MCPは「Model Context Protocol」の略称で、AIモデルやエージェントが外部のツール、データ、アプリケーションと連携するための仕組みです。Cloudwaysの連携機能を使えば、エージェントを単独で動かすだけでなく、同じプラットフォーム上の既存ワークロードと接続できます。

エージェントは静的なウェブアプリケーションとは異なり、長時間稼働しながらツールを呼び出し、状態を保持し、外部システムにアクセスする場合があります。そのため、実行環境の管理や権限設定は、機能そのものと同じくらい重要になります。

対象は「作れるが、運用までは手が回らない」チーム

Cloudwaysが想定する利用者は、開発者、エンジニア、エージェンシー、企業です。すでにCloudwaysでアプリケーション、ECサイト、顧客向け案件を運用しているユーザーも対象に含まれます。

必ずしもOpenClawやHermesを自力で動かせない人向けというわけではありません。むしろ、エージェントを自分で構築できても、継続稼働に必要なインフラ管理や更新対応を社内で担いたくないチームに向けたサービスです。

ここで焦点になるのが、AIエージェントにおける**「試作から本番運用までの隔たり」**です。個人や小規模チームがオープンソースのエージェントを試した後、社内業務や顧客向けサービスとして安定稼働させる段階で、マネージド基盤を利用するという流れが想定されています。

OpenClawとHermes、合計61万超のGitHubスター

Cloudwaysによると、サービス開始時点でOpenClawは約38万6,000件、Hermesは約22万8,000件のGitHubスターを獲得しており、合計で61万4,000件を超えていました。

GitHubスターは、開発者コミュニティでの注目度や認知度を示す目安です。ただし、数値は時間とともに変化し、セキュリティ、信頼性、本番環境への適合性を保証するものではありません。

Hermesは自己改善型のオープンソースエージェント

Nous Researchが2026年2月25日に公開したHermes Agentは、組み込みの学習ループを特徴とするオープンソースエージェントです。リポジトリの説明によれば、タスクの経験からスキルを作成し、利用中に改善し、知識を保持したり過去の会話を検索したりできます。

こうしたエージェントは、単発のデモよりも、状態や学習結果を維持しながら動き続ける実行環境が重要になります。マネージドホスティングは、その運用基盤を整える選択肢になります。

OpenClawをめぐるセキュリティ議論

一方、OpenClawは急速な普及とともにセキュリティ上の議論も呼びました。報道やセキュリティ調査では、外部に露出したAPIトークン、リモートコード実行につながる脆弱性、悪意あるコミュニティ製スキルなどが指摘されています。

その後、プロジェクトは501(c)(3)の非営利団体であるOpenClaw Foundationの下に移行しました。同財団は、OpenAIが推論環境やセキュリティ面を支援し、Codex SecurityやClaw Labsを通じて関与していると説明しています。また、NVIDIAはOpenShellのセキュアランタイムとオープンモデルのNemotronを組み合わせたNemoClawを発表しています。

この経緯を踏まえると、Cloudwaysが環境分離や検証済み更新を前面に出す理由は理解しやすくなります。ただし、これらの機能によって、エージェント本体、利用するモデル、ツール、拡張機能、権限設定まで自動的に安全になるわけではありません。

Zaheer氏が示した狙いと今後の拡張

Cloudwaysのシニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーを務めるSuhaib Zaheer氏は、今回の提供開始を、AIインフラをよりシンプルで利用しやすくする取り組みの一環と位置づけています。同社は、AIエージェントの稼働を、ゼロからインフラ一式を組み立てる作業ではなく、ほかのマネージドワークロードを展開するような体験に近づけたいとしています。

Cloudwaysは今後、対応するオープンソースエージェントや機能を追加する計画も明らかにしました。今回のローンチは、独自開発のアシスタントだけでなく、人気のオープンソースエージェントにも、管理された導入経路を求める利用者がいるかを試すものでもあります。

自前運用と独自サービスの中間に位置づけ

AIエージェント市場には、大きく分けて次の2つのアプローチがあります。

1. 自前ホスティング：インフラ、ソフトウェア、デプロイ方法を細かく選べる一方、設定、セキュリティ、更新、可用性を自社で管理する
2. 垂直統合型の独自エージェント：運用は簡単になりやすいが、利用可能な地域、アカウント、プラットフォーム、カスタマイズの範囲に制約が生じる場合がある

後者の例として、GoogleのGemini Sparkがあります。Googleの公式ドキュメントによれば、Sparkは欧州経済領域（EEA）、ナイジェリア、スイス、英国では利用できず、現時点では職場や学校のアカウントではなく、個人のGoogleアカウントが必要です。

CloudwaysのManaged AI Agentsは、この2つの中間を狙います。OpenClawやHermesというオープンソース基盤へのアクセスを維持しながら、サーバー構築、実行環境、更新、保守といったライフサイクルの一部をCloudwaysに委ねる形です。

つまり、Cloudwaysの価値提案は、OpenClawやHermesを自動的に「企業向け」「安全」と認定することではありません。エージェントに与える権限、接続するデータ、利用する拡張機能やモデル、更新ポリシーを各チームが確認したうえで、継続運用に必要なインフラ作業を扱いやすくすることにあります。

MCPは「Model Context Protocol」の略称で、AIモデルやエージェントが外部のツール、データ、アプリケーションと連携するための仕組みです。Cloudwaysの連携機能を使えば、エージェントを単独で動かすだけでなく、同じプラットフォーム上の既存ワークロードと接続できます。

エージェントは静的なウェブアプリケーションとは異なり、長時間稼働しながらツールを呼び出し、状態を保持し、外部システムにアクセスする場合があります。そのため、実行環境の管理や権限設定は、機能そのものと同じくらい重要になります。

対象は「作れるが、運用までは手が回らない」チーム

Cloudwaysが想定する利用者は、開発者、エンジニア、エージェンシー、企業です。すでにCloudwaysでアプリケーション、ECサイト、顧客向け案件を運用しているユーザーも対象に含まれます。

必ずしもOpenClawやHermesを自力で動かせない人向けというわけではありません。むしろ、エージェントを自分で構築できても、継続稼働に必要なインフラ管理や更新対応を社内で担いたくないチームに向けたサービスです。

ここで焦点になるのが、AIエージェントにおける**「試作から本番運用までの隔たり」**です。個人や小規模チームがオープンソースのエージェントを試した後、社内業務や顧客向けサービスとして安定稼働させる段階で、マネージド基盤を利用するという流れが想定されています。

OpenClawとHermes、合計61万超のGitHubスター

Cloudwaysによると、サービス開始時点でOpenClawは約38万6,000件、Hermesは約22万8,000件のGitHubスターを獲得しており、合計で61万4,000件を超えていました。

GitHubスターは、開発者コミュニティでの注目度や認知度を示す目安です。ただし、数値は時間とともに変化し、セキュリティ、信頼性、本番環境への適合性を保証するものではありません。

Hermesは自己改善型のオープンソースエージェント

Nous Researchが2026年2月25日に公開したHermes Agentは、組み込みの学習ループを特徴とするオープンソースエージェントです。リポジトリの説明によれば、タスクの経験からスキルを作成し、利用中に改善し、知識を保持したり過去の会話を検索したりできます。

こうしたエージェントは、単発のデモよりも、状態や学習結果を維持しながら動き続ける実行環境が重要になります。マネージドホスティングは、その運用基盤を整える選択肢になります。

OpenClawをめぐるセキュリティ議論

一方、OpenClawは急速な普及とともにセキュリティ上の議論も呼びました。報道やセキュリティ調査では、外部に露出したAPIトークン、リモートコード実行につながる脆弱性、悪意あるコミュニティ製スキルなどが指摘されています。

その後、プロジェクトは501(c)(3)の非営利団体であるOpenClaw Foundationの下に移行しました。同財団は、OpenAIが推論環境やセキュリティ面を支援し、Codex SecurityやClaw Labsを通じて関与していると説明しています。また、NVIDIAはOpenShellのセキュアランタイムとオープンモデルのNemotronを組み合わせたNemoClawを発表しています。

この経緯を踏まえると、Cloudwaysが環境分離や検証済み更新を前面に出す理由は理解しやすくなります。ただし、これらの機能によって、エージェント本体、利用するモデル、ツール、拡張機能、権限設定まで自動的に安全になるわけではありません。

Zaheer氏が示した狙いと今後の拡張

Cloudwaysのシニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーを務めるSuhaib Zaheer氏は、今回の提供開始を、AIインフラをよりシンプルで利用しやすくする取り組みの一環と位置づけています。同社は、AIエージェントの稼働を、ゼロからインフラ一式を組み立てる作業ではなく、ほかのマネージドワークロードを展開するような体験に近づけたいとしています。

Cloudwaysは今後、対応するオープンソースエージェントや機能を追加する計画も明らかにしました。今回のローンチは、独自開発のアシスタントだけでなく、人気のオープンソースエージェントにも、管理された導入経路を求める利用者がいるかを試すものでもあります。

自前運用と独自サービスの中間に位置づけ

AIエージェント市場には、大きく分けて次の2つのアプローチがあります。

1. 自前ホスティング：インフラ、ソフトウェア、デプロイ方法を細かく選べる一方、設定、セキュリティ、更新、可用性を自社で管理する
2. 垂直統合型の独自エージェント：運用は簡単になりやすいが、利用可能な地域、アカウント、プラットフォーム、カスタマイズの範囲に制約が生じる場合がある

後者の例として、GoogleのGemini Sparkがあります。Googleの公式ドキュメントによれば、Sparkは欧州経済領域（EEA）、ナイジェリア、スイス、英国では利用できず、現時点では職場や学校のアカウントではなく、個人のGoogleアカウントが必要です。

CloudwaysのManaged AI Agentsは、この2つの中間を狙います。OpenClawやHermesというオープンソース基盤へのアクセスを維持しながら、サーバー構築、実行環境、更新、保守といったライフサイクルの一部をCloudwaysに委ねる形です。

つまり、Cloudwaysの価値提案は、OpenClawやHermesを自動的に「企業向け」「安全」と認定することではありません。エージェントに与える権限、接続するデータ、利用する拡張機能やモデル、更新ポリシーを各チームが確認したうえで、継続運用に必要なインフラ作業を扱いやすくすることにあります。