はじめに
やさしいMCP入門を読み終えて、MCPに触れたいと思い、Google Agent Development Kit（以下、Google ADK）を利用して「レジャー提案AIエージェント」を作ってみました。
レジャー提案AIエージェント
ユーザーの入力に対し、行き先と予定日から最新の天気予報をWebで検索し、天気が悪いようであれば代替案を提示するようなAIエージェントを実装します。
具体的には、以下のタスクを実行できるようにします。
- ユーザーの質問から「行き先」と「日付」を抽出する
- 行き先の情報を検索する
- 取得した情報と日付で天気予報を取得する
- 天気予報が「雨」の場合、別の代替案を自律的に提案する
環境情報
| 項目 | 仕様/バージョン |
|---|---|
| ホストOS | macOS Sequoia 15.6.1 |
| Docker | 28.1.1 |
| Google ADK | 1.13.0 |
| SearXNG | 2025.9.5+e7501ea |
本記事中の GitHub リンクは、すべて筆者個人が管理・公開しているリポジトリへのものです。掲載しているプログラムは、記事内容の説明を目的として作成したものであり、自由に利用していただけます。
本記事ではGoogle CloudのVertex AIを使用しています。本記事を元にAIエージェントを作る場合、 AIの利用量に応じてGoogle Cloudの利用料金を支払う 必要がありますのでご注意ください。
MCPサーバー構築
MCPサーバーはSearXNG MCP Serverを使用します。
Docker Composeファイル作成
まず以下の内容で、docker-compose.yml を作成します。
一度 docker-compose up -d を実行し、コンテナが起動したら docker-compose down を実行します。
すると、docker-compose.yml と同じ階層に searxng/settings.yml ファイルが出力されるので、以下の箇所に - json を追記します。
# remove format to deny access, use lower case.
# formats: [html, csv, json, rss]
formats:
- html
+ - json
以上でMCPサーバーの準備は完了です。
AIエージェント実装
次に、AIエージェントを実装していきます。
ツールの設定
まずはAIエージェントのツールを作成します。
今回はツールを1つだけ設定していますが、複数のツールをAIエージェントに持たせることも可能です。
AIエージェント作成
次に、AIエージェントを作成します。
tools=leisure_tools の設定値が今回のポイントです。この設定により、AIエージェントがツールとしてローカルのSearXNG MCP Serverを使用してくれるようになります。
動作確認
AIエージェントの作成を完了したので、実際に動かしてみます。
具体的に聞いてみる
次の金曜日（執筆時点では9/12）に、ディズニーへ行ってみようか聞いてみました。
雨なので、別の日程も検討してみては、と回答されました。
実際の天気予報では、以下の通り金曜日は雨の予報でした。
また、Google ADKでは下図のようにAIエージェントが何のツールを使ったか、トレースすることができます。
抽象的に聞いてみる
今度はもう少し抽象的に問い合わせてみます。
天気も加味して、候補を出してくれました。AIエージェントも積極的にツールを利用して回答を生成できています。
まとめ
Google ADKで自律的な推論能力とMCPサーバーの力を組み合わせることで、AIエージェントは単なる応答システムを超えて、ユーザーの状況を理解し、より良い解決策を提案してくれるようになりました。
今回はSearXNG MCP Serverを使用しましたが、MCPの普及が広がるにつれ、OSSのライブラリやプラグインと同様に、様々なツールも出てきています。
The MCP Registry RegistryなどのMCPまとめサイトなどを時々チェックしていると、素敵なツールと出会えるかもしれません。
参考にさせていただいた記事
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