Google、MicrosoftなどAIエージェントに関連する複数のベンダーは2026年6月17日、AIエージェントが利用するMCPサーバー、エージェントスキル、ACP、APIなどのリソースを公開、検索、検証するためのオープンな仕様「Agentic Resource Discovery（ARD⁠）⁠」を発表した。

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• Introducing the Agentic Resource Discovery specification - Command Line

Agentic Resource Discovery Specification

URL：https://agenticresourcediscovery.org/

AIエージェントが広く使用されるようになるにつれ、複数ベンダーのエージェントや利用するリソースが乱立し、どこに何があるかわからない状況が生じている。ARDは、こうしたエージェントとリソースをカタログ化、標準仕様とすることで、企業内外に散在するAIエージェントやツールを、統一的に見つけて連携を容易にすることを目的として作成されている。

ARDは以下の11社の協力によって作成された。

• Cisco
• Databricks
• GitHub
• GoDaddy
• Google
• Hugging Face
• Microsoft
• NVIDIA
• Salesforce
• ServiceNow
• Snowflake

ARDはカタログとレジストリを基本として構築される。カタログにはリソースの検索性を高めるため、エージェントが利用可能な機能をまとめたもの。このカタログは組織自身のドメインで直接ホストされるため、ドメインの所有権がIDとエージェントリソースの信頼性の暗号化基盤となる。またレジストリは、公開されているカタログをクロールし、その内容をインデックス化して検索可能にすることでエージェント型ウェブの検索エンジンとして機能する。エージェントが検索リクエストを送信すると、レジストリは一致する機能と、接続前に発行者を確認し信頼関係を確立するために必要なメタデータを返す。

ARDはAI Catalog仕様を標準基盤として構築されている。ARDにエージェントリソースを公開するには、まずai-catalog.json（カタログ）を作成する。これには提供できるリソースの概要や機能がまとめられる。

{
  "specVersion": "1.0",
  "host": {
    "displayName": "Acme Dev Tools",
    "identifier": "did:web:acme.com"
  },
  "entries": [
    {
      "identifier": "urn:ai:acme.com:server:weather",
      "displayName": "Acme Weather Telemetry Server",
      "type": "application/mcp-server+json",
      "url": "https://api.acme.com/mcp/weather.json",
      "capabilities": ["WeatherTool", "ForecastTool"],
      "description": "An enterprise weather MCP server providing live telemetry.",
      "representativeQueries": [
        "what is the current wind speed in Chicago",
        "get the 5-day forecast for Seattle"
      ]
    }
  ]
}

次にai-catalog.jsonをドメインにアップロードし、URLでアクセス可能にする。このカタログを元に、ARDの検索サービスがリソースをクロールしてインデックス化することで検索可能となる。詳しい方法についてはagenticresourcediscovery.orgのスタートガイドを参照。

また、エージェントのユーザーや開発者がARDのGitHubリポジトリにアクセスしてARDの実装提案やフィードバックにより活動に参加することも期待されている。