最近、MCP（Model Context Protocol）を使って、生成AIに外部ツールを持たせる構成が増えてきました。
先週、JAXAも、Earth API向けのMCPサーバー実装用のコードを公開しました。
ただ、こちらの実装用コードですが、現段階、トランスポート方式がstdioだったため、
- Claude Desktop前提
- Gemini CLI前提
- stdio通信前提
のもののようですが、
「最終的にWebアプリや自作エージェントに組み込みたい」
と考えると、この構成は少し微妙です。
そこで今回は、コードベースのAIエージェントに組み込みWebアプリ組み込むことが簡単にできる構成として
JAXAのMCPサーバーを streamable-http 化してgemini cliの中で使う
ところまでをやっていきます。
なぜ stdio ではダメなのか？
JAXA公式のMCPサンプルは、基本的に次のようになっています。
mcp.run(transport="stdio")
これは、
LLM ↔ 標準入出力 ↔ MCP
という構成です。
Claude Desktopなどでは便利ですが、世の中、stdioで通信できないツールがあるのも事実...
最短で実用構成にする方法
結論はシンプルです。
transport を streamable-http にするだけ。
これで、
AI Agent / Web App
↓ HTTP
MCP Server
という、普通のMCPサーバー構成になります。
今回やること
今回は以下を行います。
- JAXA公式MCPコードをベースに
- streamable-http対応させて
- Gemini CLIから疎通確認する
ここまでできれば、Webアプリ統合はすぐです。
① 開発環境（pip + venv）
今回は uv は使いません。
mkdir jaxa-earth-mcp
cd jaxa-earth-mcp
python -m venv .venv
仮想環境を有効化します。
Windows
.venv\Scripts\activate
Mac / Linux
source .venv/bin/activate
② ライブラリをインストール
JAXA API
pip install \
--index-url https://data.earth.jaxa.jp/api/python/repository/ \
--extra-index-url https://pypi.org/simple \
jaxa-earth
MCP
pip install mcp
③ MCPサーバーを修正する
以下のリンクからmcp_server.pyをダウンロードしてください。
JAXA公開コードをベースに、最後だけ変更します。
変更前（公式）
mcp.run(transport="stdio")
変更後（今回）
mcp.run(transport="streamable-http")
これだけです。(ポートなどを設定したい場合は、ライブラリのドキュメントを参照ください。)
④ 起動して確認する
python -m mcp_server
成功すると、次のように表示されます。
Running on http://127.0.0.1:8000
エンドポイントは以下です。
http://127.0.0.1:8000/mcp
⑤ Gemini CLIから疎通確認
Gemini CLI 側の設定例です。(.gemini/setting.json内に設定が書き込めます。)
{
"mcpServers": {
"jaxa_api_tools": {
"type": "streamable_http",
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}
}
}
この状態で、「この地域の標高データを取得して」などと聞けば、JAXA APIがMCP経由で呼ばれます。
実際に、問い合わせを行った結果、
> jaxa_api_tools このツールを使うとどんな事ができそうですか？
✦ jaxa_api_tools は、JAXA（宇宙航空研究開発機構）が提供する衛星データへアクセスし、利用するためのツール群です。
このツールを使うことで、主に以下のようなことができます。
1. 利用可能なデータセットの検索:
どのような衛星データ（例: 標高、降水量、地表面温度など）が利用可能か、その詳細（期間、範囲など）を検索できます。
2. 衛星画像の表示:
指定した地域、期間、データの種類（バンド）に基づいて、衛星画像を地図上に表示できます。例えば、「特定の日の富士山周辺の標高データ」を画像として見ることができます。
3. 空間統計の計算と可視化:
指定した範囲の衛星データについて、平均値、最大値、最小値などの統計情報を計算し、その結果を画像として表示できます。これにより、例えば「ある地域の森林被覆率の変化」などを分析するのに役立
ちます。
簡単に言うと、「日本の様々な衛星データを検索し、地図上に表示したり、分析したりすることができるツール」です。
実際にどんなデータセットが検索できるか聞いてみたところ...
