このガイドでは、Bright Data Web MCPを GoogleのVertex AI Agent Builderに接続し、ライブWebアクセス機能を備えたAI市場調査エージェントを作成する方法を説明します。
重要な点として、この作業はGoogle Cloud ConsoleのUI内だけで完了します。PythonコードもYAML設定もサーバーデプロイも不要です。
このガイドでは以下の方法を学びます：
- – Vertex AI Agent Designerを使用した対話型AIエージェントの作成
- Agent Builder Tools UIを使用してBright DataのWeb MCPをネイティブに接続する方法
- インタラクティブなプレビューシミュレーターでエージェントのライブウェブスクレイピング機能をテストする方法
Vertex AI Agent Builderとは？
GoogleのVertex AI Agent Builderは、開発者や企業が生成AIエージェントを迅速に構築、デプロイ、スケーリングできるよう設計されたマネージドのローコードプラットフォームです。複雑なオーケストレーションコードの記述や自社インフラの管理に代わって、Agent Builderはビジュアルな「Agent Designer」コンソールを提供します。
Vertex AI Agent Builder は、主に以下の 3 つの大規模なエンジニアリング課題を処理します。
- 状態とメモリ管理：会話履歴とユーザーリクエストのコンテキストを自動的に追跡します。
- ツールオーケストレーション：基盤となるLLM（Gemini 2.5 Flashなど）が思考プロセスを一時停止し、外部システム（APIやMCP接続経由）にアクセスし、回答前に現実世界のデータが返されるのを待機できるようにします。
- ガバナンス：組み込みの安全制御、グラウンディング、デプロイ基盤を提供します。
Vertex AI Agentに質問すると、単なる推測回答ではなく推論ループに入ります。許可されたツール群を分析し、事実収集に有用なツールを判断、実行した上で応答を生成します。
sequenceDiagram
participant User
participant Agent as Vertex AI Agent
participant LLM as Gemini Model
participant MCP as Bright Data MCP
User->>Agent: "最新のAIコーディングツールの機能は何ですか？"
Agent->>LLM: リクエストを分析しツールの必要性を判断
LLM上部の注記: モデルはライブデータ不足を認識
LLM->>Agent: リクエスト生成を一時停止 MCP検索ツール
エージェント→MCP: ライブWeb検索を実行
MCP→エージェント: 検索結果を返却
エージェント→LLM: 検索結果をコンテキストに再投入
LLM注記: モデルがライブデータを合成
LLM→エージェント: 最終的な根拠に基づく応答を生成
エージェント→ユーザー: 「現在のデータに基づくと、主な機能は以下の通りです...」Bright DataのWeb MCPをVertex AI Agent Builderに統合する理由
Gemini 2.0 Flashのような高性能モデルにも知識の限界があります。エージェントが価格、競合他社の動向、新規公開レポートなどの最新市場データを求められる場合、幻覚を避けるために実際のライブウェブを参照する必要があります。
Bright Data Web MCPは、ライブウェブ検索とマークダウンベースのウェブスクレイピングを標準的なModel Context Protocol（MCP）ツールとして提供します。Vertex AI Agent BuilderはMCPサーバー接続をネイティブサポートしているため、Bright Dataをエージェントのツールボックスに数秒で組み込めます。
Bright DataのWeb MCPを用いたVertex AI Agent BuilderでのAI市場調査エージェント構築方法
機能的な市場調査エージェントを構築するには、Google Cloud環境とBright Dataの強力なスクレイピングインフラを連携させる必要があります。このプロセスはコーディング不要で、以下の4つの主要フェーズに分解できます：
- APIトークンの生成：Bright Dataから認証トークンを取得します。
- エージェントの作成：Agent Designerで新しい市場調査AIペルソナの骨組みを作成します。
- MCPサーバー接続： Bright DataのWeb MCPをエージェントワークスペース内のネイティブツールとして登録
- プレビューとテスト：シミュレーターでライブウェブスクレイピング機能をインタラクティブにテストします。
エージェントにライブウェブへのアクセス権を付与する準備はできましたか？設定フェーズを段階的に見ていきましょう。
前提条件
- 請求が有効化されたGoogle Cloudアカウント。
- Bright Dataアカウント。
ステップ1: Bright Data APIトークンの生成
エージェントがBright Dataのツールにアクセスする権限が必要です。
- Bright Dataダッシュボードにアクセスします。
- アカウント設定を開き、「ユーザーとAPIキー」を選択し、「+ キーを追加」をクリックします。
Bright Data ダッシュボード → アカウント設定 → ユーザーとAPIキー
- デフォルト設定のまま「保存」をクリック:
Bright Dataダッシュボード → デフォルト設定のAPIキー追加モーダル
- トークンをコピーします。これはGoogle CloudでMCP接続を認証する際に必要です。
使用するMCPエンドポイントURLは次の通りです：https://mcp.brightdata.com/sse
ステップ2: Google Cloudでエージェントを作成
それでは、操作の中枢となる部分を作成しましょう。
- Google Cloud コンソールを開き、[Vertex AI] > [Agent Builder] に移動します。
- Agent Designer をクリックします。
- 中央に汎用エージェントブロックが表示された空白のキャンバスが表示されます。クリックすると右側に詳細ペインが開きます。
Google コンソール → エージェント デザイナー 詳細ペイン
- 名前を「
Market Intelligence Pro」に設定します - 指示ボックスに以下のペルソナと制約を貼り付けます：
