MCP with Gemini Tutorial

Gemini を使った MCP チュートリアル

このリポジトリには、こちらのブログ記事で説明されている、Google の Gemini 2.0 モデルを使って Model Context Protocol（MCP）サーバーを構築するチュートリアルの完全なコードが含まれています。

Model Context Protocol（MCP）とは？

MCP は Anthropic が開発したオープン標準で、AI モデルが外部のツールやリソースにシームレスにアクセスできるようにします。ツールやモデルごとにカスタム統合を用意する必要なく、AI モデルがツールを操作し、インターネットにアクセスし、コードを実行するなどの処理を行うための標準化された方法を提供します。

主なメリットは次のとおりです。

• 相互運用性：MCP に対応するあらゆるモデルが、MCP に対応するあらゆるツールを使用できます
• モジュール性：モデルとの統合を変更せずに、ツールを追加または更新できます
• 標準化：一貫したインターフェースにより、統合の複雑さが軽減されます
• 関心の分離：モデルの機能とツールの機能を明確に分離できます

プロジェクトの概要

このチュートリアルでは、次の方法を紹介します。

• Brave Search と連携する完全な MCP サーバーを構築する
• Google の Gemini 2.0 モデルに接続する
• AI を活用したアプリケーション向けの柔軟なアーキテクチャを作成する

はじめに

前提条件

• Bun（TypeScript を高速に実行するため）
• Brave Search API キー
• Gemini にアクセスするための Google API キー

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/GuiBibeau/mcp-gemini-tutorial.git
cd mcp-tutorial

# Install dependencies
bun install

環境の設定

API キーを記載した .env ファイルを作成します。

BRAVE_API_KEY="your_brave_api_key"
GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"

使い方

基本的なクライアントの実行

bun examples/basic-client.ts

Gemini との統合の実行

bun examples/gemini-tool-function.ts

プロジェクト構成

• src/ - MCP サーバーとツールのコア実装
• examples/ - MCP サーバーの使い方を示すクライアントの例
• tests/ - プロジェクトのテストファイル

実装されているツール

この MCP サーバーは、次の 2 つの主なツールを公開します。

1. ウェブ検索：Brave Search を使った一般的なインターネット検索
2. ローカル検索：Brave Search を使った事業者や場所の検索

プロジェクトの拡張

次の手順で独自のツールを追加できます。

1. スキーマを定義して新しいツールを作成する
2. 機能を実装する
3. MCP サーバーに登録する

詳細情報

• MCP の公式ドキュメント
• Google Gemini API のドキュメント
• Brave Search API のドキュメント

ライセンス

MIT

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このプロジェクトは、bun v1.1.37 で bun init を使って作成されました。Bun は、高速なオールインワン JavaScript ランタイムです。