(少し長いので織り込みます。)
問い合わせ結果を表示
> 海面温度に関するデータセットとかって検索できますか？
✦ はい、できます。JAXA Earth APIで利用可能なデータセットを検索してみます。海面水温に関連するデータセットがあるか確認しますね。
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✔ search_collections_id (jaxa_api_tools MCP Server) {} │
│ │
│ ... first 912 lines hidden ... │
│ * endDate: 2021-12-31T23:59:09Z │
│ * bbox: [-180,-90,180,90] │
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│ │
│ ## Land Surface Temperature (Daytime/Monthly) │
│ * title: Land Surface Temperature (Daytime/Monthly) │
│ * id: NASA.EOSDIS_Terra.MODIS_MOD11C3-LST.daytime.v061_global_monthly │
│ * description: Wan, Z., Hook, S., Hulley, G. (2021). MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity Monthly L3 Global 0.05Deg CMG V061 [Data set]. NASA EOSDIS Land │
│ Processes DAAC. Accessed 2021-12-21 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11C3.061 │
│ * bands: LST │
│ * keywords: LST, MODIS, EOSDIS, NASA │
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│ │
│ ## Land Surface Temperature (Nighttime/Monthly) │
│ * title: Land Surface Temperature (Nighttime/Monthly) │
│ * id: NASA.EOSDIS_Terra.MODIS_MOD11C3-LST.nighttime.v061_global_monthly │
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│ Processes DAAC. Accessed 2021-12-21 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11C3.061 │
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│ ## SPI - Standardized Precipitation Index (Monthly Averaged) │
│ * title: SPI - Standardized Precipitation Index (Monthly Averaged) │
│ * id: JAXA.EORC_GSMaP_SPI.climate.gnrt6_monthly │
│ * description: GSMaP has multi-satellite global precipitation map under the Global Precipitation Measurement (GPM) Mission, by using Dual-frequency Precipitation Radar (DPR) │
│ onboard GPM core satellites, other GPM constellation satellites, and Geostationary satellites. │
│ * bands: SPI │
│ * keywords: SPI, DPR, GPM, GSMaP, JAXA │
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│ ## Sea Surface Temperature (Daytime/Daily) │
│ * title: Sea Surface Temperature (Daytime/Daily) │
│ * id: JAXA.G-Portal_GCOM-W.AMSR2_standard.L3-SST.daytime.v4_global_daily │
│ * description: Sea Surface Temperature (Daytime/Daily) │
│ * bands: SST │
│ * keywords: SST, AMSR2, GCOM-W, JAXA │
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│ ## Sea Surface Temperature (Nighttime/Daily) │
│ * title: Sea Surface Temperature (Nighttime/Daily) │
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│ ## Land Surface Temperature (Daytime/8day-normal/Japan) │
│ * title: Land Surface Temperature (Daytime/8day-normal/Japan) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L2-LST.daytime.v3_japan_8-day-normal │
│ * description: Daily average land surface temperature was generated by Terra MODIS LST and SGLI LST │
│ * bands: LST_2000_2022 │
│ * keywords: LST, SGLI, GCOM-C, JAXA │
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│ ## Land surface temperature (Daytime/8-day/Japan) │
│ * title: Land surface temperature (Daytime/8-day/Japan) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L2-LST.daytime.v3_japan_8-day │
│ * description: Land surface temperature product in GCOM-C SGLI Level-2 Standard product │
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│ * keywords: LST, SGLI, GCOM-C, GCOM, JAXA │
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│ ## Land Surface Temperature (Daytime/monthly-normal/Japan) │
│ * title: Land Surface Temperature (Daytime/monthly-normal/Japan) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L2-LST.daytime.v3_japan_monthly-normal │
