はじめに：MCPは便利だけど設定が面倒
最近話題の Model Context Protocol (MCP)。
AIに外部ツールを操作させるためのプロトコルですが、実際に導入しようとすると設定ファイルを書く必要があります。
私もFigmaを連携させようとして設定に手間取っていたのですが、Gemini CLIのExtensions機能を使ったら、これらがすべてコマンド一発で解決してしまいました。
この記事では、Gemini CLI Extensionsを使ってMCP環境を爆速で構築する方法と、実際に使ってみて便利だったおすすめのExtensionを紹介します。
Gemini CLI Extensions とは？
Gemini CLI (gemini コマンド) の機能を拡張する仕組みです。
この機能のすごいところは、単なるプラグイン追加だけでなく、MCPサーバーのインストーラー兼ランチャーとして機能する点です。
MCP手動設定がコマンド叩くだけで終わる
通常、MCPを利用して外部ツールと連携する場合、クライアント側の設定ファイル（config.jsonなど）にサーバー情報を記述する必要がありますが、Extensions機能を使うと以下のメリットがあります。
- 設定ファイルの自動更新: コマンドを叩くだけで、必要な設定が完了します。
-
コンテキストファイルの自動生成:
これが個人的に一番感動したポイントです。インストールと同時に、「そのツールをAIにどう扱わせるか」を記述したMarkdownファイル（.md） が提供されます。
ユーザーはこれをプロンプトのコンテキストとして渡すだけで、AIがツールの使い方を完璧に理解してくれます。
基本的な使い方
gemini extensions install <GitHubのURL またはローカルパスを追加>
これだけでOK！
Extensionsを見つけに行こう
ExtensionsはGoogleが提供しているものだけでなく、サードパーティ製のものもあります。
上記リンクからどんなExtensionsがあるかを確認することができます。
おすすめExtensions
自分が使っていて便利だったExtensionsをいくつか紹介していきます
Figma
Github
Code Review
Cloud Run
まとめ
Gemini CLI Extensionsは、単なるプラグインシステムにとどまらず、「MCPのパッケージマネージャー」 としてとても優秀です。MCPの設定だけでなくコンテキストまで提供してくれるので、チームメンバー全体での運用時に環境差をなくしてくれます。
「JSON設定ファイルと格闘したくない」
「FigmaやGitHubをAIのコンテキストに手軽に組み込みたい」
そんな方は、ぜひ試してみてください！