mcpField
D
developing-genkit-dart

developing-genkit-dart

github.com/firebase開発49162.2k 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

developing-genkit-dart について

生成、構造化出力、ツール、フロー、エージェントを構築する Dart 開発者向けの Genkit Dart ガイドです。コアリファレンス、CLI によるローカル開発、プラグインの案内を扱い、MCP 統合機能も示します。

主な機能

  1. 01生成、ツール、フローのガイド
  2. 02Genkit CLI の開発 UI とトレース
  3. 03プラグイン別リファレンス
  4. 04schemantic によるスキーマ案内
  5. 05Dart の解析チェック

活用シーン

  1. 01Genkit Dart のフローとツールの構築
  2. 02ローカルでのフロー実行のトレース
  3. 03利用可能な Genkit プラグインの統合
  4. 04完了前の Dart コード検査

MCP 対応

Model Context Protocol 統合用の `genkit_mcp` プラグインリファレンスを案内しています。Server、Host、Client の各機能が記載されています。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/firebase/agent-skills --skill developing-genkit-dart

インストール後、Claude Code で/developing-genkit-dartを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
genkit_firebase_ai.md
genkit_openai.md
genkit_anthropic.md
genkit_mcp.md
genkit_google_genai.md
genkit_chrome.md
genkit_middleware.md
genkit.md
genkit_shelf.md
schemantic.md

詳細

Genkit Dart

Genkit Dart は、コード生成、構造化出力、ツール、フロー、AI エージェント向けの統一インターフェースを提供する Dart 用 AI SDK です。

コア機能と使い方

Genkit の初期化(Genkit())、生成(ai.generate)、ツールの定義(ai.defineTool)、フローの定義(ai.defineFlow)、埋め込み(ai.embedMany)、ストリーミング、リモートフローエンドポイントの呼び出しについてサポートが必要な場合は、コアフレームワークのリファレンスを読み込んでください。 references/genkit.md

Genkit CLI(推奨)

Genkit CLI は、フローの実行、実行のトレース、モデルの試用、出力の評価を行うためのローカル開発 UI を提供します。

ユーザーがインストール済みか確認してください:genkit --version

インストール:

curl -sL cli.genkit.dev | bash # Native CLI
# OR
npm install -g genkit-cli # Via npm

使い方: 実行コマンドを genkit start でラップすると、Genkit 開発者 UI とトレース機能を利用できます。

genkit start -- dart run main.dart

プラグインエコシステム

Genkit は、生成 AI アクションの実行、外部 LLM との連携、ウェブサーバーのホスティングに、多数のプラグインを活用します。

特定のプラグインを使うよう求められた場合は、必ず以下の対応するリファレンスを参照して使い方を確認してください。プラグイン固有の初期化引数、ツール、モデル、使用パターンを確認する必要がある場合は、リファレンスを読み込んでください。

プラグイン名リファレンスリンク説明
genkit_google_genaireferences/genkit_google_genai.mdGoogle Gemini プラグインのインターフェースの使い方を確認する場合に読み込みます。
genkit_anthropicreferences/genkit_anthropic.mdClaude モデル向け Anthropic プラグインのインターフェースを確認する場合に読み込みます。
genkit_openaireferences/genkit_openai.mdGPT モデル、Groq、カスタムの互換エンドポイント向け OpenAI プラグインのインターフェースを確認する場合に読み込みます。
genkit_middlewarereferences/genkit_middleware.mdfilesystem、skills、toolApproval 割り込みなど、特定のエージェント動作向けのツールを確認する場合に読み込みます。
genkit_mcpreferences/genkit_mcp.mdModel Context Protocol の統合(サーバー、ホスト、クライアントの機能)を確認する場合に読み込みます。
genkit_chromereferences/genkit_chrome.mdPrompt API を使用して、Chrome ブラウザー内で Gemini Nano をローカル実行する方法を確認する場合に読み込みます。
genkit_shelfreferences/genkit_shelf.mdDart Shelf を使って Genkit Flow のアクションを HTTP 経由で統合する方法を確認する場合に読み込みます。
genkit_firebase_aireferences/genkit_firebase_ai.mdFirebase AI プラグインのインターフェース(Vertex AI 経由の Gemini API)を確認する場合に読み込みます。

外部依存関係

ツール、フロー、プロンプト内でスキーママッピングを定義する場合は、必ず schemantic ライブラリを使用してください。 schemantic の使い方については、型安全な Dart コードを生成する方法を説明した references/schemantic.md を必ず読んでください。これは、@Schema()、SchemanticType、または $ を接頭辞とするクラスなどのシンボルを見かけた場合に特に重要です。Genkit Dart はすべてのデータモデルに schemantic を使用しているため、Genkit Dart を使ううえで理解しておくべき非常に重要な要素です。

ベストプラクティス

  • 最終的な回答を生成する前に、dart analyze を使ってコードが問題なくコンパイルされることを必ず確認してください。
  • ローカルでの開発とデバッグには、必ず Genkit CLI を使用してください。

コメント