│ * description: Average land surface temperature was generated by Terra MODIS LST and SGLI LST │
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│ ## Land Surface Temperature (Nighttime/8day-normal/Japan) │
│ * title: Land Surface Temperature (Nighttime/8day-normal/Japan) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L2-LST.nighttime.v3_japan_8-day-normal │
│ * description: Daily average land surface temperature was generated by Terra MODIS LST and SGLI LST │
│ * bands: LST_2000_2022 │
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│ ## Land surface temperature (Nighttime/8-day/Japan) │
│ * title: Land surface temperature (Nighttime/8-day/Japan) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L2-LST.nighttime.v3_japan_8-day │
│ * description: Land surface temperature product in GCOM-C SGLI Level-2 Standard product │
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│ ## Land Surface Temperature (Nighttime/monthly-normal/Japan) │
│ * title: Land Surface Temperature (Nighttime/monthly-normal/Japan) │
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│ * title: Land Surface Temperature (Daytime/8day-normal/Global) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L3-LST.daytime.v3_global_8-day-normal │
│ * description: Daily average land surface temperature was generated by Terra MODIS LST and SGLI LST │
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│ * title: Land Surface Temperature (Daytime/monthly-normal/Global) │
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│ ## Land Surface Temperature (Nighttime/8day-normal/Global) │
│ * title: Land Surface Temperature (Nighttime/8day-normal/Global) │
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│ ## Land surface temperature (Nighttime/8-day/Global) │
│ * title: Land surface temperature (Nighttime/8-day/Global) │
│ * id: JAXA.JASMES_GCOM-C.SGLI_standard.L3-LST.nighttime.v3_global_8-day │
│ * description: Land surface temperature product in GCOM-C SGLI Level-3 Standard product │
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│ ## Land Surface Temperature (Nighttime/monthly-normal/Global) │
│ * title: Land Surface Temperature (Nighttime/monthly-normal/Global) │
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│ │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ はい、海面水温（Sea Surface Temperature）に関するデータセットが複数見つかりました。
主に、観測衛星（GCOM-C, GCOM-W）、観測時間（昼間/夜間）、集計期間（日次/半月/月次）によっていくつかの種類に分かれています。
以下が関連するデータセットのIDの例です。
* GCOM-C衛星 (SGLIセンサー)
* JAXA.G-Portal_GCOM-C.SGLI_standard.L3-SST.daytime.v3_global_daily (日次/昼間)
* JAXA.G-Portal_GCOM-C.SGLI_standard.L3-SST.nighttime.v3_global_daily (日次/夜間)
* JAXA.G-Portal_GCOM-C.SGLI_standard.L3-SST.daytime.v3_global_monthly (月次/昼間)
* GCOM-W衛星 (AMSR2センサー)
* JAXA.G-Portal_GCOM-W.AMSR2_standard.L3-SST.daytime.v4_global_daily (日次/昼間)
* JAXA.G-Portal_GCOM-W.AMSR2_standard.L3-SST.nighttime.v4_global_daily (日次/夜間)
これらのデータセットを使って、特定の場所や日時の海面水温を画像で表示したり、統計情報を計算したりできます。
ご希望のデータセットはありますか？ もしくは、試しにどこかの海域の画像を表示してみますか？
これで何ができるようになったか？
ここまでで、
- HTTP MCP完成
- 常駐OK
- Webアプリ連携OK
- Agent組み込みOK
になりました。
つまり、
自分のAIサービスにJAXAデータを組み込める状態
です。
Webアプリ組み込みイメージ
構成例です。
Agent → MCP → JAXA API → 結果 → フロント
webサービスのバックエンドの中にも簡単に統合できます。
なぜ Gemini CLI を使うのか？
今回は Gemini CLI を「確認用」に使っています。
理由は：
- 設定が簡単
- MCP対応が早い
からです。
まとめ
今回は、
- JAXA公式MCPを
- streamable-http化して
- コードベースAIで使える形にした
ところまでやりました。
これが第一歩です。
おわりに
Claude Desktop向けの記事は多いですが、
「自作AIサービス向け」の情報はまだ少ないです。
この記事が、そういう人の参考になれば嬉しいです。
参考