Google Cloud, Gemini Enterprise Agent Platform 원격 MCP 서버 공개

Google Cloud 공식 블로그에 따르면 회사는 Gemini Enterprise Agent Platform의 원격 Model Context Protocol(MCP) 서버를 통해 외부 AI 에이전트가 Google Cloud 환경 안의 자원과 연결될 수 있도록 하는 방식을 공개했다. 발표일은 2026년 7월 1일이며, Google Cloud는 이를 외부 개발 도구와 클라우드 아키텍처 사이의 관리형 연결 계층으로 설명했다.

이번 발표의 핵심은 에이전트 개발 환경의 연결 방식이다. Google Cloud는 Antigravity CLI나 Claude Code 같은 외부 에이전트 개발 도구에서 Agent Platform 자원에 안전하게 접근할 수 있다고 밝혔다. 외부 에이전트는 이 연결을 통해 Model Garden의 모델을 호출하고, 공유 프롬프트 템플릿을 가져오며, 프로젝트 안의 노트북을 관리할 수 있다.

공식 문서도 같은 구조를 설명한다. Gemini Enterprise Agent Platform 원격 MCP 서버는 Gemini CLI, ChatGPT, Claude, 자체 개발 애플리케이션을 포함한 AI 애플리케이션이 Agent Platform 자원을 관리할 수 있도록 하는 접점이다. 이 서버는 Gemini Enterprise Agent Platform API를 활성화하면 함께 활성화된다.

보안과 권한 관리는 이번 기능의 중요한 축이다. 문서에 따르면 원격 MCP 서버는 OAuth 2.0과 Google Cloud Identity and Access Management(IAM)를 사용해 인증과 인가를 처리한다. 필요한 권한으로는 MCP 도구 호출을 위한 MCP Tool User 역할과 Agent Platform 자원 관리를 위한 Agent Platform User 역할이 제시됐다.

Google Cloud는 원격 MCP 서버가 로컬 장치에서 표준 입출력으로 동작하는 로컬 MCP 서버와 달리, 서비스 인프라에서 실행되는 HTTP endpoint라고 설명한다. 개발자는 `https://aiplatform.googleapis.com` 뒤에 `/mcp/generate`, `/mcp/models`, `/mcp/notebook`, `/mcp/prompts` 같은 toolset endpoint를 붙여 필요한 기능에 연결할 수 있다.

이번 공개는 기업용 AI 에이전트 경쟁이 모델 성능을 넘어 연결 표준, 권한 통제, 운영 거버넌스로 옮겨가고 있음을 보여준다. 에이전트가 실제 클라우드 자원과 업무 시스템을 직접 호출하려면 모델 호출 능력뿐 아니라 누가 어떤 자원에 접근할 수 있는지, 어떤 toolset을 사용할 수 있는지, 인증 범위가 어디까지인지가 함께 관리돼야 한다.

다만 이 기능이 모든 조직에 동일하게 적용된다고 보기는 어렵다. 프로젝트의 API 활성화 상태, IAM 역할, OAuth 설정, 사용하는 클라이언트의 MCP 지원 여부에 따라 실제 연결 방식은 달라질 수 있다. 기업 환경에서는 에이전트가 접근하는 자원과 OAuth scope를 업무 범위에 맞춰 별도로 검토해야 한다.

출처: Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-enterprise-agent-platform-remote-mcp-server/
출처: Google Cloud Documentation https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/reference/use-agent-platform-mcp
출처: Gemini Enterprise Agent Platform Documentation https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform