MCP サーバーを使用して Gemini CLI と Antigravity から Cloud Run にアプリケーションをデプロイする

1. 概要

生成 AI の時代には、アイデアと動作するプロトタイプとの間の障壁が事実上消滅し、「バイブ コーダー」が誕生しました。クリエイターは自然言語と高レベルのインテントを活用して、複雑なアプリケーションを数分で実現できるようになり、手動の構文ではなくクリエイティブ フローに集中できます。ただし、この勢いは Deployment 段階で壁にぶつかることがよくあります。コンテナ化、構成、サーバー処理、メンテナンスなどの従来のインフラストラクチャのハードルにより、AI が排除するはずだった摩擦が再び発生します。

この Codelab では、デプロイをバイブ コーディング プロセスの自然な拡張機能にすることで、クリエイティブな速度を維持する方法について説明します。Gemini CLI と Anitgravity から Cloud Run MCP Server を使用して Cloud Run にアプリケーションをデプロイする方法について詳しく説明します。これにより、AI アプリケーションに Cloud Run にアプリケーションをデプロイするよう指示できます。Cloud Run は、インフラストラクチャ管理に関連するすべての作業を行う、プロダクション レディなサーバーレス サービスです。

作成するアプリの概要

このラボでは、次のことを行います。

  1. Cloud Run MCP サーバーを Gemini CLI 拡張機能としてインストールする
  2. Gemini CLI でバイブ コーディングを使用して簡単なアプリケーションを構築する
  3. Cloud Run MCP サーバーを使用してアプリケーションを Cloud Run にデプロイする
  4. Antigravity で Cloud Run MCP サーバーを有効にする
  5. Cloud Run MCP サーバーを使用して、Antigravity から同じアプリケーションを Cloud Run にデプロイする

要件

2. 始める前に

プロジェクトを作成する

  1. Google Cloud コンソールのプロジェクト選択ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
  2. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

ターミナルからログインする

Gemini CLI と Antigravity の両方で Cloud Run MCP サーバーを使用する場合は、gcloud を使用してログインする必要があります。

  1. マシンにインストールされている gcloud を使用します。ターミナルで、次のコマンドを使用して Google Cloud アカウントにログインします。
gcloud auth login
  1. 次のコマンドを使用して、アプリケーションの認証情報を設定します。
gcloud auth application-default login
  1. 次のコマンドを実行して、gcloud コマンドがプロジェクトを認識していることを確認します。
gcloud config list project
  1. プロジェクトが設定されていない場合は、次のコマンドを使用して設定します。
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

Gemini API キーを生成する

  1. ブラウザで、API キーのページに移動します。
  2. ページの右上にある [API キーを作成] ボタンをクリックします。
  3. [新しいキーを作成] ポップアップが表示されたら、キーに適切な名前を付け、キーを作成する Google Cloud プロジェクトを選択します。
  4. [キーを作成] ボタンをクリックします。新しいキーが生成されます。
  5. 新しく生成されたキーをコピーします。
  6. ターミナル（ローカルまたは Cloud Shell）で、このキーの環境変数を次のように設定します。
export GOOGLE_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
export GEMINI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>

3. はじめに

MCP サーバーの概要

MCP サーバー（Model Context Protocol Server）は、AI アシスタントを外部システムやツールに接続する標準化されたブリッジとして機能します。これは、人工知能のユニバーサル ドライバまたは「USB-C ポート」と考えることができます。デベロッパーは、特定の AI モデルと通信するために、データソース（Google ドライブ、Gmail、ローカル データベースなど）ごとに一意の統合を構築する必要はありません。MCP は、すべてのモデルが理解できる共通言語を提供します。通常、このサーバーはマシンまたはリモートでローカルに実行され、「AI クライアント」（AI Studio、Gemini CLI、Antigravity など）からのリクエストをリッスンして、AI のトレーニング データ外にある情報に安全にアクセスします。

MCP サーバーの主な目的は、リソース、ツール、プロンプトとして技術的に定義された特定の機能を公開することで、パッシブ チャットボットをアクティブ エージェントに変換することです。サーバーを接続することで、AI はライブログファイルの読み取り、SQL データベースのクエリ、コード スクリプトの実行などの実際のタスクを実行できるようになります。

