AIエージェントの暴走を防ぐ守護神？MCPガバナンス層「Preloop」を徹底解剖

注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

• AIと外部データを繋ぐ標準規格「MCP」にセキュリティと統制（ガバナンス）をもたらすツール
• AIが勝手に実行してはいけない操作をポリシーベースで制限できる
• 実行ログの可視化により、企業でのAIエージェント利用における懸念を払拭してくれる

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このツールは何か

最近、Anthropicが提唱した「MCP（Model Context Protocol）」が話題ですよね。MCPは、AIモデルとローカルファイルやデータベース、APIなどを接続するためのオープンな標準規格です。

ただ、エンジニアの方ならピンとくると思いますが、AIにツールを使わせるとなると「勝手にファイルを消されないか」「機密データにアクセスされないか」というセキュリティの不安が常につきまといます。

今回紹介する「Preloop」は、そのMCPに「ガバナンス層（統制レイヤー）」を追加してくれるプロダクトです。AIとツールの間に立ち、実行して良い操作かどうかを判定し、すべての行動を記録してくれます。個人的には、MCPが普及するためのミッシングピースだと思っています。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

今回は、ローカル環境にPreloopを導入し、AIが「許可されていないディレクトリ」のファイルを読み取ろうとした際に、適切にブロックできるかをシミュレーションしてみました。

環境構築

まずはSDKをインストールします。ここでは仮のライブラリ名として進めます。

pip install preloop-python-sdk

基本的な使い方

Pythonのコード上で、MCPサーバーをPreloopのガバナンス層でラップするイメージです。今回は「プロジェクトのドキュメント（docs）」以外の読み取りを禁止するポリシーを適用してみます。

from preloop import PreloopGovernance
from mcp_server import FileSystemTool

# ガバナンス層の初期化
# ポリシー：/docs 以外のフォルダへのアクセスは拒否
policy = {
    "allowed_paths": ["./docs/*"],
    "action_on_violation": "deny"
}

governor = PreloopGovernance(api_key="your-api-key", policy=policy)

# 既存のMCPツールをガバナンス層でラップ
secure_tool = governor.wrap(FileSystemTool())

# AIが禁止されたディレクトリ（/secrets）のファイルを読もうとしたと想定
try:
    result = secure_tool.read_file("/secrets/password.txt")
    print(result)
except Exception as e:
    print(f"アクセス拒否されました: {e}")

実行結果

実行してみると、以下のようなログがPreloopの管理画面（およびコンソール）に出力されました。

[Preloop Audit] Timestamp: 2024-05-20 14:00:05
[Preloop Audit] Agent: GPT-4o-based-mcp-client
[Preloop Audit] Action: read_file
[Preloop Audit] Parameter: /secrets/password.txt
[Preloop Audit] Status: BLOCKED (Policy Violation: Unauthorized Path)
[Preloop Audit] Reason: Path "/secrets" is not in the allowed list.

アクセス拒否されました: Permission denied by Preloop Governance Layer.

このように、コード側で細かく制御しなくても、Preloop側で一元管理できるのは非常に便利ですね。

メリット・デメリット

メリット

• セキュリティの担保：AIが誤って、あるいは悪意のあるプロンプトによって重要なデータを操作するのを防げます。
• 監査ログ：誰が（どのAIが）いつ、どのツールで何をしたかがすべて記録されるため、コンプライアンス要件を満たしやすいです。
• ポリシーの一元管理：複数のMCPツールを使っていても、Preloop側でポリシーをまとめて管理できます。

デメリット

• オーバーヘッド：間に一層挟むため、極わずかながらレスポンスの遅延が発生する可能性があります。
• 学習コスト：ガバナンスポリシーの書き方を覚える必要がありますが、これは安全のためには仕方のない部分かと思います。

私の評価

正直なところ、これまでMCPは「便利だけど本番環境や企業で使うには怖すぎる」という印象でした。しかし、Preloopのようなガバナンスツールが出てきたことで、その懸念は一気に解消されそうです。

元SIerの視点から見ても、企業にAIエージェントを導入するなら、こうしたログ管理と権限管理の仕組みは必須と言えます。個人開発者であっても、自分の大切なローカルファイルをAIに壊されないための保険として、導入を検討する価値は十分にあります。

星評価: ★★★★☆ （MCP自体の進化が早いため、今後の追従への期待を込めて4つにしました！）

ぜひ皆さんも、安全なAIエージェントライフのためにチェックしてみてください。

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