Gemini 2.5 Pro でバイブ コーディングを使用して MCP サーバーを構築するためのガイド

※この投稿は米国時間 2025 年 5 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

頭の中にあるアイデアを、どうやって言葉で説明したらいいかわからないという経験はありませんか？

このような場合に開発者が活用できるのが「バイブ コーディング」です。Gemini 2.5 Pro などのモデルでバイブ コーディングを活用すると、自然言語のプロンプトでコードを生成して、開発者のビジョンを実現できます。開発者は、コードを 1 行ずつ書く代わりに、必要な機能を平易な言葉で記述できるからです。こうした「バイブ（雰囲気）」を、AI がビジョンに変換してくれるのです。

今回は、開発者の皆様が Model Context Protocol（MCP）サーバーを構築する際に、バイブ コーディングがどのように役立つかをご紹介します。2024 年 11 月に Anthropic がリリースした MCP は、AI モデルをさまざまなデータソースやツールと統合するためのオープン スタンダードを提供します。そのリリース以来、Gemini 2.5 などの新しい試験運用版モデルでも利用されるようになったのをはじめ、AI アプリケーション構築にも活用が広がっています。

Gemini 2.5 Pro のコード生成機能を使用して MCP サーバーを簡単に作成できるため、直感的な自然言語仕様と運用 AI インフラストラクチャを構築するのに役立ちます。

バイブ コーディングを使用して MCP サーバーを構築する方法

Gemini 2.5 Pro でバイブ コーディングを利用するには、Gemini アプリ（gemini.google.com）または Google Gen AI SDK を使用する 2 つの方法があります。

アプローチ 1: Gemini アプリを使用する

1. ウェブページ https://modelcontextprotocol.io/quickstart を PDF として保存します。

2. gemini.google.com にアクセスし、保存した PDF ファイルをアップロードします。

3. プロンプトを入力して、目的のコードを生成します。

Google Cloud BigQuery 向け MCP サーバーを生成する場合のプロンプトの例を以下に示します。

instruction = """
 あなたは MCP サーバーの専門家です。あなたのミッションは、MCP サーバーの Python コードを作成することです。MCP サーバー開発ガイドとサンプルは提供されます。
Google Cloud BigQuery 向け MCP サーバーのコードを作成してください。これには、次の 2 つのツールが含まれます。
1 つ目は、すべてのデータセットのテーブルを一覧表示するツール、
2 つ目は、テーブルを説明するツールです。
Google Cloud プロジェクト ID とロケーションは、クエリ文字列で提供されます。BigQuery クライアントにアクセスするには、プロジェクト ID を使用してください。
”””

4. コードをコピーし、こちらのノートブックを使用してサーバーをテストします。

または、Google Gen AI SDK を使用して、ノートブックでサーバーコードを作成することもできます。

アプローチ 2: Google Gen AI SDK を使用する

1. まず、システムの指示を構成します。

system_instruction = f"""
 あなたは MCP サーバーの専門家です。
 あなたのミッションは、MCP サーバーの Python コードを作成することです。
 以下が MCP サーバー開発ガイドと例です。
 {reference_content}
 """

2. ユーザー プロンプトを設定します。

このステップでは、Gemini のバイブ コーディング プロセスをガイドする指示や質問を定義します。ユーザー プロンプトは AI モデルに対する入力なので、MCP サーバーを構築するうえで期待する結果を指定できます。

url = "https://medlineplus.gov/about/developers/webservices/"
prompt_base = """
https://medlineplus.gov/about/developers/webservices/ 向け MCP サーバーのコードを作成してください。これに含まれるツールは 1 つだけです。
 - get_medical_term. このツールに医療用語を入力すると、その用語の説明が返されます。
API  の詳細は次のとおりです。
 """


prompt = [prompt_base, types.Part.from_uri(file_uri=url, mime_type="text/html")]

上に示されているのは、無料の API サービスを提供する政府機関ウェブサイト向けの MCP サーバー構築の例です。

使用されている API の理解を深めるために、Gemini コンテンツ生成の追加コンテキストとして API サービス URL が提供されています。

3. コードを生成します。

提供された関数を使用して、必要なサーバーコードを作成します。

def generate_mcp_server(prompt):
   response = client.models.generate_content(
       model=MODEL_ID,
       contents=prompt,
       config=GenerateContentConfig(
           system_instruction=system_instruction,
           response_mime_type="application/json",
           response_schema=ResponseSchema,
       ),
   )
   return response.text

4. こちらのノートブックを使用してサーバーをテストします。完全な詳細コードは、このノートブックに含まれています。

自分でテストしてみる

現在プレビュー版である Gemini 2.5 Pro は、MCP サーバー構築のための優れたコード生成機能を備えているため、MCP アプリケーションの開発を大幅に高速化、簡素化できます。Gemini 2.5 Pro などのモデルでのバイブ コーディングでは、エラーが発生する可能性があるため、実装前に徹底したコードレビューを行うことが不可欠です。

独自のコードの作成を開始するには、Gemini アプリで何ができるかをご確認ください。さまざまなプロンプトや Gemini モデルを試してみることをおすすめします。

-生成 AI フィールド ソリューション アーキテクト Dave Wang