試していく

Node.js を使ってお試しをやってみます。

公式ドキュメントを見てみる

公式ドキュメントで、詳細を確認してみます。

「Gemini API を使用した関数呼び出し」のページの「Model Context Protocol（MCP）」という部分を見ると、サンプルコードなどを確認できます。

サンプルコード

コードは Python か JavaScript のサンプルを見ることができ、自分は JavaScript のほうを見てみます。

掲載されているコードは、以下のとおりです。

import { GoogleGenAI, FunctionCallingConfigMode , mcpToTool} from '@google/genai';
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

// Create server parameters for stdio connection
const serverParams = new StdioClientTransport({
  command: "npx", // Executable
  args: ["-y", "@philschmid/weather-mcp"] // MCP Server
});

const client = new Client(
  {
    name: "example-client",
    version: "1.0.0"
  }
);

// Configure the client
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

// Initialize the connection between client and server
await client.connect(serverParams);

// Send request to the model with MCP tools
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: `What is the weather in London in ${new Date().toLocaleDateString()}?`,
  config: {
    tools: [mcpToTool(client)],  // uses the session, will automatically call the tool
    // Uncomment if you **don't** want the sdk to automatically call the tool
    // automaticFunctionCalling: {
    //   disable: true,
    // },
  },
});
console.log(response.text)

// Close the connection
await client.close();

下準備とコードの実行

下準備

また、先ほどのサンプルコードの冒頭を見ると、2つのパッケージをインストールすれば良さそうです（具体的には以下のとおり）。

npm install @google/genai @modelcontextprotocol/sdk

それと合わせて、下準備として Gemini の APIキーを、環境変数 GEMINI_API_KEY という名前で設定しておきます。

MCPサーバーを使った処理の実行

先ほどのサンプルコードを書きかえて、MCPサーバーを使った処理の実装などを行います。

MCPサーバーは Filesystem MCP Server を使う形に変えてみて、そして他の部分も少し書きかえています。コードは以下のとおりです。

import { GoogleGenAI, mcpToTool } from "@google/genai";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  const serverParams = new StdioClientTransport({
    command: "npx",
    args: [
      "-y",
      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
      "【処理を許可するフォルダへのフルパス】",
    ],
  });

  const client = new Client({ name: "test-client", version: "1.0.0" });
  const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
  await client.connect(serverParams);

  const tool = mcpToTool(client);

  const listResp = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "利用許可されているディレクトリのパスを教えてください。",
    config: {
      tools: [tool],
    },
  });
  console.log(JSON.stringify(listResp, null, 2));

  await client.close();
}

main().catch((err) => {
  console.error(err);
  process.exit(1);
});

上記を実行したところ、MCPサーバーに関する記載をした部分の「【処理を許可するフォルダへのフルパス】」に該当するパスの情報が、Gemini からのレスポンスとして返ってきたのを確認できました。

余談

今回の内容をやっていく中で、公式ドキュメント左メニューで実験的なマークがついてたこれらも気になりました。

他、新しく出た以下のモデルも軽く API から試してみたいところです（以下は Google AI Studio の画面）。