Cloud Run MCP サーバー

Cloud Run MCP サーバーを使用すると、MCP 対応 AI エージェントを Cloud Run と統合し、さまざまなアクションを実行できます。Cloud Run MCP サーバーには、豊富なツールとプロンプトが用意されています。

ツール

ツールは、AI が外部システムとやり取りして実際の作業を行うことができる実行可能な機能です。

  • deploy-file-contents: コンテンツを直接指定して、ファイルを Cloud Run にデプロイします。
  • list-services: 指定されたプロジェクトとリージョンの Cloud Run サービスを一覧表示します。
  • get-service: 特定の Cloud Run サービスの詳細を取得します。
  • get-service-log: 特定の Cloud Run サービスのログとエラー メッセージを取得します。
  • deploy-local-folder: ローカル フォルダを Google Cloud Run サービスにデプロイします。
  • list-projects: 使用可能な GCP プロジェクトを一覧表示します。
  • create-project: 新しい GCP プロジェクトを作成し、最初に使用可能な請求先アカウントに関連付けます。プロジェクト ID は省略可能です。

プロンプト

プロンプトは、一般的なタスクを実行するために使用できる自然言語コマンドです。引数が事前に入力されたツール呼び出しを実行するためのショートカットです。

  • deploy: 現在の作業ディレクトリを Cloud Run にデプロイします。サービス名が指定されていない場合は、DEFAULT_SERVICE_NAME 環境変数または現在の作業ディレクトリの名前が使用されます。
  • logs: Cloud Run サービスのログを取得します。サービス名が指定されていない場合は、DEFAULT_SERVICE_NAME 環境変数または現在の作業ディレクトリの名前が使用されます。

4. Gemini CLI 用の Run MCP サーバーをインストールする

Gemini CLI 拡張機能

Gemini CLI 拡張機能は、MCP サーバー、コンテキスト ファイル、カスタム コマンドを 1 つのインストール可能なユニットにまとめたモジュール パッケージです。機能の「輸送コンテナ」として機能し、GitHub、Firebase、Google Cloud などの特定のプラットフォームの専門スキルを Gemini CLI に即座に装備できます。

Cloud Run MCP サーバーを Gemini CLI 拡張機能としてインストールする

Cloud Run MCP サーバーを Gemini CLI 拡張機能としてインストールするには、次のコマンドを実行します。

gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp

インストールが成功したことを確認する

ターミナルで次のコマンドを実行して、Gemini CLI を開きます。

gemini

ターミナルが Gemini CLI モードになったら、次のコマンドを実行して、Cloud Run MCP サーバーが [準備完了] 状態になっていることを確認します。

/mcp list

Gemini CLI に表示されている Cloud Run MCP サーバーのスクリーンショット

また、バイブ コーディングに Gemini Code Assist を使用するには、認証を行う必要があります。これを行うには、Gemini CLI で次のコマンドを実行します。

/auth login

[Gemini API キーを使用する] オプションを選択します。GEMINI_API_KEY 環境変数をすでに設定しているため、自動的にログインします。

5. Gemini CLI でバイブ コーディングを行う

Gemini CLI を使用してバイブ コーディングされたウェブ アプリケーションを作成し、MCP サーバーを使用して Cloud Run にデプロイします。

  1. Gemini CLI ターミナルにいることを確認します。
  2. プロンプトを使用してウェブ アプリケーションを作成します。このようなプロンプトの例を次に示します。
Build a NodeJS-based neon-themed Tic-Tac-Toe web app where the grid glows and players X (cyan) and O (magenta) pulse with light against a dark background. The UI must focus on immersion, using CSS shadows and transitions to make the board feel responsive and alive.

Program the game logic in NodeJS in a new folder `neon-tic-tac-toe`, that handles turn switching, win detection, and a dramatic 'Game Over' announcement at the top of the screen.

Once the application is ready, tell me how to run it locally so that I can try it out before deploying on the server.

