Gemini Function Calling + Model Context Protocol(MCP) Flight Search

Gemini Function Calling + Model Context Protocol(MCP) Flight Search

このプロジェクトでは、Google の Gemini 2.5 Pro の関数呼び出し機能を使用し、Model Context Protocol（MCP）経由で mcp-flight-search ツールと連携する方法を紹介します。このクライアント実装では、次の方法を説明します。

1. 標準入出力通信を使用して、ローカルの MCP サーバープロセス（mcp-flight-search）に接続します
2. Gemini 2.5 Pro に自然言語のプロンプトを入力して、フライトを検索します（例：「2025-05-05 にアトランタからラスベガスへのフライトを探してください」）
3. 自然言語の入力から、Gemini に正しい関数パラメーターを自動的に判断させます
4. MCP ツールを使用してフライトを検索します
5. 検索結果を整形して表示します

特長

• Gemini 2.5 Pro を使用した自然言語でのフライト検索
• 関数呼び出しによるパラメーターの自動抽出
• 標準入出力経由での mcp-flight-search ツールとの連携
• フライト検索結果を整形した JSON 出力
• API キーを環境変数で設定

前提条件

このクライアントを実行するには、次のものが必要です。

1. Python 3.7+
2. Gemini 用の Google AI Studio API キー
3. SerpAPI キー（フライト検索ツールで使用）
4. インストール済みの mcp-flight-search パッケージ

依存関係

このプロジェクトはいくつかの Python パッケージに依存しています。

• google-generativeai：Gemini 2.5 Pro やその他の Google AI モデルにアクセスするための、Google 公式の Python ライブラリです。

  • Gemini 2.5 Pro のクライアントインターフェースを提供します
  • 関数呼び出し機能を処理します
  • API 認証とリクエストを管理します

• mcp-sdk-python：Python 用の Model Context Protocol（MCP）SDK です。

  • MCP 通信を管理する ClientSession を提供します
  • サーバープロセスを設定する StdioServerParameters が含まれています
  • ツールの登録と呼び出しを処理します

• mcp-flight-search：MCP で構築されたフライト検索サービスです。

  • SerpAPI を使用したフライト検索機能を実装しています
  • MCP に準拠したフライト検索ツールを提供します
  • 標準入出力モードと HTTP 通信モードの両方に対応しています

• asyncio：非同期コードを記述するための Python 標準ライブラリです。

  • 非同期操作とコルーチンを管理します
  • 並行する I/O 操作を処理します
  • MCP クライアントとサーバーの通信に必要です

• json：Python 標準の JSON エンコーダーおよびデコーダーです。

  • フライト検索結果を解析します
  • 表示用に出力を整形します
  • データのシリアライズとデシリアライズを処理します

セットアップ

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/arjunprabhulal/mcp-gemini-search.git
   cd mcp-gemini-search
   

2. 依存関係をインストールします：

   # 必要な Python ライブラリをインストール
   pip install -r requirements.txt
   # MCP フライト検索ツールをインストール
   pip install mcp-flight-search
   

3. 環境変数を設定します：

   export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"
   export SERP_API_KEY="YOUR_SERPAPI_API_KEY"
   

   プレースホルダーの値を実際の API キーに置き換えてください。

   • Gemini API キーは Google AI Studio から取得します
   • SerpAPI キーは SerpApi から取得します

アーキテクチャ

このプロジェクトは複数のコンポーネントを連携させ、自然言語によるフライト検索を実現します。システムの仕組みは次のとおりです。

コンポーネント間のやり取り

1. ユーザーからクライアント

   • ユーザーが自然言語のクエリを入力します（例：「明日、アトランタ発ラスベガス行きのフライトを探してください」）
   • クライアントスクリプト（client.py）が入力を処理します

2. クライアントから MCP サーバー

   • クライアントが MCP サーバープロセス（mcp-flight-search）を起動します
   • 標準入出力による通信チャネルを確立します
   • 利用可能なツールとその説明を取得します

3. クライアントから Gemini 2.5 Pro

   • ユーザーのクエリを送信します
   • 関数呼び出し用のツールの説明を提供します
   • 抽出したパラメーターを含む、構造化された関数呼び出しを受け取ります

4. クライアントから MCP ツール

   • Gemini から関数呼び出しのパラメーターを受け取ります
   • 適切な MCP ツールをパラメーターとともに呼び出します
   • レスポンスを処理します

5. MCP サーバーから SerpAPI

   • MCP サーバーが SerpAPI にリクエストを送信します
   • Google Flights のデータを照会します
   • フライト情報を処理して整形します

データフロー

1. 入力処理

   User Query → Natural Language Text → Gemini 2.5 Pro → Structured Parameters
   

2. フライト検索

   Parameters → MCP Tool → SerpAPI → Flight Data → JSON Response
   

3. 結果の処理

   JSON Response → Parse → Format → Display to User
   

通信プロトコル

1. クライアント ↔ MCP サーバー

   • 標準入出力による通信を使用します
   • ツールの登録と呼び出しには MCP プロトコルに従います
   • 非同期処理を扱います

2. MCP サーバー ↔ SerpAPI

   • HTTPS リクエスト
   • JSON データの交換
   • API キー認証

3. クライアント ↔ Gemini 2.5 Pro

   • HTTPS リクエスト
   • 関数呼び出しプロトコル
   • API キー認証

エラー処理

この統合では、複数のレベルでエラーを処理します。

• 入力の検証
• API 通信エラー
• ツールの実行失敗
• レスポンスの解析エラー
• データの整形に関する問題

使用方法

クライアントを実行します。

python client.py

スクリプトは次の処理を行います。

1. MCP フライト検索サーバープロセスを起動します
2. フライト検索クエリを 2.5 Pro に送信します
3. Gemini の関数呼び出しを使用して検索パラメーターを抽出します
4. MCP ツールを介して検索を実行します
5. 整形された結果を表示します

関連プロジェクト

このクライアントは mcp-flight-search ツールを使用します。ツールは次の場所で入手できます。

• GitHub： arjunprabhulal/mcp-flight-search
• PyPI： mcp-flight-search

作成者

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ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。