AIを活用してベクトルインフラ構成の監査を行う方法

Vertex AI Vector Search MCPを使用することで、AIがプロジェクトからインデックスの詳細、次元数、エンドポイントのステータスを直接取得します。コンソールを操作することなく、デプロイ済みのインデックスとその具体的な構成を明確に把握できます。

1. 01

   エンドポイントの特定

   エージェントはプロジェクト内の利用可能なすべてのベクトル検索エンドポイントを見つけ、調査の起点とします。

   list_index_endpoints
2. 02

   インデックスの照会

   AIはプロジェクト内をスキャンし、存在するすべてのベクトルインデックスを特定します。

   list_vector_indexes
3. 03

   インデックス設定の詳細確認

   エージェントは特定のインデックスを詳細に調査し、次元数やメタデータを取得します。

   get_index_details
4. 04

   デプロイ状況の検証

   AIは、どのインデックスが実際にエンドポイント上で動作しているかを確認します。

   list_deployed_indexes

Vertex AI Vector Search Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Vertex AI Vector Search capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "vertex-ai-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

Google Cloudの認証情報を連携するだけです。ログイン情報は弊社側で暗号化して保持されるため、お使いのAIクライアントからすぐにインフラの監査を開始できます。

• 01

  AIがインデックスの設定を変更することはできますか？

  いいえ。AIができるのは既存の設定を読み取り、報告することだけです。設定変更を行う場合は、Google Cloud上で手動で行う必要があります。

• 02

  エラーが見つかった場合、AIがインデックスを削除することはできますか？

  いいえ。このMCPはインフラに対して読み取り専用です。問題の特定は行いますが、削除や変更を実行することはできません。

• 03

  AIは実際のベクトルデータを見ることができますか？

  いいえ。AIがアクセスするのはインデックスのメタデータと構成設定のみであり、高次元ベクトルそのものにはアクセスしません。

• 04

  AIはどのプロジェクトを調査すべきか、どのように判断しますか？

  認証されたGoogle Cloudセッションから提供されるプロジェクトのコンテキストを使用します。

• 05

  複数のGoogle Cloudプロジェクトの確認にも使えますか？

  はい。認証情報にそれらのプロジェクトへのアクセス権限があれば可能です。

• Vertex AI Vector Searchに関するその他の質問は、コネクタのページで確認できます。 Vertex AI Vector Search Connectorの全機能を見る