⟐ 開発ツール/2026-03-31上級

Gemini API × MCP サーバー自作 — TypeScript でカスタムツールサーバーを構築しAIエージェントを拡張する

Model Context Protocol (MCP) のカスタムサーバーを TypeScript で自作し、Gemini API と連携する方法を解説。設計パターン、認証、エラーハンドリング、本番デプロイまで網羅する実践ガイドです。

gemini¹⁰³ mcp² typescript¹⁵ ai-agent² tool-server function-calling²⁰ model-context-protocol

✦ プレミアム記事

ツールごとにアダプターを書き直していた頃

Model Context Protocol（MCP）は、LLM アプリケーションと外部ツール・データソースを接続するための標準プロトコルです。Anthropic が提唱し、現在では Google の Gemini CLI や多くの AI ツールが対応を進めています。

従来、AI エージェントに外部ツール連携能力を持たせるには、各ツールごとに独自のアダプターを実装する必要がありました。MCP はこの課題を解決し、「ツール提供側が MCP サーバーを公開すれば、MCP 対応のあらゆる AI クライアントから利用できる」というエコシステムを構築します。

MCP アーキテクチャの全体像

MCP は JSON-RPC 2.0 ベースのプロトコルで、以下の3つの主要コンポーネントで構成されます。

MCP ホスト: AI アプリケーション本体（Gemini CLI、Claude Code など）
MCP クライアント: ホスト内でサーバーと通信するコンポーネント
MCP サーバー: ツール・リソース・プロンプトを提供するサービス

通信はstdio（標準入出力）または SSE（Server-Sent Events）/ Streamable HTTP で行われます。stdio はローカル実行に、SSE / HTTP はリモートサーバーに適しています。

MCP が提供する3つのプリミティブ

Tools（ツール）     — LLM が呼び出せる関数（API 呼び出し、DB クエリ等）
Resources（リソース）— LLM が読み取れるデータソース（ファイル、DB レコード等）
Prompts（プロンプト）— 再利用可能なプロンプトテンプレート

AI エージェントが最も頻繁に使うのは Tools です。Gemini API の Function Calling と概念的に近く、MCP サーバーが提供するツール定義は、Gemini の functionDeclarations にマッピングできます。Function Calling の基礎をまだ押さえていない方は、先に Gemini API Function Calling 実践ガイドを読んでおくとスムーズです。

✦

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この記事で得られること

✦MCP サーバーの内部アーキテクチャと通信プロトコルを完全に理解できる

✦TypeScript で本番品質のカスタム MCP サーバーをゼロから構築できるようになる

✦Gemini API の Function Calling と MCP ツールを統合するエージェント設計パターンを習得できる

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開発環境のセットアップ

必要なパッケージ

# プロジェクト初期化
mkdir gemini-mcp-server && cd gemini-mcp-server
npm init -y
 
# MCP SDK と依存パッケージ
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D typescript @types/node tsx
 
# Gemini API クライアント（テスト用）
npm install @google/genai

TypeScript 設定

// tsconfig.json
{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "ESNext",
    "moduleResolution": "bundler",
    "outDir": "./dist",
    "rootDir": "./src",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "declaration": true,
    "sourceMap": true
  },
  "include": ["src/**/*"]
}

MCP サーバーの基本実装

まず、最小限の MCP サーバーを構築します。ここでは「天気情報を取得するツール」を例に、サーバーの骨格を理解しましょう。

サーバーの骨格

// src/server.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
 
// サーバーインスタンスの作成
const server = new McpServer({
  name: "weather-tools",
  version: "1.0.0",
  capabilities: {
    tools: {},    // ツールを提供
    resources: {} // リソースも提供可能
  }
});
 
// ツールの定義
server.tool(
  "get_weather",                          // ツール名
  "指定された都市の現在の天気情報を取得します", // 説明
  {
    city: z.string().describe("都市名（例: Tokyo, New York）"),
    unit: z.enum(["celsius", "fahrenheit"])
      .default("celsius")
      .describe("温度の単位")
  },
  async ({ city, unit }) => {
    // 実際の API 呼び出し（ここではモック）
    const weatherData = await fetchWeatherAPI(city, unit);
 
    return {
      content: [{
        type: "text",
        text: JSON.stringify(weatherData, null, 2)
      }]
    };
  }
);
 
