MCPサーバーを使ってみよう〜Gemini CLIでGitHubを操作する〜

Posted at 2025-09-21

はじめに

最近、生成AIやAIエージェントの話題で「MCPサーバー」という言葉を目にする機会が増えてきました。これは一体どのような技術なのでしょうか。

MCP（Model Context Protocol）サーバーは、一言で言うと、GeminiのようなAIモデルと外部のツールやサービスを連携させるためのブリッジ役を担うサーバーです。

AIモデルは、それ単体では外部のAPIを叩いたり、ローカルの特定のコマンドを実行したりすることはできません。MCPサーバーは、AIモデルからのリクエストを受け取り、それを外部サービスへのAPIコールやコマンド実行に変換してくれます。これにより、AIモデルは本来アクセスできないリソースを「ツール」として利用できるようになるのです。

今回は、このMCPサーバーがどのようなものか、実際に手を動かしながら体感してみましょう。

ハンズオンの準備

MCPサーバーのクライアントとして、今回はGoogleのGemini CLIを使用します。環境は、セットアップが不要なGoogle CloudのCloud Shellを利用すると手軽です。

まず、Google Cloudにログインし、Cloud Shellを起動します。
ターミナルが利用可能になったら、以下のコマンドを実行します。

gemini

これだけでGemini CLIが起動し、対話可能な状態になります。ハンズオンの準備はこれだけです。

Github MCPサーバーの設定

それでは早速、MCPサーバーの設定に入ります。
今回は、公開されているGithub MCPサーバーに接続し、Gemini CLIからGitHubリポジトリを操作してみます。

1. GitHubのパーソナルアクセストークン（PAT）の準備

まず、Gemini CLIがGitHub APIを利用するための認証情報として、パーソナルアクセストークン（PAT）を発行します。

GitHubにログインし、[Settings] > [Developer settings] > [Personal access tokens] > [Fine-grained tokens] にアクセスします。
[Generate new token] をクリックします。
nameに分かりやすい名前（例: gemini-cli-mcp）をつけ、Expiration（有効期限）を設定します。
Repository access で、Only select repositoriesを選択し、今回のMCPサーバーで利用するリポジトリを選択します。
[Permissions]で必要な権限を追加します。今回は、Issues、Contents、Pull Requests、WorkflowsにRead-Write権限を設定します。
[Generate token] をクリックし、表示されたトークン（ghp_...）をコピーしておきます。

2. Gemini CLIの設定

次に、Cloud Shell上でGemini CLIの設定ファイルを作成し、先ほどのPATを登録します。

以下のコマンドで設定ファイルを開いてください。

mkdir -p ~/.gemini
nano ~/.gemini/settings.json

エディタが開いたら、以下の内容を貼り付けます。

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "oauth-personal",
  "mcpServers": {
       "github": {
            "httpUrl": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
            "headers": {
                "Authorization": "GITHUB_PAT"
            },
            "timeout": 5000
       }
  }
}

GITHUB_PAT の部分を、先ほどコピーしたご自身のトークンに書き換えてください。
書き換えたら、Ctrl + O → Enter → Ctrl + Xでファイルを保存します。

これで、Gemini CLIがGithub MCPサーバーと通信するための設定が完了しました。

MCPサーバー経由でのGitHub操作

設定が完了したので、実際にGemini CLIからGitHubを操作してみましょう。
再度 gemini コマンドでCLIを起動します。

1. 接続確認

まず、/mcp refresh コマンドを入力し、設定を更新します。

/mcp refresh

設定した github MCPサーバーのツール群が表示されれば成功です。

早速MCPサーバーを使ってみましょう。

以下のように入力し、githubリポジトリをリストアップしてもらいましょう。

私のgithubリポジトリをリストアップして

MCPサーバーを使ってgithubリポジトリをリストアップしてくれました！

2. リポジトリのクローン

では、GitHubリポジトリをクローンします。<repo-name> はご自身のリポジトリ名に置き換えてください。

<repo-name> をクローンして。

この指示により、Geminiは git clone コマンドを直接実行する代わりに、MCPサーバーを介して操作が実行してくれます。

クローンしたgemini-cli-sampleのフォルダが作成されていることを確認できました。

3. ファイルの作成とプッシュ

次に、ファイルを生成してプッシュします。
一度 /quit でGeminiを終了し、cd コマンドでクローンしたディレクトリに移動してから、再度 gemini を起動してください。

次に、gemini cliにファイルを作成してもらいましょう。

test.txtを作成して、これはgithub mcpのテストです。と書き込んでください。

Gemini CLIはデフォルでいくつかのツールを使用できます。ファイル作成にはWriteFileというツールを使っています。
使用可能なツールは/toolsから確認できます。

ファイルが作成されたかどうか、確認してみましょう。

最後に、この変更をGitHubにプッシュします。

私のgithubリポジトリのgemini-cli-sampleにtext.txtをプッシュして。

これにより、ブランチを取得し、プッシュまで実行してくれます。

ブラウザでご自身のGitHubリポジトリを確認すると、ファイルが指定したコミットメッセージでプッシュされていることが確認できるはずです。

まとめ

今回は、Github MCPサーバーを例に、MCPサーバーの仕組みを体感していただきました。

Gemini CLIからの自然言語による指示が、MCPサーバーを介してGitHub APIの呼び出しに変換され、一連のGit操作が実行される流れを確認できました。

このようにMCPサーバーは、AIモデルの能力を外部サービスへと拡張するための強力な仕組みです。今回は既存のサーバーを利用しましたが、カスタムツールを自作のMCPサーバーとして実装することで、AIモデルを様々なワークフローに組み込むことが可能になります。

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