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platform-ai

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ローカル
github.com/googlemaps開発ツール10410 週間前に更新

platform-ai について

platform-ai は、Google Maps Platform の公式ドキュメントとコードサンプルに基づいて LLM の回答を補強する MCP サーバー、Code Assist ツールキットです。地図を使うアプリケーションを開発する開発者向けで、npm 版は非推奨となり、Google がホストするリモートサーバーの利用が案内されています。

主な機能

  1. 01Google Maps Platform の公式ドキュメントとサンプルの検索
  2. 02API・プロダクト領域による検索結果の絞り込み
  3. 03Google Maps Platform のベストプラクティスの基礎コンテキスト取得
  4. 04Gemini CLI 拡張としてのインストール方法
  5. 05Google がホストするリモート MCP サーバーへの接続

活用シーン

  1. 01Routes API の組み込み時に公式サンプルを確認
  2. 02コーディングエージェントに最新の地図プラットフォーム文書を根拠として与える
  3. 03ユースケースに応じた Geocoding と Address Validation の比較

MCP 対応

retrieve-google-maps-platform-docs と retrieve-instructions の 2 つのツールを公開する MCP サーバーで、mapscodeassist.googleapis.com/mcp のリモートエンドポイントからも利用できます。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"ryanbaumann-platform-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@googlemaps/code-assist-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @googlemaps/code-assist-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@googlemaps/code-assist-mcp0.2.0

ツール

2

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
promptstringはいあなたは Retrieval-Augmented Generation(RAG)システムのプロンプトエンジニアリングの専門家です。 **指示:** 1. ユーザーの意図を分析します(例:実装、トラブルシューティング、学習のいずれを目的としているか)。 2. ユーザーが質問している Google Maps Platform の製品と機能を特定します。 3. 元のクエリでユーザーが提供した詳細をすべて保持する必要があります。 4. 市区町村、国、住所、lat/lng など、リクエストに含まれる重要な情報を削除しないでください。 5. ユーザーが提供した情報を削除せず、RAG システムに関連する追加情報を加えてください。
search_contextarrayいいえプロンプトだけでは曖昧または範囲が広すぎる場合に、検索を補助する追加コンテキストです。ユーザーのプロンプトで指定された既存の Google Maps Platform 製品または機能の名前を入力してください。

詳細

[npm][npm-pkg] Alpha Contributors

AI 向け Google Maps Platform リソース

説明

警告

Google Maps Platform Code Assist の npm バージョンは非推奨です。2026 年 7 月 1 日をもって利用できなくなります。主な接続方法として、この README に記載されている安全にホストされたリモート MCP バージョンをご利用ください。

このリポジトリには、Google Maps Platform Code Assist ツールキットが含まれています。これは Model Context Protocol(MCP)サーバーで、公式の最新ドキュメントとコードサンプルに基づいて応答を生成することで、Google Maps Platform を使用したアプリケーション開発に利用する大規模言語モデル(LLM)の応答を強化します。

🔧 利用可能な MCP ツール(gmp-code-assist)

gmp-code-assist MCP サーバーでは、次の基本的なツールを利用できます。

  • retrieve-google-maps-platform-docs:RAG を介して、Google Maps Platform のドキュメント、コードサンプル、アーキテクチャ センター、GitHub リポジトリを検索します。
    • パラメーター:llmQuery(必須の文字列クエリ)、filter(任意の API/プロダクト領域フィルター)、source(任意の文字列の呼び出し元識別子。最大 64 文字)。
  • retrieve-instructions:Google Maps Platform のベストプラクティスに関する基本的なコンテキストを取得します。
    • パラメーター:name(必須の文字列。想定される形式は単に「instructions」です)。

Gemini CLI 用の Google Maps Platform Code Assist 拡張機能をインストールします

  1. Gemini CLI をインストールします(別のインストール方法)
npm install -g @google/gemini-cli
  1. Google Maps Platform 拡張機能をインストールします
    • オプション 1 - Code Assist を Gemini CLI 拡張機能としてインストールします(コンテキストプロンプト、Code Assist MCP ツール、Google Maps Platform CLI テーマが含まれます)。

      gemini extensions install https://github.com/googlemaps/platform-ai.git
      
      • gemini mcp list を実行して、インストールを確認します。
    • オプション 2 - Google がホストするリモートサービスに安全に接続するため、MCP サーバーの設定を ~/.gemini/settings.json ファイルに手動で追加します。

      {
        "mcpServers": {
         "gmp-code-assist": {
           "httpUrl": "https://mapscodeassist.googleapis.com/mcp"
         }
        }
      }
      

Google Maps Platform エージェントスキル

AI エージェントに、Google Maps Platform に特化した、持ち運び可能なワークフローとベストプラクティスを備えさせるには、公式のGoogle Maps Platform Agent Skills リポジトリをご確認ください。

Gemini CLI にエージェントスキルをインストールします:

gemini skills install https://github.com/googlemaps/agent-skills.git

他の MCP クライアント向けに Google Maps Platform Code Assist ツールキットをインストールします。

任意の MCP クライアントでツールキットをインストールして使用する方法、および利用規約については、Code Assist ツールキットの READMEをご覧ください。

プロンプトの例

Code Assist MCP サーバーまたは対応する AI エージェントを使い始めるには、次のプロンプト例をお試しください。

  • Routes API の使い方と、React + Typescript でマップ上に表示する方法を教えてください。
  • マップを 2D から 3D のフォトリアリスティックな表示にアップグレードしています。どのような選択肢があり、既存のコードベースでどのように実現できますか?
  • Places API(New)の Text Search API の実装を Places UI Kit を使うように変更してください。この変更によって、ユーザーあたりどれくらいコストを削減できるか見積もってください。
  • Address Validation と Geocoding の違いを説明してください。EC サイトのチェックアウトで使う現在のコードベースにはどちらを適用すべきですか?その理由も教えてください。
  • API キーが必要です。取得して、アプリの環境シークレットに追加してもらえますか?

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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。