4. Google Colaboratory — パーソナル・開発サーバーとして使う

Portolan を Google アカウントだけで扱うための最初の一歩。Colab と Colab MCP server の位置付けを整理します。

構想

「Google アカウントだけで全操作（認証・デプロイなど）を完結させる」ことを目指しています。その第一歩として、Google Colaboratory を検証環境として使います。

Colab はブラウザ上で動作するため、ローカルに Python や GIS ツールをインストールする必要がありません。Google アカウントでログインするだけで、（制限付きで）GPU / 高メモリのランタイムも利用できます。

Colab の位置付け

認証: Google アカウントでログイン → 追加の認証基盤が不要
実行環境: ブラウザ上のノートブック + ランタイム（Python 標準 + 追加ライブラリ）
永続的なサーバー運用: 不要（セッションはタイムアウトで断たれるが、コードはノートブックに残る）

項目	Colab	自前サーバー
コスト	無料（時間制限あり）	月額費用
セットアップ	不要	必要
常時稼働	しない	する
アクセス制御	Google アカウント	鍵管理

まず GeoPandas を動かす

Colab のノートブックで GeoParquet を触る最小例です。

# -*- coding: utf-8 -*-
!pip install -q geopandas pyarrow

import geopandas as gpd

# サンプルの Parquet を読み込む
df = gpd.read_parquet("https://.../places.parquet")
print(df.head())
print(df.crs)  # 座標系を確認

これだけで、ダウンロードなしに「必要部分を直接読む」Portolan の体験を確認できます。

GitHub / ドライブとの連携

認証は Google アカウントで完結します。

# Google Drive をマウント（OAuth 認証）
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# GitHub（公開リポジトリ）なら認証なしで clone
!git clone https://github.com/watanabe3tipapa/portolan-sandbox.git

GitHub トークンやベアラは使わないので、秘密情報をノートブックに載せずに済みます。

Colab MCP server

Colab を MCP server として立ち上げることで、AI エージェントからファイル作成・実行・デプロイを行う個人開発サーバーとして利用できます。

Colab ノートブックのセルを MCP のツールとして公開
AI エージェント（Claude / その他 MCP クライアント）から呼び出し
Drive・ランタイム上のファイル操作やコード実行をエージェントに委任

AI エージェント ⇄ MCP プロトコル ⇄ Colab (MCP server)
                                     ├─ Google Drive 読み書き
                                     ├─ コード実行（GeoPandas 等）
                                     └─ デプロイ（GitHub API 等）

詳しくは特集記事「Colab MCP server に期待できる機能」を参照してください。

実践イメージ

# 1) 公開 URL から collection.json を読む
import json, urllib.request

url = "https://<username>.github.io/my-collection/collection.json"
col = json.load(urllib.request.urlopen(url))
print(col["id"], col["license"])

# 2) リンク先の GeoParquet を直接読む
import geopandas as gpd
items = [l for l in col["links"] if l["rel"] == "items"]
df = gpd.read_parquet(items[0]["href"])
df.head()

課題と今後の展望

Colab のセッションは数時間で切れるため、永続ジョブには不向き
MCP server としての公開方法はプロトタイプ段階
認証・デプロイを「Google アカウントだけで」完結させるための仕組み化はこれから

次のステップは、特集記事の「Colab MCP server に期待できる機能」をご覧ください。

このチュートリアルは途中です

ここまでで「読む・作る・公開する・Colab と連携する」流れを体験できました。次のステップ（ローカル LLM）で、データを外部 API に送らずに解析する方法を学べます。

次のステップ: ローカル LLM — マウントしたローカル LLM でデータ解析する
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