Google ADK Development Environment について
Google ADK Development Environmentは、PythonでGoogle Agent Development Kitアプリを開発するためのVS Code Dev Container環境です。開発ツールやGoogle Cloud SDK、Pythonパッケージを含み、テストやコード検査用のコマンドも備えています。
主な機能
- 01VS Code Dev Container環境
- 02Python 3.13環境
- 03Google Cloud SDKを同梱
- 04自動フォーマットとpytest設定
- 05コード検査コマンド
活用シーン
- 01Google ADK開発環境の構築
- 02テストとコード品質チェックの実行
- 03同梱のGoogle Cloudライブラリを使った開発
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Google ADK 開発環境
このプロジェクトは、Python 3.13 を使用した Google Agent Development Kit(ADK)の開発に最適化された開発コンテナーでセットアップされています。
🚀 クイックスタート
- 前提条件:Dev Containers 拡張機能をインストールした VS Code があることを確認します
- 開発コンテナーで開く:このフォルダーを VS Code で開き、プロンプトが表示されたら「コンテナーで再度開く」をクリックします
- セットアップを待つ:コンテナーが自動的にビルドされ、すべての依存関係がインストールされます
- 開発を開始する:Google ADK アプリケーションを構築する準備ができました!
📦 含まれるもの
開発環境
- Python 3.13 - 最新の Python バージョン
- VS Code 拡張機能 - Python、Pylint、Black、Jupyter、Google Cloud Code など
- Google Cloud SDK - インストール済みで、すぐに使用できます
- Git と GitHub CLI - バージョン管理ツール
Python パッケージ
- Google Cloud ライブラリ - Storage、BigQuery、AI Platform、Speech、Vision など
- 機械学習 - TensorFlow、PyTorch、Transformers、LangChain
- Web フレームワーク - 非同期処理に対応した FastAPI、Flask
- 開発ツール - pytest、ruff、black、mypy、pre-commit
- データ処理 - pandas、numpy、matplotlib、plotly
機能
- ポート転送 - 一般的な開発用ポート(3000、5000、8000、8080、9000)
- カスタムエイリアス - ADK 開発に便利なショートカット
- 自動フォーマット - 保存時にコードをフォーマット
- テスト設定 - pytest の設定
- Jupyter サポート - インタラクティブな開発向け
🔧 設定
Google Cloud のセットアップ
.env.exampleを.envにコピーし、設定を行いますadk-setupを実行して Google Cloud に認証します- プロジェクト ID を設定します:
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
便利なコマンド
adk-setup- Google Cloud 認証をセットアップしますadk-test- テストを実行しますadk-format- black でコードをフォーマットし、ruff で修正しますadk-lint- ruff リンターを実行しますadk-check- コード品質チェック一式(ruff + mypy + pytest)を実行します
📁 プロジェクト構成
.devcontainer/
├── devcontainer.json # Dev container configuration
├── Dockerfile # Container image definition
└── bashrc # Custom bash configuration
requirements.txt # Python dependencies
.env.example # Environment variables template
🔍 開発のヒント
- パッケージ管理:このセットアップでは、Python パッケージを高速にインストールするために
uvを使用します - コード品質:ruff、black、mypy を使用する pre-commit フックが自動的にインストールされます
- 認証:ローカル開発では
gcloud auth application-default loginを使用します - 環境変数:
.env.exampleを.envにコピーし、必要に応じて変更します - テスト:
tests/ディレクトリにテストを配置し、adk-testで実行します - リンティング:ruff によるリンティングには
adk-lint、包括的なチェックにはadk-checkを使用します
📚 関連リソース
コーディングをお楽しみください!🎉
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。