Gemini CLI は、ウェブ アプリケーションの作成プロセスで複数のポイントで入力を求める可能性があります。Gemini CLI が処理を進めてウェブ アプリケーションを実装できるように、適切な入力を指定します。

  1. アプリケーションの準備ができたら、Gemini CLI で指定されたとおりにローカルで実行します。アプリケーションの機能を試します。
  2. 必要に応じて、Gemini CLI にアプリケーションの変更を行うよう指示できます。

6. Gemini CLI から Cloud Run にデプロイする

  1. ウェブ アプリケーションの動作に満足したら、次のプロンプトを使用してアプリケーションを Cloud Run にデプロイします。
Deploy the neon-tic-tac-toe folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

プレースホルダを Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。必要に応じて、リージョンを任意のリージョンに変更できます。

Gemini CLI は、Cloud Run MCP サーバーの deploy_local_folder ツールを呼び出します。Gemini CLI がこのツールの実行を続行できるようにします。

  1. アプリケーションを Cloud Run にデプロイするには数分かかります。デプロイが完了するとすぐに、Cloud コンソール URL とサービス URL が表示されます。サービス URL をコピーしてブラウザに貼り付けます。

Gemini CLI からのデプロイ成功のスクリーンショット

  1. Cloud Run MCP サーバーを使用して、Gemini CLI から Cloud Run にウェブ アプリケーションをデプロイしました。

7. Antigravity でバイブ コーディングを行う

  1. Antigravity アプリケーションを開きます。
  2. 前のセクションで作成した neon-tic-tac-toe フォルダを開くか、ウェブ アプリケーションをバイブ コーディングできる新しいフォルダを開くことができます。
  3. 下の図に示すように、Antigravity 内で [Agent Manager] パネルが開いていることを確認します。

Antigravity のエージェント マネージャー パネルのスクリーンショット

  1. 新しいフォルダを開いた場合は、プロンプトの手順に沿って [Agent Manager] パネルでウェブ アプリケーションを作成します。ウェブ アプリケーションが想定どおりに作成されるように、適切な操作を行います。アプリケーションをローカルで実行して、アプリケーションが想定どおりに実行されているかどうかを確認することもできます。

8. Antigravity から Cloud Run にデプロイする

Cloud Run MCP サーバーをインストールします。

  1. [Agent Manager] パネルの右上にあるその他アイコン（3 つの点）をクリックします。プルダウンから、[MCP サーバー] オプションをクリックします。

Agent Manager パネルの [MCP Servers] オプション

  1. MCP ストアの検索テキストボックスで Cloud Run を検索します。[Cloud Run] MCP サーバーにカーソルを合わせ、右側に表示される [インストール] ボタンをクリックします。

Cloud Run MCP サーバーをインストールする

  1. インストールが完了したら、[Agent Manager] パネルの上部にある [エージェントに戻る] ボタンをクリックします。
  2. [Agent Manager] パネルで、このフォルダを Google Cloud プロジェクトの Cloud Run サービスとしてデプロイするよう指示します。
Deploy this folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

Cloud Run MCP サーバーの deploy_local_folder ツールが呼び出されます。フォルダの名前が Cloud Run サービス名として使用されます。

必要に応じて、リージョンを任意のリージョンに変更できます。

  1. アプリケーションを Cloud Run にデプロイするには数分かかります。デプロイが完了するとすぐに、Cloud コンソール URL とサービス URL が表示されます。サービス URL をコピーしてブラウザに貼り付けます。

Antigravity からのデプロイ成功のスクリーンショット

  1. Cloud Run MCP サーバーを使用して、Antigravity から Cloud Run にウェブ アプリケーションをデプロイしました。

9. クリーンアップ

この投稿で使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順を行います。

  • Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
  • プロジェクト リストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
  • ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

10. 完了

おめでとうございます！アプリケーションのバイブ コーディングを完了し、Gemini CLI と Antigravity の Cloud Run MCP サーバーを介して Cloud Run にデプロイしました。

Gemini CLI と Antigravity は、アプリケーションの開発とテストに使用されるアプリケーションであり、ユーザーはアイデアをすぐに実現できます。

これらのツールと Cloud Run のシームレスな統合により、Cloud Run MCP サーバーを介して、アプリケーションを Google Cloud に直接簡単にデプロイできます。Cloud Run を使用すると、サーバーレス環境のすべてのメリットが得られ、インフラストラクチャ管理の複雑さとオーバーヘッドが抽象化されます。