// サーバーの起動
async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await server.connect(transport);
  console.error("[weather-tools] MCP server running on stdio");
}
 
main().catch(console.error);

ツールのレスポンス設計

MCP ツールのレスポンスは content 配列で返します。テキスト、画像、埋め込みリソースなど複数のコンテンツタイプを含めることができます。

// 成功時のレスポンス
return {
  content: [{
    type: "text",
    text: JSON.stringify({
      city: "Tokyo",
      temperature: 22,
      condition: "晴れ",
      humidity: 45,
      wind_speed: 12
    }, null, 2)
  }]
};
 
// エラー時のレスポンス
return {
  isError: true,
  content: [{
    type: "text",
    text: "都市名が見つかりません。正しい都市名を指定してください。"
  }]
};

実践：複数ツールを持つ本番品質サーバーの構築

ここからが本記事の核心です。「プロジェクト管理ツールサーバー」を例に、本番環境で使える MCP サーバーを構築します。

プロジェクト構成

src/
├── server.ts          # サーバーエントリポイント
├── tools/
│   ├── index.ts       # ツール登録
│   ├── tasks.ts       # タスク管理ツール
│   ├── calendar.ts    # カレンダーツール
│   └── analytics.ts   # 分析ツール
├── middleware/
│   ├── auth.ts        # 認証ミドルウェア
│   ├── rateLimit.ts   # レート制限
│   └── logging.ts     # ロギング
├── db/
│   └── client.ts      # データベースクライアント
└── types/
    └── index.ts       # 型定義

型安全なツール定義パターン

// src/types/index.ts
import { z } from "zod";
 
// タスクのスキーマ定義
export const TaskSchema = z.object({
  id: z.string().uuid(),
  title: z.string().min(1).max(200),
  description: z.string().optional(),
  status: z.enum(["todo", "in_progress", "done", "blocked"]),
  priority: z.enum(["low", "medium", "high", "critical"]),
  assignee: z.string().optional(),
  dueDate: z.string().datetime().optional(),
  tags: z.array(z.string()).default([]),
  createdAt: z.string().datetime(),
  updatedAt: z.string().datetime()
});
 
export type Task = z.infer<typeof TaskSchema>;
 
// ツールの入力パラメータスキーマ
export const CreateTaskInput = z.object({
  title: z.string().describe("タスクのタイトル"),
  description: z.string().optional().describe("タスクの詳細説明"),
  priority: z.enum(["low", "medium", "high", "critical"])
    .default("medium")
    .describe("優先度"),
  assignee: z.string().optional().describe("担当者のユーザーID"),
  dueDate: z.string().optional().describe("期限（ISO 8601形式）"),
  tags: z.array(z.string()).default([]).describe("タグのリスト")
});
 
export const QueryTasksInput = z.object({
  status: z.enum(["todo", "in_progress", "done", "blocked"])
    .optional()
    .describe("ステータスでフィルタ"),
  priority: z.enum(["low", "medium", "high", "critical"])
    .optional()
    .describe("優先度でフィルタ"),
  assignee: z.string().optional().describe("担当者でフィルタ"),
  limit: z.number().min(1).max(100).default(20)
    .describe("取得件数の上限")
});

ツール実装（タスク管理）

// src/tools/tasks.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { CreateTaskInput, QueryTasksInput } from "../types/index.js";
import { db } from "../db/client.js";
import { randomUUID } from "crypto";
 
export function registerTaskTools(server: McpServer) {
  // タスク作成
  server.tool(
    "create_task",
    "新しいタスクを作成します。タイトルは必須です。",
    CreateTaskInput.shape,
    async (params) => {
      const task = {
        id: randomUUID(),
        ...params,
        status: "todo" as const,
        createdAt: new Date().toISOString(),
        updatedAt: new Date().toISOString()
      };
 
      await db.tasks.insert(task);
 
      return {
        content: [{
          type: "text" as const,
          text: `タスクを作成しました:\n${JSON.stringify(task, null, 2)}`
        }]
      };
    }
  );
 
  // タスク検索
  server.tool(
    "query_tasks",
    "条件に一致するタスクを検索します。フィルタなしで全タスクを取得可能。",
    QueryTasksInput.shape,
    async (params) => {
      const tasks = await db.tasks.find({
        ...(params.status && { status: params.status }),
        ...(params.priority && { priority: params.priority }),
        ...(params.assignee && { assignee: params.assignee })
      }, { limit: params.limit });
 
      return {
        content: [{
          type: "text" as const,
          text: tasks.length > 0
            ? `${tasks.length}件のタスクが見つかりました:\n${JSON.stringify(tasks, null, 2)}`
            : "条件に一致するタスクは見つかりませんでした。"
        }]
      };
    }
  );
 
