APC 技術ブログ

株式会社エーピーコミュニケーションズの技術ブログです。

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【Backstage】AI関連リソースもカタログ管理してさらに効率化しよう

はじめに

みなさんこんにちは。エーピーコミュニケーションズ ACS事業部 亀崎です。

2026年3月に開催されたKubeCon + CloudNativeCon EU 2026のセッションの1つ 「The State of Backstage in 2026」で、「AIContext」というカタログの種類が 検討されていることをちらっとご紹介いたしました。

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AIContextというカタログの種類が検討されている中、2026年5月に公開されたばかりの Backstage v1.51 では、このAIContext構想の第一弾とも言える「AiResource」というカタログの種類が追加されました。

そこで今回はv1.51時点で表現できるAI関連カタログについてご紹介したいと思います。


表現できるAI関連カタログ

Backstage v1.51の時点で表現できるカタログは2種類あります。

AiResource カタログ

AiResource というKindが追加されました。定義は @backstage/catalog-model に追加されています。

github.com

定義をみるとすでに skillrule といったタイプのAiResource カタログが定義されています。

また、実際にはbackend側に plugin @backstage/plugin-catalog-backend-module-ai-model を インストールすることで登録することができます。

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MCP Server (APIカタログ)

またカタログの種別ではないですが、既存のAPIカタログのspec.typeに mcp-server が追加されました。

github.com

このカタログにはspec.remotes という属性が定義されており、MCP Serverの接続先を登録することができます。

AI関連カタログの活用

実は上記のカタログエンティティは、まだ「登録ができる」という段階で、 特別な表示をするようなExtension Pluginは登場していません。 (エンティティ表示の設定にもよりますが、上記のカタログエンティティを登録した場合は、 デフォルトの表示がされると思います) しかし、まず今回ベースとなる部分を公開したことで、そのカタログデータを活用すべく 様々なExtension Pluginも登場してくると思います。

例えば、組織内のAI関連情報の公開です。 皆さんの組織でも現在活発にAIの活用を推進されているのではないでしょうか。 当然 skillなども数多く作成されていることと思います。 そうした skill の中には特定のプロジェクトだけの利用ではなく 「これはチーム内で共有したい・標準化していきたい」「組織全体で共有のものにしたい」 といったものも登場しているのではないでしょうか。

そうしたものを利用する際は npx skills CLI や Microsoftが先日公開した apm CLIで 管理したり、GitHub OrganizationやEnterprise レベルで登録・公開するなどを していると思います。

これらで公開はできるのですが、

  • 誰がそのskillをメンテナンスしているのか
  • このSkillをアップデートした際、どのプロジェクトに影響が出るのか?

といったところを把握することはできません。 こうしたオーナーシップの明確化や依存関係の管理といった部分が、Backstageのカタログで実現するものです。

mcp-serverも同様です。チーム内・組織内で利用可能なMCP Serverにはどういったものがあるのか。 その管理主体はどこなのか、実際に利用しているプロジェクトはどれか、といった情報をカタログとして 登録・管理できるようになります。

単にオーナーシップと依存関係を管理するだけでなく、それ以上の拡張機能も今後Pluginとして 登場してくると思います。(そうしたPluginを私自身も作りたいと思っています)

AI関連のリソースを組織的にどう管理していけばよいかというのは、 まだまだこれから成長する領域でもあります。そして検討しなければならないことも多数あります。 そんな中でもカタログ化する部分をBackstageが担おうと、動きが活発化しているということを 今回のご紹介でご認識いただければと思います。


最後に

弊社では、Backstageのマネージドサービスである「PlaTT」 を提供しています。 開発者ポータルの前提となる Platform Engineeringの導入支援も行っております。 今回ご紹介したAI リソース管理は、Backstage のカタログ化だけではなく、 どう管理するかといった組織の Platform Engineering の仕組みとも合わせて整備する必要があります。 弊社では、このような AI リソース管理の仕組みづくりも含めてご支援しています。 開発者体験を向上し、開発生産性を高めたいとご検討の皆様、ぜひ弊社までご相談ください。

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