Vertex AI Search（Discovery Engine）は強力ですが、中身の点検が驚くほど面倒です。
- データストアに何件入っているのか、Cloud Console からは一目で分からない
- ドキュメント一覧は出るが、元ファイルの中身は確認できない。GCS の URI を コピーして、別タブでバケットを開いて、探して、ダウンロードして……
- 検索の効き具合を試したいだけなのに、毎回 API クライアントを書くことになる
- リクエスト/レスポンスの生 JSON を見たいのに、どこにも出てこない
VERTEXSCOPE は、この往復をひとつの画面に畳み込みます。ローカルで立ち上げて、 自分の権限で、自分のデータストアを覗くためのツールです。
コレクション配下のデータストアを一覧し、実際のドキュメント件数まで集計します。 表示名・ID で絞り込み、件数や作成日時で並べ替えできます。
これが本命の機能です。ドキュメントを開くと 左にメタデータと生 JSON、右に実ファイルの プレビューが並びます。MIME タイプに応じて表示を切り替えます。
| ファイル種別 | プレビュー |
|---|---|
| 画像 (JPEG/PNG/WebP/SVG…) | インライン表示 |
| ブラウザ内蔵ビューア（ページ送り・ズーム・印刷） | |
| テキスト / Markdown / JSON / CSV | 整形表示 |
| HTML | スクリプト無効のサンドボックス内で描画 |
| 動画 / 音声 | インラインプレイヤー |
| その他 (xlsx 等) | ダウンロードリンク |
GCS 上のオブジェクトはバックエンドが認証付きで中継するので、バケットを別途開く必要は ありません。
「会話」モードでは、質問に対して Discovery Engine で検索 → ヒットした資料の実体を Vertex AI Gemini に読ませて回答 します。図面 PDF の寸法を聞けば、実際に PDF を 読んで答えます。回答には参照した資料の一覧が付き、本文を読めなかった資料 （xlsx などの非対応形式、インデックスに残っているが実体が消えたもの）も明示されます。
認証は Discovery Engine と共通の ADC をそのまま使うため、API キーの管理は不要です。
Discovery Engine の
answerAPI は Enterprise エディション + LLM アドオンが必須ですが、 この「会話」モードは Standard エディションのデータストアでも動きます。
search（素の検索）と answer（Discovery Engine の生成回答 API）も同じ画面から
実行できます。フィルター式、取得件数、プリアンブル、会話セッションの継続といった
パラメータを UI から調整でき、参照元・引用箇所・関連質問も確認できます。
実行のたびにリクエスト/レスポンスの生 JSON と所要時間を記録します。 「なぜこの結果になったのか」を追うための情報が、常に 1 クリック先にあります。
不要なドキュメントを個別・一括で削除できます。Cloud Storage の URI を指定して 取り込みオペレーションを開始することもできます。
必要なもの: Docker（または Node.js 20+ と Python 3.11+）と、Vertex AI Search を 使っている GCP プロジェクトへのアクセス権。
git clone https://github.com/ENOSTECH-inc/VERTEXSCOPE.git
cd VERTEXSCOPE
cp .env.example .envローカルの gcloud 認証をそのまま使う場合は、事前に一度だけ:
gcloud auth application-default login --project=YOUR_PROJECT_IDあとは起動するだけです。
docker compose up -dhttp://localhost:8080 を開き、画面上部の「接続設定」から GCP プロジェクトを設定します。 Cloud Console のデータストア画面の URL を貼り付けると、プロジェクト・ロケーション・ コレクションが自動で入ります。
バックエンドとフロントエンドを別々に立ち上げます。
# ターミナル 1: API サーバ (http://127.0.0.1:8765)
cd server
pip install -r requirements.txt
python main.py
# ターミナル 2: UI (http://localhost:3000)
npm install
npm run devVite の dev server が /api を自動でバックエンドに転送するので、CORS の設定は不要です。
2 通りに対応しています。どちらも UI の「接続設定」から切り替えられます。
Application Default Credentials（既定）
gcloud auth application-default login --project=YOUR_PROJECT_IDDocker で動かす場合、~/.config/gcloud が読み取り専用でコンテナにマウントされます。
