Hub は Google Chat 専用の MCP クライアント です。 Chat であなたが @Agent Hub とメンションすると、その内容をあなたの MCP サーバーに転送し、返答を Chat に表示します。

重要: Agent Hub と連携するには、あなたの MCP サーバーに receive_google_chat_event という名前のツールを実装する必要があります。汎用の MCP サーバーをつなぐだけでは動作しません。コピーして使える実装例は接続設定の手順に用意しています。

MCP サーバー入手の 4 つの選択肢

1. ローカルの MCP サーバーを共有する

手元の AI クライアントで既に MCP サーバーを設定している場合、 Cloudflare Tunnel / ngrok 等で公開すれば Agent Hub からも使えます。

メリット: 既存設定をそのまま転用、ローカルファイルにアクセス可能
デメリット: ローカル PC が起動している間しか動作しない

2. ホスティング型の MCP サーバーを使う

MCP サーバーをホスティング提供しているサービスがあれば、その URL と (必要なら) 認証 token を登録して利用できます。

3. 自前ホスティング (= 推奨)

Vercel / Fly / Render などで自分の MCP サーバーをホストする方法。最小限のコードでスタートできます。ポイントは、 Agent Hub が呼び出す receive_google_chat_event ツールを実装することです:

// server.ts (最小例)
import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js'
import { StreamableHTTPServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/streamableHttp.js'

const server = new McpServer({ name: 'my-agent', version: '0.0.1' })

// ★ ツール名は receive_google_chat_event 固定
server.tool('receive_google_chat_event', { /* 入力スキーマ */ }, async (input) => {
  const userText = input?.message?.text ?? ''
  // ここで自分のエージェント (LLM やツール) を呼んで返答を作る
  return { content: [{ type: 'text', text: '受け取りました: ' + userText }] }
})

const transport = new StreamableHTTPServerTransport({ ... })
await server.connect(transport)

コピーしてそのまま使える完全な実装例 (Node / Python) は接続設定の手順のステップ 3 にあります。

メリット: 完全に自分のコントロール下、ツールを自由に追加可能
デメリット: 開発・運用コストが必要

4. SaaS が提供する MCP サーバー

利用中の SaaS が MCP サーバーを提供している場合は、提供元の MCP URL + token をそのまま登録できます。対応状況は各サービスのドキュメントをご確認ください。

どれを選ぶべきか

とりあえず試したい → 1 (ローカル共有)
SaaS のデータと連携 → 4 (SaaS 提供 MCP)
本格運用 → 3 (自前ホスティング)

準備ができたら

MCP サーバーの URL と (必要なら) 認証 token を用意して、 Google Chat で @Agent Hub に DM、または設定手順に進んでください。

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