Gemini CLIとFastMCPの連携で開発が加速！カスタムツールをコマンドラインで手軽に利用する方法

2025-09-22

はじめに

　本稿では、Google Developers Blogの発表を基に、コマンドラインツールGemini CLIと、PythonライブラリFastMCPの連携について解説します。この連携により、開発者は自作のツールやプロンプトを、より簡単にGemini CLIに統合できるようになります。

参考記事

タイトル: Gemini CLI 🤝 FastMCP: Simplifying MCP server development
著者: Jack Wotherspoon, Jeremiah Lowin
発行元: Google Developers Blog
発行日: 2025年9月22日
URL: https://developers.googleblog.com/ja/gemini-cli-fastmcp-simplifying-mcp-server-development/

FASTMCPドキュメント：https://gofastmcp.com/integrations/gemini-cli

要点

Googleのコマンドラインインターフェース「Gemini CLI」と、MCPサーバー構築のためのPythonライブラリ「FastMCP」が公式に連携した。
fastmcp install gemini-cli という単一のコマンドで、FastMCPで構築したカスタムMCPサーバーをGemini CLIに簡単かつ自動で設定できるようになった。
この連携により、開発者は自作のツール（外部API連携など）やプロンプト（定型文の呼び出し）を、Gemini CLI上でシームレスに利用可能になる。
特にローカル環境でのサーバー開発プロセスが大幅に簡素化され、Python開発者がGemini CLIの能力を容易に拡張できるようになった。

詳細解説

連携の背景：Gemini CLIとMCP、FastMCPとは

　今回の連携を理解するために、関連する技術について簡単に説明します。

Gemini CLI:
　Googleの大規模言語モデルであるGeminiを、ターミナル（コマンドライン）から対話的に利用するためのツールです。開発者がコーディングや分析の際に、IDEやブラウザを離れることなくAIの支援を受けられるようにします。
MCP (Model Context Protocol):
　モデルが、単にテキストを生成するだけでなく、外部のコンテキスト（情報）にアクセスしたり、ツール（特定の機能を持つプログラム）を実行したりするための一連のルール（プロトコル）です。これにより、Geminiは外部のAPIを叩いて最新の情報を取得したり、データベースと連携したりといった、より能動的なアクションを実行できます。
FastMCP:
　このMCPのルールに準拠したサーバーを、Pythonで簡単に構築するためのライブラリです。Pythonのデコレータや型ヒントといったモダンな機能を利用して、直感的にツールやプロンプトを定義できるのが特徴です。

今回の連携がもたらす価値

　これまでもGemini CLIでカスタムMCPサーバーを利用すること自体は可能でしたが、サーバーの登録や依存関係の管理などを手動で行う必要がありました。

　今回の連携の最大のポイントは、FastMCP v2.12.3 から導入された新しいコマンドによって、このプロセスが大幅に簡素化された点です。

fastmcp install gemini-cli server.py

　上記コマンドを実行するだけで、server.py ファイルに定義した自作のMCPサーバーが、Gemini CLIに自動でインストール・設定されます。内部的には、設定の管理、依存関係の解決、そしてGemini CLIのMCP管理システム（gemini mcp add）の呼び出しまで、すべてが自動的に処理されます。

具体的に何ができるようになるのか？

　この連携により、Gemini CLIの体験を大幅に向上させる2つの主要な機能を簡単に実装できます。

ツールの統合:
　FastMCPを使って、外部のAPIやデータベースと連携する「ツール」を作成できます。例えば、「社内データベースから特定の顧客情報を検索するツール」や「特定の計算を実行するツール」などをPythonで定義し、Gemini CLIに統合できます。これにより、Gemini CLIはあなたのワークフローに能動的に参加するエージェントとなります。
プロンプトのスラッシュコマンド化:
　よく利用する定型プロンプトをFastMCPで定義し、Gemini CLI内でスラッシュコマンド（例：/promptname）として呼び出せるようになります。これにより、毎回長いプロンプトを入力する手間が省け、対話の効率が飛躍的に向上します。

導入手順

　この連携を試すための手順は非常にシンプルです。

Gemini CLIのインストール

npm install -g @google/gemini-cli@latest

FastMCPのインストール (v2.12.3以降)

pip install fastmcp>=2.12.3

サーバーファイル (server.py) の作成

import random
from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP(name="Dice Roller")

@mcp.tool
def roll_dice(n_dice: int) -> list[int]:
    """Roll `n_dice` 6-sided dice and return the results."""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n_dice)]

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

　ここに、カスタムツールやプロンプトをFastMCPの作法に則って記述します。

Gemini CLIへの統合

fastmcp install gemini-cli server.py

確認

　Gemini CLIを起動し、/mcp コマンドを実行して、サーバーが正しく登録されていることを確認します。

※より詳細な情報や高度な設定については、公式のFastMCP連携ドキュメントをご参照ください。

FASTMCPドキュメント：https://gofastmcp.com/integrations/gemini-cli

まとめ

　今回のGemini CLIとFastMCPの連携は、開発者がAIの能力を自身の開発環境やワークフローに合わせてカスタマイズする際のハードルを大きく下げるものです。特に、使い慣れたPythonを用いて、複雑な設定なしにGemini CLIの機能を拡張できるようになった点は、多くの開発者にとって朗報と言えるのではないでしょうか。