  // タスクステータス更新
  server.tool(
    "update_task_status",
    "タスクのステータスを更新します。",
    {
      taskId: CreateTaskInput.shape.title, // reuse string schema
      newStatus: QueryTasksInput.shape.status.unwrap()
    },
    async ({ taskId, newStatus }) => {
      const updated = await db.tasks.updateStatus(taskId, newStatus);
 
      if (!updated) {
        return {
          isError: true,
          content: [{
            type: "text" as const,
            text: `タスクID「${taskId}」が見つかりません。`
          }]
        };
      }
 
      return {
        content: [{
          type: "text" as const,
          text: `タスク「${updated.title}」のステータスを「${newStatus}」に更新しました。`
        }]
      };
    }
  );
}

認証とセキュリティの実装

本番環境では認証が不可欠です。MCP は SSE / HTTP トランスポート使用時に OAuth 2.0 ベースの認証をサポートしています。

Bearer Token 認証ミドルウェア

// src/middleware/auth.ts
import { Request, Response, NextFunction } from "express";
 
interface AuthConfig {
  apiKeys: Set<string>;
  rateLimitPerMinute: number;
}
 
const requestCounts = new Map<string, { count: number; resetAt: number }>();
 
export function createAuthMiddleware(config: AuthConfig) {
  return (req: Request, res: Response, next: NextFunction) => {
    // API キーの検証
    const authHeader = req.headers.authorization;
    if (!authHeader?.startsWith("Bearer ")) {
      return res.status(401).json({
        error: "Authorization header with Bearer token required"
      });
    }
 
    const apiKey = authHeader.slice(7);
    if (!config.apiKeys.has(apiKey)) {
      return res.status(403).json({ error: "Invalid API key" });
    }
 
    // レート制限チェック
    const now = Date.now();
    const record = requestCounts.get(apiKey);
 
    if (record && record.resetAt > now) {
      if (record.count >= config.rateLimitPerMinute) {
        return res.status(429).json({
          error: "Rate limit exceeded",
          retryAfter: Math.ceil((record.resetAt - now) / 1000)
        });
      }
      record.count++;
    } else {
      requestCounts.set(apiKey, {
        count: 1,
        resetAt: now + 60_000
      });
    }
 
    next();
  };
}

SSE トランスポートでのリモート公開

// src/remote-server.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";
import express from "express";
import { createAuthMiddleware } from "./middleware/auth.js";
 
const app = express();
const server = new McpServer({
  name: "project-manager",
  version: "1.0.0"
});
 
// ツール登録（前述の registerTaskTools 等）
// registerTaskTools(server);
 
// 認証ミドルウェア
app.use("/mcp", createAuthMiddleware({
  apiKeys: new Set(process.env.MCP_API_KEYS?.split(",") ?? []),
  rateLimitPerMinute: 60
}));
 
// SSE エンドポイント
app.get("/mcp/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/mcp/messages", res);
  await server.connect(transport);
});
 
app.post("/mcp/messages", async (req, res) => {
  // メッセージハンドリング
});
 
app.listen(3001, () => {
  console.log("[project-manager] MCP server listening on port 3001");
});

Gemini API との統合パターン

MCP サーバーを構築したら、次は Gemini API と連携させます。Gemini CLI は MCP にネイティブ対応していますが、API 経由で利用する場合はブリッジ層が必要です。

パターン1: Gemini CLI 経由の直接接続

最もシンプルな方法は、settings.json に MCP サーバーを登録することです。

{
  "mcpServers": {
    "project-manager": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/path/to/src/server.ts"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://localhost:5432/projects"
      }
    }
  }
}

Gemini CLI を起動すると、MCP サーバーのツールが自動的に認識され、Function Calling として利用可能になります。

パターン2: API 経由の MCP ツールブリッジ

Gemini API をプログラムから呼び出す場合は、MCP ツールを Gemini の functionDeclarations に変換するブリッジを実装します。

