@h-ogawa(H. Ogawa)

WindowsのWSL2（ubuntu）でGemini CLI＋imagenを使ってみる

Posted at 2025-06-29

今回は、WindowsのWSL2（ubuntu）でGemini CLIのインストールと、MCPサーバ経由でimagenを利用するまでをまとめていました。

Linuxのコマンドなどはわかっている方で、初めてGeminiCLIやMCPサーバを使用する人を対象としています。

引っかかりポイントもいくつかありましたので、ご参考いただけると嬉しいです。

きっかけ

XでGemini CLIが話題に上がっていて、自分でも勉強のために少し試さないとな、と考えていた時に、たまたま下記の記事を目にしました。

爆速プロトタイピング、バッチ処理が神、パイプライン連携、プログラマブルな画像生成など、CLIで実現できたら便利になりそうな内容で、自分でも試さねばと思ったのがきっかけでした。

Gemini CLIとは？

2025年6月25日、Googleは開発者向け公式ブログで「Gemini CLI」を発表しました。これは、最新の生成AI「Gemini 2.5 Pro」を搭載し、最大100万トークンのコンテキストを扱えるオープンソースのコマンドラインAIエージェントです。自然言語によるターミナル操作でコード生成や調査、タスク管理が可能であり、無料で最大1日1,000リクエストまで利用できます。

Imagenとは？

Google DeepMind（旧 Google Brain）が2025年5月20日に発表した「Imagen」は、自然言語プロンプトから高解像度・高精細な画像を生成する最先端のテキスト→画像AIモデルです。特に最新バージョンのImagen 4では、文字表現の精度向上やリアルタイム生成能力が飛躍し、写真品質の画像を短時間で生成可能になりました。また、文中の文字をくっきり描く“優れたタイポグラフィ”性能も評価されており、挨拶カードやポスター、マンガ素材の制作にも適しています。生成はGemini APIやGoogle AI Studio、Vertex AIなどを通じてプレビュー利用可能です。

Gemini CLIのインストール

では早速インストールしてみましょう。コマンドラインで下記を実行します。

# npm install -g @google/gemini-cli

インストール後、geminiを実行します。

# gemini

試しに「あなたの名前はんですか？」と聞いてみたところ、「私はGoogleによってトレーニングされた、大規模言語モデルです。」と回答がありました。

なお、インストールにはNode.js のバージョン18以上が必要です。ご注意ください。

MCP Servers for Google Cloud Genmedia APIsのインストール

MCP Servers for Google Cloud Genmedia APIs のリポジトリからインストールします。

# git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-creative-studio.git
# cd vertex-ai-creative-studio/experiments/mcp-genmedia/mcp-genmedia-go
# ./install.sh
Cloning into 'vertex-ai-creative-studio'...
remote: Enumerating objects: 5443, done.
remote: Counting objects: 100% (1051/1051), done.
remote: Compressing objects: 100% (203/203), done.
remote: Total 5443 (delta 961), reused 860 (delta 848), pack-reused 4392 (from 3)
Receiving objects: 100% (5443/5443), 151.75 MiB | 2.31 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (4002/4002), done.
Go is not installed.
Please install it from the official website: https://go.dev/dl/
After installation, make sure that the Go binary is in your PATH, then run this script again.

Go is not installed.ということなので、GOをインストールします。

GoenvとGOのインストール

GOを使って開発する場合はGoenvが便利です。複数のGoバージョンを簡単に切り替えることができます。Ruby の rbenv や Python の pyenv のようなものです。新しい技術のため、最新バージョンが必要になることが予想され、aptでインストールできるものは古い可能性が高いので、今回はGoenvを使用することにしました。

まずは、必要な依存関係をインストールします:

# sudo apt update
# sudo apt install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libsqlite3-dev

Goenv をクローンします:

# git clone https://github.com/go-nv/goenv.git ~/.goenv

Goenv の環境変数を設定します:
~/.bashrc (zsh を使用している場合は ~/.zshrc) ファイルの末尾に以下の行を追加します。

echo 'export GOENV_ROOT="$HOME/.goenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$GOENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(goenv init -)"' >> ~/.bashrc

変更を適用するために、ターミナルを再起動するか、以下のコマンドを実行します。

source ~/.bashrc

Goenv のインストールを確認します:

goenv --version

Goenv を使って Go をインストールします

まず、インストール可能なGoのバージョンを確認します。

goenv install --list

次に、インストールしたいバージョンを指定してインストールします。（例：最新の安定版をインストール）

特定のバージョン

# goenv install 1.22.4

または

# goenv install latest (最新の安定版をインストール)

でインストールできます。今回は最新の安定板をインストールしました。

最後に、使用する Go のバージョンを設定します:

