• 作成日 : 2026年2月6日

Gemini CLI MCPとは？仕組み・メリット・活用シーンを分かりやすく解説

Gemini CLIのMCP対応とは、settings.jsonのmcpServers設定を通じてMCPサーバーに接続し、外部ツールやデータソースを利用できるようにする機能です。MCPサーバーが提供するツールやデータをGemini CLIから呼び出せるため、接続するMCPサーバー次第で、API連携や自動処理、外部情報を踏まえた回答が可能になります。

当記事では、Gemini CLI MCPの基本的な考え方や仕組み、導入するメリット、設定の流れ、活用シーンを整理して解説します。

Gemini CLI MCPとは？

Gemini CLI MCPとは、Gemini CLIからMCPサーバーを介して外部の情報源や操作手段（ツール）を接続し、CLIベースのAI活用範囲を広げられる仕組みです。この拡張により、MCPサーバー経由で外部APIや業務データを参照して処理を行えるようになり、対話だけでなくローカル処理の範囲も広げられます。

Gemini CLI MCPの基本概要

Gemini CLI MCPは、CLI上のAIと外部システムを橋渡しするための拡張レイヤーです。Gemini CLIは、ターミナル上の対話・生成に加え、MCPサーバー連携によって外部ツールやデータソースを文脈情報として扱えるようになります。

その結果、MCPサーバーが提供する情報やツール呼び出しを踏まえた応答や、複数処理を組み合わせた自動化などが可能になります。

MCP（Model Context Protocol）とは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部コンテキストを安全かつ統一的に接続するための通信ルールです。MCPでは、LLMアプリ（クライアント）がMCPサーバーに標準化された手順で要求を送り、サーバー側が許可された範囲で外部ツールやデータにアクセスします。

これにより、どのような情報をAIに渡すのか、どこまで操作を許可するのかを明確に管理でき、拡張性と安全性の両立が可能になります。

Gemini CLIにMCPが追加された背景

Gemini CLIにこの仕組みが追加された背景には、CLI環境でも実務レベルのAI活用を求める声の増加があります。そのため、MCPサーバーを通じて外部ツールやデータソースと連携できる設計が採用されています。個人検証だけでなくPoCや業務利用を見据える場合、外部データや社内ツールとの連携が求められることがあります。

MCPは外部ツールやデータソースとの接続を標準化するためのオープンプロトコルで、Gemini CLIでもMCPサーバー経由で利用できます。これにより、CLIベースでも一段踏み込んだAI活用が現実的になっています。

Gemini CLI MCPを使うメリット

Gemini CLI MCPを使う最大のメリットは、CLIベースのAI操作を外部連携・業務利用へ自然に広げられる点です。ここでは、実際の活用を想定した3つの利点を整理します。

外部APIやデータソースと連携できる

外部APIやデータソースをAIの前提条件として扱えるようになります。Gemini CLI MCPを利用すると、Web API、社内データ、ファイルシステムなどの情報を取得し、それを文脈としてAIに渡すことが可能です。これにより、固定的なプロンプトだけでなく、最新データや実データを踏まえた応答や処理が行えるようになります。

CLI操作を業務向けに拡張できる

CLI操作を個人向けの試行錯誤から、業務レベルの処理へ拡張できます。単発のコマンド実行ではなく、外部処理を含む一連の流れをAIに任せられるため、定型作業の自動化や検証作業の効率化が進みます。スクリプトとAIを組み合わせる形よりも、構造的に整理された拡張が可能です。

個人利用からチーム利用へ展開しやすい

設定や役割を分離できるため、チーム利用にも展開しやすくなります。Gemini CLI MCPでは、接続先や権限を明確に定義できるため、属人化しにくい構成を取りやすいのが特徴です。個人検証で得た仕組みを、そのままPoCやチーム環境へ移行しやすい点も大きなメリットと言えます。

Gemini CLI MCPを使うための環境準備

Gemini CLI MCPを利用するには、対応する実行環境と基本的なCLI設定を事前に整えておく必要があります。ここでは、利用可能な環境、導入の全体像、事前に確認しておきたいポイントを整理します。

利用できる実行環境

一般的なローカル開発環境で利用できます。Gemini CLIはmacOS・Linux・Windowsで利用でき、ターミナル操作に対応した環境が必要です。

Node.js 20以上が前提となるため、CLIツールのインストールや環境変数の設定を問題なく行える状態であることが求められます。公式ドキュメントでは、標準インストールに加えてサンドボックス（Docker/Podman）で実行する方法も案内されています。

Gemini CLIのインストール概要

最初にGemini CLIをインストールし、基本的な動作確認を行います。インストール自体は公式手順に沿ってCLIを導入し、コマンドが実行できるかを確認する流れです。

この段階では拡張機能を意識する必要はなく、対話や簡単な指示が正常に動作すれば問題ありません。基礎的なCLI操作に慣れておくことで、その後の拡張設定もスムーズになります。