// src/bridge/gemini-mcp-bridge.ts
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from
  "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
 
class GeminiMCPBridge {
  private genai: GoogleGenAI;
  private mcpClient: Client;
 
  constructor(apiKey: string) {
    this.genai = new GoogleGenAI({ apiKey });
    this.mcpClient = new Client(
      { name: "gemini-bridge", version: "1.0.0" }
    );
  }
 
  async connect(command: string, args: string[]) {
    const transport = new StdioClientTransport({ command, args });
    await this.mcpClient.connect(transport);
  }
 
  // MCP ツールを Gemini Function Declarations に変換
  async getGeminiFunctionDeclarations() {
    const { tools } = await this.mcpClient.listTools();
 
    return tools.map(tool => ({
      name: tool.name,
      description: tool.description ?? "",
      parameters: this.convertJsonSchemaToGemini(tool.inputSchema)
    }));
  }
 
  // エージェントループの実行
  async run(userMessage: string) {
    const functions = await this.getGeminiFunctionDeclarations();
    const model = "gemini-2.5-pro";
 
    let messages = [{ role: "user" as const, parts: [{ text: userMessage }] }];
    const tools = [{ functionDeclarations: functions }];
 
    while (true) {
      const response = await this.genai.models.generateContent({
        model,
        contents: messages,
        config: { tools }
      });
 
      const candidate = response.candidates?.[0];
      if (!candidate) break;
 
      // Function Call があれば MCP サーバーに転送
      const functionCalls = candidate.content.parts?.filter(
        (p: any) => p.functionCall
      );
 
      if (!functionCalls || functionCalls.length === 0) {
        // テキスト応答 — ループ終了
        const text = candidate.content.parts
          ?.map((p: any) => p.text)
          .join("");
        return text;
      }
 
      // MCP ツール呼び出しと結果の収集
      messages.push({ role: "model" as const, parts: candidate.content.parts });
 
      const functionResponses = [];
      for (const part of functionCalls) {
        const { name, args } = (part as any).functionCall;
        const result = await this.mcpClient.callTool({
          name,
          arguments: args ?? {}
        });
 
        functionResponses.push({
          functionResponse: {
            name,
            response: {
              content: result.content
                .map((c: any) => c.text)
                .join("\n")
            }
          }
        });
      }
 
      messages.push({
        role: "user" as const,
        parts: functionResponses
      });
    }
  }
 
  private convertJsonSchemaToGemini(schema: any) {
    // JSON Schema → Gemini パラメータ形式への変換
    // 型マッピング、required フィールドの処理等
    return {
      type: "object",
      properties: schema.properties ?? {},
      required: schema.required ?? []
    };
  }
}
 
// 使用例
async function main() {
  const bridge = new GeminiMCPBridge("YOUR_GEMINI_API_KEY");
  await bridge.connect("npx", ["tsx", "./src/server.ts"]);
 
  const result = await bridge.run(
    "高優先度のタスクを3つ作成して、それぞれにAIタグを付けてください"
  );
  console.log(result);
}

このブリッジパターンにより、Gemini API が MCP ツールをシームレスに呼び出すエージェントループが実現します。

エラーハンドリングとリトライ戦略

本番環境では、ネットワーク障害やタイムアウトへの対策が不可欠です。

堅牢なエラーハンドリング

// src/middleware/errorHandler.ts
import { z } from "zod";
 
// ツールラッパー：エラーを安全にキャッチ
function withErrorHandling<T extends z.ZodRawShape>(
  handler: (params: z.infer<z.ZodObject<T>>) => Promise<any>
) {
  return async (params: z.infer<z.ZodObject<T>>) => {
    try {
      return await handler(params);
    } catch (error) {
      // Zod バリデーションエラー
      if (error instanceof z.ZodError) {
        return {
          isError: true,
          content: [{
            type: "text" as const,
            text: `入力パラメータが不正です:\n${
              error.errors.map(e =>
                `  - ${e.path.join(".")}: ${e.message}`
              ).join("\n")
            }`
          }]
        };
      }
 
      // データベースエラー
      if ((error as any).code === "ECONNREFUSED") {
        return {
          isError: true,
          content: [{
            type: "text" as const,
            text: "データベースに接続できません。管理者に連絡してください。"
          }]
        };
      }
 
      // 予期しないエラー
      console.error("[MCP Server Error]", error);
      return {
        isError: true,
        content: [{
          type: "text" as const,
          text: "内部エラーが発生しました。しばらく待ってから再試行してください。"
        }]
      };
    }
  };
}

