Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://knowledge.catonetworks.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

CatoリモートMCPサーバーとの作業

  • 更新日 Jul 30, 2026
  • 公開日 Jun 24, 2026
  • 1 分で読めます
Prev Next

概要

CatoのリモートMCPサーバーは、カスタムAPI統合を構築せずにAIエージェントと自動化プラットフォームをCato環境に直接かつ安全に接続できるようにします。

スクリプトでAPI呼び出しを手動で調整する代わりに、任意のMCPクライアントで利用可能な構造化されたCatoツールを公開します。 これにより、AIワークフローは、安全で制御された方法でデータを取得し、事故を調査し、アクションを自動化できます。

リモートMCPサーバーを使用して、次のことが可能です：

  • 標準化されたプロトコルを使用して、AIエージェントをCatoに接続

  • カスタムAPIオーケストレーションロジックを排除

  • 統合の複雑性を減少

  • 集中的なガバナンスと可視性を維持

リモートMCPサーバーは、AIをセキュリティおよびネットワークワークフローに対して運用化したいが、データアクセスと実行境界を厳密に管理したい企業向けに設計されています。

構造要素の理解

LLMとは何ですか？

大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストで訓練されたAIモデルであり、自然言語を理解し、生成することができます。

企業環境内で、LLMは、事故を要約し、調査の手順を生成し、システムをクエリし、運用ワークフローを自動化できます。

しかし、LLM自体に環境へのアクセスはありません。 データを安全に取得して操作するためには、制御されたインタフェースが必要です。 

MCPとは何ですか？

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、外部ツールや構造化データソースへのLLMの安全なアクセスを可能にする標準化されたプロトコルです。

LLMが直接APIを呼び出すのではなく、MCP：

  • ツールを構造化フォーマットで定義する

  • ツールの呼び出し方法を制御

  • 機械可読の応答を返す

  • 厳密な実行境界を維持

MCPクライアントとは？

MCPクライアントは、LLMを一つまたは複数のMCPサーバーに接続するソフトウェアコンポーネントです。 それはLLMのホストまたは接続し、複数のMCPサーバーにも接続することができます。 ツールを発見し、それを使用して呼び出しを安全に実行します。

クライアントはCatoのロジックを実装せず、Cato MCPサーバーが公開するツールを使用します。

MCPクライアントの例

共通のMCP対応プラットフォームには、以下が含まれます：

  • Cursor IDE - ネイティブMCPサポートを備えたAI駆動の開発環境

  • OpenAI Codex（デスクトップ、CLI、IDE統合）– MCPサーバーをサポートするAIコーディングエージェント

  • Claude Desktop - MCPサーバーに接続し、構造化されたツールを使用するデスクトップAIアシスタント

CatoリモートMCPサーバーとは？

CatoリモートMCPサーバーは、安全なリモート接続を通じてCatoツールを公開するホストされたMCPエンドポイントです。

ローカルMCPサーバーを展開し維持する代わりに、MCPクライアントはCatoのホストされたMCPエンドポイントに直接接続します。 構造化されたCatoツールを公開してアカウントに認証し、結果をMCPクライアントに返します。

このアプローチは統合を大幅に簡素化し、運用オーバーヘッドを削減します。

リモートMCP vs. ローカルMCP

ローカルMCP展開

  • インフラストラクチャ内でMCPサーバーをホスト

  • 可用性とスケーリングを管理

  • セキュリティコントロールを維持

  • ネットワークの露出とメンテナンスを処理

このモデルは柔軟性を提供しますが、運用の複雑さを増します。

CatoリモートMCP展開

  • CatoはMCPサーバーをホストおよび管理

  • インフラストラクチャの展開は不要

  • ローカルサービスのメンテナンスは不要

  • Cato環境への安全な接続が提供

リモートMCP vs. Ask AI

Catoの組み込みAIアシスタントであるAsk AIは、Cato管理アプリケーション（CMA）に直接統合されています。 CatoはLLMを制御し、Ask AIはコンソール内の分析とガイダンスに最適化されています。