サービスアカウントキー
docker-compose.yml の ./secrets マウントを有効にし、.env で
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/secrets/your-key.json を指定します。
| 用途 | ロール |
|---|---|
| データストア／ドキュメントの閲覧、検索 | roles/discoveryengine.viewer |
| 元ファイルのプレビュー | 対象バケットへの roles/storage.objectViewer |
| 削除・取り込み | roles/discoveryengine.editor |
| 「会話」モード | roles/aiplatform.user（Vertex AI API の有効化も必要） |
すべて任意です。詳細は .env.example を参照してください。
| 環境変数 | 既定値 | 説明 |
|---|---|---|
VERTEXSCOPE_PORT |
8080 |
ホスト側の公開ポート |
VERTEXSCOPE_PROJECT_ID |
— | GCP プロジェクト ID（UI からも設定可） |
VERTEXSCOPE_LOCATION |
global |
global / us / eu |
VERTEXSCOPE_COLLECTION |
default_collection |
コレクション ID |
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS |
— | サービスアカウントキーのパス |
VERTEXSCOPE_ALLOWED_ORIGINS |
ループバック | CORS で許可するオリジン |
VERTEXSCOPE_ALLOWED_HOSTS |
ローカルのみ | 受け付ける Host ヘッダ |
VERTEXSCOPE_MAX_PREVIEW_BYTES |
67108864 |
プレビュー中継の上限サイズ |
接続設定は ~/.vertexscope/config.json（Docker では named volume）に保存されます。
保存されるのは鍵のパスだけで、認証情報そのものは保存しません。
このバックエンドはあなたの Google Cloud 認証情報を持ちます。認証機構は同梱していません。 ポートに到達できる人は、あなたの権限でデータストアを操作できます。
既定ではループバックにのみバインドし、CORS と Host ヘッダを制限し、ファイル中継先を
Cloud Storage に限定しています。ネットワークに公開する場合は、必ず前段に認証を置いて
ください。詳細は SECURITY.md にまとめています。
- スニペット・抽出回答・要約、および
answerAPI は Enterprise エディション限定です。 Standard エディションのデータストアでは、これらのオプションをオフにして検索するか、 「会話」モードを使ってください（既定はどちらもその構成です）。 - 「会話」モードは資料の中身を Vertex AI Gemini に送ります。 送信先は同じ GCP プロジェクト内の Vertex AI で、外部サービスには出ませんが、機微な資料を扱う場合は 組織のポリシーを確認してください。
- Gemini が直接読めるのは PDF・画像・テキスト・音声・動画です。xlsx / docx などは 題名のみが文脈として渡されます。
- ドキュメントの削除、
FULLモードでの取り込みは取り消せません。 - ドキュメント件数の集計は 200 件で打ち切り、
200+と表示します。
React 19 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS 4 ← src/
│ (開発時は Vite proxy、本番は同一オリジン)
▼
FastAPI + google-auth ← server/
│
├─→ discoveryengine.googleapis.com 検索・データストア操作
├─→ storage.googleapis.com 元ファイルの取得 (プレビュー / 会話)
└─→ aiplatform.googleapis.com Gemini による回答生成 (会話)
フレームワークロックインを避けるため、Next.js のようなメタフレームワークは使わず、 素の React SPA として構成しています。バックエンドはビルド済み UI の配信も兼ねるので、 本番は 1 コンテナで完結します。
Issue も Pull Request も歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。
Apache License 2.0 — Copyright 2026 ENOSTECH, Inc.
本プロジェクトは Google LLC と提携・承認関係にありません。 "Google Cloud" および "Vertex AI Search" は Google LLC の商標です。