MCP利用前に確認しておくポイント

拡張を使う前に、設定管理と権限の考え方を整理しておくことが重要です。外部連携を行うため、認証情報の扱いや環境変数の管理方法を事前に決めておく必要があります。

また、どの処理をAIに任せ、どこまでを外部ツールに委ねるのかを明確にしておくと、後の設定や運用が属人化しにくくなります。最初は小さな検証から始めるのが現実的です。

Gemini CLI MCPの基本的な設定方法

Gemini CLI MCPの設定は、設定ファイルの定義・接続先の登録・認証情報の管理という3つの要素で構成されます。ここでは、初期設定で押さえておきたい基本的な考え方を順に解説します。

設定ファイル（settings.json）の役割

Gemini CLIでは、ユーザー設定ファイル（例：~/.gemini/settings.json）にmcpServersなどを記述してMCPサーバー連携を設定します。このファイルでは、どの拡張を有効にするか、どのサーバーと通信するかといった基本方針を定義します。

登録時には、command（stdio）やurl/httpUrl（SSE/HTTP）などの接続情報や、trust・includeTools/excludeToolsなどの制御項目を設定します。最初は最小限の項目から設定し、検証しながら段階的に追加していくのが現実的です。

MCPサーバーの登録方法

外部連携を行うために、接続先となるサーバーを明示的に登録します。登録時には、通信先のURLや利用する機能の種類を指定し、CLIがどの範囲まで外部処理を委ねるかを定義します。

この構造により、AIが直接外部システムへ触れるのではなく、制御された経路を通じて情報を取得・操作できるようになります。

認証情報・環境変数の設定

認証情報は設定ファイルに直接書かず、環境変数で管理するのが基本です。APIキーやトークンを分離することで、設定ファイルの共有やバージョン管理が安全になります。あらかじめ命名規則を決めておくと、チームや複数環境での運用もスムーズです。

Gemini CLI MCPの活用シーンは？

Gemini CLI MCPは、外部連携や自動化を前提とした実践的な活用シーンで力を発揮します。ここでは、導入後にイメージしやすい代表的な使いどころを3つ紹介します。

外部ツールやAPIとの連携例

外部ツールやAPIと組み合わせることで、CLI上のAIでも実データを扱えるようになります。たとえば、Web APIから取得した情報をもとに要約や判断を行ったり、社内システムのデータを参照して処理結果を返したりといった使い方が考えられます。手動でAPIを叩いて結果を貼り付ける必要がなくなり、一連の流れをCLI操作の中で完結できます。

CLI単体では難しい処理の自動化

複数の工程をまたぐ処理を、AI主導でまとめて自動化できます。通常のCLIでは、スクリプトを個別に組み合わせる必要がある作業も、外部処理を含めた一連の流れとして整理できます。定型的な調査、検証、変換作業などをまとめて任せられるため、作業の抜け漏れや属人的な手順を減らす効果も期待できます。

PoCや業務検証での使いどころ

PoCや業務検証の段階で、実用性を素早く確認できる点も大きな特徴です。本格的なシステム開発に入る前に、CLI上で外部連携の可否や処理の流れを検証できます。個人で試した構成をそのまま拡張できるため、検証から業務利用への移行をスムーズに進めやすくなります。

Gemini CLI MCPを企業で使う際のポイント

Gemini CLI MCPを企業で活用する場合、個人検証とは異なる視点での設計と運用が重要になります。ここでは、組織導入を前提に押さえておきたい3つのポイントを整理します。

個人利用と組織利用の違い

企業利用では「再現性」と「管理性」が重視されます。個人利用では自由度の高い設定や試行錯誤がしやすい一方、組織利用では誰が使っても同じ結果が得られる構成が求められます。

接続先や利用範囲、役割分担を明確に定義し、属人化した設定を前提にしないことが重要です。Gemini CLI MCPは、設定を外部ファイルとして分離できるため、組織向けの運用にも適しています。

設定・運用を属人化させない工夫

設定情報と運用ルールを明文化することが、安定運用の鍵になります。設定ファイルの構成ルールや環境変数の命名規則を統一し、ドキュメントとして共有することで、特定の担当者に依存しない体制を作れます。

また、小規模な検証構成をテンプレート化しておくと、新しいプロジェクトやメンバーが参加した際もスムーズに展開できます。

AI人材育成や社内展開での活用

Gemini CLI MCPは、AI活用の理解を深める教育ツールとしても有効です。CLIベースで外部連携や処理の流れを確認できるため、AIがどのように情報を扱っているのかを可視化しやすくなります。

段階的な検証を通じて、AI活用に慣れた人材を育成し、社内での活用事例を増やしていく足がかりとして活用できます。

Gemini CLI MCPで広がるCLIベースAI活用の可能性

Gemini CLI MCPは、CLI上のAI操作を外部ツールやデータと連携させ、実務に近い使い方へ拡張できる仕組みです。基本構造や設定方法を押さえることで、API連携や処理の自動化、PoCでの検証まで段階的に活用できます。個人検証にとどまらず、設定の再利用や管理を意識すれば、チームや企業環境への展開も現実的です。外部連携の標準プロトコルとしての特性を理解し、目的に応じた使いどころを見極めることが重要です。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。