リモートMCPによりLLMとオーケストレーションレイヤーを制御でき、AIプラットフォームはCatoデータを他の企業システムと関連付けることができます。

リモートMCPはCMAを超えた企業全体のAIワークフローを可能にします。

CatoリモートMCPサーバーの使用

MCPクライアントでリモートMCPサーバーを設定した後、クライアントはアカウントのデータレイク保持期間に従って即座にCatoデータにアクセスできます。 例として、アカウントが3か月分のデータを保持している場合、MCPクライアントは最大で3か月分の履歴データを照会できます。

データへのアクセスと利用可能なアクションは、認証に使用するAPIキーに割り当てられた権限により厳密に制御されています。 MCPサーバーは、Cato APIと同じロールベースアクセスモデルを適用し、AIエージェントと自動化ワークフローがそのキーで許可されたデータにのみアクセスし、アクションを実行することを保証します。

前提条件

CatoリモートMCPサーバーへの接続

接続が確立されると、MCPクライアントはCato MCPサーバーが公開するツールを自動的に発見します。 サーバーは新しいツールで動的に更新され、MCPクライアントに対するアクションは要求されません。

使用可能なCato APIキーは次のとおりです：

  1. 管理者APIキー—個人またはインタラクティブな使用

  2. サービスAPIキー—自動化および運用ワークフロー

MCPクライアントをCatoリモートMCPサーバーに接続するには：

  1. MCPクライアントがLLMにすでに接続されていることを確認します

  2. Cato APIエンドポイントのURLでMCPクライアントを設定： https://api.catonetworks.com/api/v1/rest/mcp

    同じURLがすべてのCMAインスタンスで使用されます。

  3. カスタム認証ヘッダーを追加：

    1. ヘッダー名: x-api-key

    2. ヘッダー値: <Cato API key>

  4. MCP接続を保存して有効にします。

使用ケースの例

AI支援の脅威調査

アナリストが尋ねます：このIPを調査し、関連するセキュリティイベントを要約します。

MCPクライアント：

  1. セキュリティイベントツールを呼び出す

  2. 関連する構造化データを取得

  3. LLMに結果を返す

  4. LLMが所見を要約

自動XOpsインシデントの強化

XOpsストーリーが生成されると、AIエージェントは関連フロー、ターゲットの評判、およびユーザーヒストリーを取得します。 エージェントが次を応答：

  • コンテキストレポート

  • 提案されている緩和策

AI駆動のネットワークトラブルシューティング

この例は、Cato MCPサーバーを使用して、AIがネットワークとアプリケーションのメトリックをまたぐ構造化クエリをどのように実行するかを示しています。 これにより、CMAで複数のダッシュボードを手動でナビゲートする必要がなくなります。

管理者は、ロンドンサイトのユーザーがMicrosoft 365へのアクセスが遅いと報告します。

  1. リモートMCPを使用して、AIエージェントは次のクエリを発行：

    1. サイト運用メトリック

    2. WANリンクのヘルス

    3. パケットロスとレイテンシーの統計

    4. アプリケーションのパフォーマンスメトリック

  2. それは検出します：

    1. プライマリWANリンクでのパケットロスの増加

    2. M365のトラフィッククラスのSLAの劣化

  3. それは関連付けます：

    1. リンク品質の劣化

    2. ピーク時間中の帯域幅の飽和

  4. それは提案します：

    1. セカンダリリンクへのフェイルオーバー

    2. QoSの優先度の調整

    3. ISPのパフォーマンスの調査

既知の制限事項

  • ローカルMCP接続（STDIO）のみをサポートするMCPクライアントは、CatoリモートMCPエンドポイントに直接接続できません。 これらのクライアントを使用するには、ローカルSTDIO接続をリモートCato MCPサーバーに橋渡しする軽量のMCPプロキシーを展開する必要があります。

関連記事