あなたは「Market Intelligence Pro」です。AIリサーチエージェントとして、
リアルタイムで最新の市場データを収集し、明確で構造化されたレポートに統合します。
必須ルール - 例外不可：
回答を作成する前に、必ずツールを使用して最新のソースを見つけること。
トレーニング知識のみに基づく回答は絶対に禁止。全ての回答にはライブデータが必要。
応答方法：
1. 常にsearch_engineで最新情報源を検索すること
2. 関連性の高いURL上位3～5件をscrape_as_markdownで詳細抽出
3. 発見事項を明確なセクション分けで構造化されたレポートに統合
4. URL付きで情報源をインライン引用
5. 最も有用な洞察を冒頭に提示。前置きや謝罪は不要- モデルドロップダウンからGemini 2.5 Flash（またはお好みのモデル）を選択してください。
ステップ3: Bright Data MCPサーバーを接続
ここで魔法が起こります。ライブウェブツールをエージェントに接続します。
- エージェントデザイナー画面のまま、右ペイン下部「ツール」セクションを確認してください。
+アイコンをクリックして新しいツールを追加します。- 表示されるメニューで「MCP」セクションを見つけ、「MCPサーバー」の横にある「
+」をクリックします。 - MCP接続の詳細を入力します：
- MCP表示名:
Bright Data Web MCP - 認証:「なし」のままにします（コンソールに表示されている通り、ネイティブ API キー/OAuth サポートは現在「近日公開予定」となっています）。
- エンドポイントURL：ネイティブ認証UIが未実装のため、トークンを直接セキュアなHTTPSリクエストURLに含める必要があります。以下の形式で指定してください：
https://mcp.brightdata.com/mcp?token=YOUR_API_TOKEN_HERE&groups=advanced_scraping
（YOUR_API_TOKEN_HERE はステップ1でコピーしたトークンに置き換えてください）。
- [追加]をクリックします。
Vertex AIは直ちにBright Dataエンドポイントとネゴシエーションを行います。バックグラウンドではsearch_engine、scrape_batch、scrape_as_markdownなどのツールを検出し、エージェントに登録します。
Google Console → Brightdata MCP を使用した Vertex AI Agent Designer の設定と構成
ステップ4: エージェントのプレビューとテスト
Vertex AI Agent Builder は作業内容を自動保存します。統合が機能するかどうかをテストするために、別途アプリケーションをデプロイする必要はありません。
- Agent Designer キャンバスの上部で、スイッチを [Flow] から[Preview] に切り替えます。
- UIがインタラクティブなチャットインターフェースシミュレーターに切り替わります。
- チャットボックスに、ライブ市場調査クエリを入力します。例：
「2026年のトップ3 AIコーディングアシスタントの価格モデルを比較してください」
シミュレータを確認してください。エージェントがライブデータが必要だと認識し、自動的にBright Data Web MCPのsearch_engineツールを呼び出し、scrape_as_markdownで結果を読み取る様子が確認できます。
ライブデータの収集が完了すると、整理された引用付き市場調査レポートがチャットプレビューに直接出力されます。
Googleコンソール → Market Intelligence Proエージェントのプレビュー
JavaScript多用ページ処理のためのWeb MCP有料ツール活用
静的スクレイピングはほとんどのページで機能しますが、JavaScriptでコンテンツをレンダリングするサイトや、無限スクロール、ログイン壁、ボタン駆動型モーダルなど実際のユーザー操作を必要とするサイトでは失敗します。そのような場合、Bright Data Web MCPはエージェントの視点から全く同じように動作するブラウザ自動化ツールを提供します。ツールセット内でより多くのツールを発見するだけです。
エージェントのアーキテクチャは一切変更されません。同じMCPサーバー接続がすべてを処理します。利用可能なツールの種類が拡張されるだけです。より強力で本番環境レベルのWebインタラクションをお探しの場合、Bright Dataのクラウドベースエージェントブラウザは、動的ページを大規模にナビゲート、クリック、操作する必要があるAIエージェント向けに特別に設計されています。
有効化するには、BillingメニューからBrightDataアカウントに資金を追加してください。その後、MCPセクションを開き、Configureをクリックします：
Bright Dataダッシュボード → 「設定」ボタン付きMCPセクション
ブラウザ自動化を有効化し、「設定を続行」をクリック：
Bright Dataダッシュボード → ブラウザ自動化トグルを有効化
デフォルト設定のまま「コピー＆閉じる」をクリック：
Bright Dataダッシュボード → 保存確認画面
Vertex AI Agent Builderでは、エージェントがMCPサーバーエンドポイントから機能を自動検出するため、新たに利用可能になったブラウザツールを自動的に取得します。Google Cloudでの設定変更は不要です。JavaScriptを多用したページでscrape_as_markdownが不完全な結果を返した場合、モデルはこれらのツールを使用し始めます。
結論
Vertex AI Agent BuilderコンソールのネイティブMCPサーバー統合を活用することで、複雑なインフラ構築やバックエンドコーディングを完全に回避できます。
エージェントのペルソナを定義し、Bright Data SSE URLを貼り付け、APIトークンを提供するだけです。Google Cloud UIが複雑なルーティング、セッション管理、UIレンダリングを処理する一方で、Bright Dataはエージェントにライブウェブを観察・読み取る能力を即座に付与します。Google Cloud上のBright Dataで他に何が構築できるかを探るには、SERP APIが事実確認とデータワークフローのためにVertex AI Pipelinesとどのように統合されるかをご覧ください。
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