この記事では、Check Point社が提供する新しい「Workforce AI MCP」について紹介します。これは、Workforce AI SecurityのためのCheck Point社独自のModel Context Protocol（MCP）サーバーです。対応するAIクライアントを接続することで、フィルターや個別のルール確認といった従来の操作ではなく、自然言語でポリシーの照会・分析・管理を行うことができます。

• 対象のユーザーとアプリケーションにどのルールが適用されるか、あるいはあるルールがより優先度の高いルールに隠れていないかといった質問を平易な言葉で問いかけることができます。
• ユーザー、管理対象資産、生成AIアプリケーションの利用状況、DLPデータタイプ、エージェントおよびMCPアクティビティを、1つの会話の中で横断的に扱えます。
• 権限を持つ管理者がライト（書き込み）機能を明示的に有効化すれば、リクエストによるルールの作成・更新も可能です。
• 現在、MCP対応のあらゆるAIクライアントから49種類のツールが利用可能です。セットアップはmcp.checkpoint.comから、ドキュメントはGitHubで公開されています。

Check Point Workforce AI Securityは、アプリケーション・会話・エージェント活動を問わず、従業員がAIとどのように関わるかを組織が細かく制御するための基盤を提供します。

「インタラクション管理」機能を通じて、セキュリティチームはユーザーがアクセスできるAIアプリケーションの定義、プロンプトやファイルアップロードにおける機密データの取り扱い制御、AIエージェントが利用できるMCPサーバー・ツール・オペレーションの管理を行えます。ポリシーはユーザーおよびグループ、アプリケーション、データタイプ、アクション、その他のコンテキスト属性を考慮して構成できます。

これによりセキュリティチームには高い柔軟性が生まれますが、同時に豊富なポリシー・セキュリティデータが蓄積されることにもなります。

新しい「Workforce AI MCP」は、Workforce AI Security向けのCheck Point社独自のMCPサーバーとして、こうしたデータへの別のアクセス手段を提供します。

MCP対応のAIクライアントをWorkforce AI Securityに接続することで、自然言語によるポリシー情報の取得、ルールの設定・適用状況の調査、環境分析、ポリシー管理が可能になります。

複雑な分析を、シンプルな質問で

MCPの最も直接的なメリットは、セキュリティ設定に対してよりダイレクトに操作できることです。

たとえば、次のような問いかけができます：

‣「チャットポリシーをすべて表示し、それぞれが何を許可・ブロックしているか要約して」

MCPは関連する設定情報を取得し、確認しやすい形式で提示します。そこから特定のルール、その適用範囲、設定されたアクション、保護対象の機密データを深掘りすることができます。

同様のアプローチで、より広い質問にも答えられます：

‣「私のユーザーはどのAIサービスにアクセスが許可されていますか？」

‣「このユーザーとアプリケーションにはどのルールが適用されますか？」

‣「より優先度の高いルールに隠れてしまっているルールはありますか？」

これらの質問は単なる設定情報の取得にとどまりません。MCPはWorkforce AI Securityが提供するコンテキストとツールを活用して、特定のシナリオでポリシーが実際にどう適用されるかの分析を支援します。

これにより、複雑なポリシー分析が格段にアクセスしやすくなります。セキュリティ上の疑問をフィルター・画面・個別のポリシー確認の手順に変換する代わりに、疑問そのものを起点に操作を始められます。

ポリシー検索にとどまらない活用

Workforce AI MCPは、ポリシー取得をはるかに超える幅広いツールを公開しています。

ユーザーや管理対象資産の照会、生成AIアプリケーションの利用状況の調査、DLPデータタイプおよびポリシーオブジェクトの操作、ルールマッチングとシャドーイングの分析、エージェント・MCPサーバー・ツールにまたがるアクティビティの探索が可能です。

これは、複数の情報が組み合わさって初めて答えが得られる場面で特に有用になります。たとえば、ある従業員の実効的なAIアクセス権限を把握するには、ユーザーのID・対象アプリケーション・既存のポリシールール・ルールの優先度が関係します。MCPはこれらの要素を横断的に扱い、直接的な回答を導き出せます。

その結果、複数のステップを要していた調査やポリシー分析において、Workforce AI Securityが持つ深いデータ活用の効率が大きく向上します。

分析から実際の操作へ

同じインターフェースからポリシーの管理も行えます。

権限を持つ管理者に対してライト機能を明示的に有効化することで、自然言語のリクエストによるルールの作成・更新が可能になります。例えば：

‣「管理対象外デバイス向けのチャットポリシーを作成して、ファイルアップロードをブロックし、プロンプトを監視するよう設定して」

MCPはこのリクエストを、Workforce AI Securityの対応するポリシー設定に変換します。

これにより、現在の環境の把握から必要な変更の実施まで、同一の会話の中でシームレスに進めることができます。ポリシーを調査し、変更点を特定し、関連する設定を管理するまでを1つの流れの中で完結できます。

現在利用可能な49種類のツール

Workforce AI MCPは現在、ポリシー分析・管理、ユーザーと資産管理、アプリケーションの検出、DLP、エージェントおよびMCPアクティビティの各領域にわたる49種類のツールを公開しています。

これらの機能はMCP経由で提供されるため、Workforce AI Security内のポリシーおよびセキュリティデータと接続を維持しながら、対応するAIクライアントからすべて利用できます。

利用を始めるには

Workforce AI MCPは現在利用可能です。

Workforce AI Securityは、従業員のAI利用を管理するために必要なきめ細かな制御機能を提供します。Workforce AI MCPは、それらの制御機能と背後にある情報を、自然言語を通じてより簡単にアクセス・分析・管理できるようにします。

設定方法はmcp.checkpoint.comから、利用可能なツールの完全なリスト・設定オプション・技術ドキュメントはGitHubでご覧いただけます。