指数バックオフ付きリトライ

// src/utils/retry.ts
async function withRetry<T>(
  fn: () => Promise<T>,
  options: {
    maxRetries?: number;
    baseDelay?: number;
    maxDelay?: number;
  } = {}
): Promise<T> {
  const { maxRetries = 3, baseDelay = 1000, maxDelay = 10000 } = options;
 
  for (let attempt = 0; attempt <= maxRetries; attempt++) {
    try {
      return await fn();
    } catch (error) {
      if (attempt === maxRetries) throw error;
 
      const delay = Math.min(
        baseDelay * Math.pow(2, attempt) + Math.random() * 1000,
        maxDelay
      );
      console.error(
        `[Retry] Attempt ${attempt + 1}/${maxRetries},` +
        ` waiting ${Math.round(delay)}ms`
      );
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
    }
  }
  throw new Error("Unreachable");
}

テストとデバッグ

MCP Inspector を使ったインタラクティブテスト

MCP SDK にはデバッグ用の Inspector ツールが付属しています。

# MCP Inspector の起動
npx @modelcontextprotocol/inspector npx tsx src/server.ts

ブラウザで http://localhost:5173 を開くと、ツール一覧の確認、パラメータを入力してのテスト実行、レスポンスの検証が GUI で行えます。

ユニットテスト

// tests/tools/tasks.test.ts
import { describe, it, expect, beforeEach } from "vitest";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { InMemoryTransport } from
  "@modelcontextprotocol/sdk/inMemory.js";
import { createServer } from "../src/server.js";
 
describe("Task Tools", () => {
  let client: Client;
 
  beforeEach(async () => {
    const server = createServer();
    const [clientTransport, serverTransport] =
      InMemoryTransport.createLinkedPair();
    await server.connect(serverTransport);
 
    client = new Client({ name: "test", version: "1.0.0" });
    await client.connect(clientTransport);
  });
 
  it("should create a task", async () => {
    const result = await client.callTool({
      name: "create_task",
      arguments: {
        title: "テスト用タスク",
        priority: "high"
      }
    });
 
    expect(result.isError).toBeFalsy();
    const text = (result.content[0] as any).text;
    expect(text).toContain("テスト用タスク");
  });
 
  it("should return error for invalid input", async () => {
    const result = await client.callTool({
      name: "create_task",
      arguments: { title: "" } // 空文字列は不正
    });
 
    expect(result.isError).toBeTruthy();
  });
});

本番デプロイのベストプラクティス

Docker コンテナ化

# Dockerfile
FROM node:22-slim AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json tsconfig.json ./
RUN npm ci
COPY src/ src/
RUN npm run build
 
FROM node:22-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/dist ./dist
COPY --from=builder /app/node_modules ./node_modules
COPY package.json ./
 
ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3001
CMD ["node", "dist/remote-server.js"]

ヘルスチェックとモニタリング

// ヘルスチェックエンドポイント
app.get("/health", async (req, res) => {
  const checks = {
    server: "ok",
    database: "unknown",
    uptime: process.uptime()
  };
 
  try {
    await db.ping();
    checks.database = "ok";
    res.json(checks);
  } catch {
    checks.database = "error";
    res.status(503).json(checks);
  }
});

環境変数の管理

# .env.production
MCP_SERVER_PORT=3001
MCP_API_KEYS=key1,key2,key3
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/projects
LOG_LEVEL=info
RATE_LIMIT_PER_MINUTE=120

個人開発者の視点から（実体験メモ）

まとめ

MCP サーバーの自作は、AI エージェント開発における最も強力な拡張手段の一つです。本記事で解説した内容を振り返ります。

MCP のアーキテクチャ（ホスト・クライアント・サーバー）と3つのプリミティブ（Tools・Resources・Prompts）
TypeScript + Zod による型安全なツール定義
認証・レート制限・エラーハンドリングの本番パターン
Gemini API との統合（CLI 直接接続とブリッジパターン）
テスト戦略と Docker デプロイ

MCP エコシステムは急速に拡大しており、カスタムサーバーを構築できるスキルは今後ますます重要になるでしょう。MCP の基本的な接続方法は Gemini × MCP サーバー連携ガイドで、マルチエージェント構成の応用は Google ADK × Python マルチエージェント開発ガイドでそれぞれ詳しく解説しています。まずは小さなツールサーバーから始めて、段階的に機能を拡張していくことをお勧めします。