グローバルに設定 (システム全体)するか

# goenv global 1.22.4

現在のディレクトリ(プロジェクトごと)のみ設定にするか選べます。

# goenv local 1.22.4

今回はグローバルに設定しました。

インストールを確認します。

# go version

MCP Servers for Google Cloud Genmedia APIsのインストール（再）

では、 MCP Servers for Google Cloud Genmedia APIsのインストールに戻ります。

先ほどのフォルダに戻り、install.shを実行します。

# ./install.sh
WARNING: Your PATH does not include the Go binary directory (/home/XXXXXXX/go/bin).
The MCP server binaries will be installed there.
To run them from your command line, please add the following line to your shell configuration file (e.g., ~/.bashrc, ~/.zshrc):

・・・・・省略・・・・・

You will need to restart your shell or run 'source <your_config_file>' for the change to take effect.
Press Enter to continue, or Ctrl+C to exit and configure your PATH.
Please choose an MCP server to install:
1) mcp-avtool-go
2) mcp-veo-go
3) mcp-chirp3-go
4) mcp-imagen-go
5) mcp-lyria-go
6) Install All
7) Exit
#? 4
Installing mcp-imagen-go...

最初のWarningは、Goenvを使用していると出力されるのですが、インストールには影響ないのでそのまま進みます。選択肢が1)-7)までありますが、今回はimagenを使用したいので4)を選択します。

しばらくするとインストールが終わります。

次にMCPサーバを使用するために認証を行います。MCPサーバーはGoogleのアプリケーションデフォルト認証情報（ADC）を使用して認証を行います。

# gcloud auth application-default login
Command 'gcloud' not found, but can be installed with:
sudo snap install google-cloud-cli  # version 528.0.0, or
sudo snap install google-cloud-sdk  # version 528.0.0
See 'snap info <snapname>' for additional versions.

デフォルトでは関連するコマンドがインストールされていませんので、インストールを行います。

gcloudをインストールする

下記コマンドを実行します。

# sudo snap install google-cloud-cli --classic
google-cloud-cli 528.0.0 from Cloud SDK (google-cloud-sdk✓) installed

--classic オプションについて
snap パッケージは通常、厳しく隔離された環境（"strict confinement"）で動作します。しかし、Google Cloud CLIのようにシステムと広範に連携する必要があるツールは、この隔離を無効にする「クラシック」モード（--classic）でのインストールが必要です。このオプションを付けないと、機能制限される場合があります。

次に初期化を行います。
gcloud を初めて使う際は、あなたのGoogleアカウントで認証し、デフォルトのプロジェクトを設定する必要があります。

# gcloud init

このコマンドを実行すると、対話形式で以下の設定を求められます。(キャプチャ取り損ねました）

Googleアカウントでの認証（ウェブブラウザが開きます）
Google Cloudプロジェクトの選択または作成
デフォルトのCompute Engineゾーンの設定（オプション）

2番目で作成（選択）したGoogle Cloud プロジェクト ID はMCPサーバの登録で必要なため、メモをしておきます。これらの手順を完了すれば、gcloud コマンドを使ってGoogle Cloudサービスを管理できるようになります。

MCPサーバの登録

~/.gemini/settings.jsonに MCP サーバーの設定を記載します。

{
  "mcpServers": {
    "imagen": {
      "command": "mcp-imagen-go",
      "env": {
        "MCP_SERVER_REQUEST_TIMEOUT": "300",
        "PROJECT_ID": "プロジェクトID"
      }
    }
  }
}

セキュリティー強化のため、環境変数でプロジェクトIDを設定したい場合は

export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)

などと、PROJECT_IDを設定したあと、先ほどのJSONの設定で"PROJECT_ID": "{PROJECT_ID}" のように変更してください。

gemini再起動

では、geminiを再起動してみましょう。

こんな画像が表示されました。使えそうですね。

エラー１：Vertex AI API が有効化されていない

試しに、プロンプトに「飛んでる狸の絵を生成して」と入力すると、またまたエラーが・・・

  Vertex AI
  APIが有効になっていないため、画像を生成できませんでした。お手数ですが、以下のURLにアクセスしてAPIを有効にしてください。
  https://console.developers.google.com/apis/api/aiplatform.googleapis.com/overview?project=gemini-mcp-20250628

  APIを有効にした後、再度お試しください。

ということで、上記URLにアクセスしVertex AI APIを有効にしてください。