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Gemini CLIとDocker MCP Toolkitを連携させてAIアシスト開発を加速する方法 🚀

 

AIを活用した開発を効率化するために、Gemini CLIとDocker MCP Toolkitを連携させる方法を解説します。この連携により、Docker環境でAIアシスト開発をスムーズに行うことが可能になります。

前提条件と初期設定 🛠️

始める前に、以下の準備が必要です。

  • Docker Desktopのインストール: システムにDocker Desktopがインストールされていることを確認してください。
  • Docker MCP Toolkitの有効化: Docker Desktop内でDocker MCP Toolkitを有効にします。
    https://note.com/create_ash/n/n75c61823f33d
  • 少なくとも1つのMCPサーバーの有効化: Docker、GitHub、Firecrawl、Kubernetes、Slackなど、少なくとも1つのMCPサーバーを有効にしてください。

Gemini CLIのインストール ⬇️

まず、Gemini CLIをインストールします。ターミナルを開き、以下のnpmコマンドを実行してください。

npm install -g @google/gemini-cli

起動と認証 🔑

インストールが完了したら、Gemini CLIを起動し、認証を行います。

  1. Gemini CLIの起動: ターミナルで gemini と入力します。
  2. Googleアカウントでのログイン: セットアップウィザードに従い、「Login with Google」を選択することをおすすめします。これにより、無料枠（1分あたり最大60リクエスト、1日あたり1,000リクエスト）でアクセスできます。
    より高いレート制限やエンタープライズアクセスが必要な場合は、Google AI StudioからAPIキーを取得し、export GEMINI_API_KEY=”YOUR_API_KEY”として環境変数に設定します。
  3. サインイン方法を選択すると、ブラウザウィンドウが開き、Googleアカウントでログインできます。

設定ファイルの更新 ⚙️

Gemini CLIの設定は~/.gemini/settings.jsonにあります。このファイルにDocker MCP Gatewayの設定を追加する必要があります。settings.jsonを以下のように更新してください。

{
  "mcpServers": {
    "MCP_DOCKER": {
      "command": "docker",
      "args": ["mcp", "gateway", "run"],
      "env": {}
    }
  }
}

利用方法 💬

設定が完了したら、Gemini CLIとMCP Toolkitを使い始めることができます。

  1. Geminiとのチャット開始: ターミナルを開き、geminiと入力してチャットを開始し、プロンプトを入力します。
  2. MCPとの対話: MCPと連携するには、/mcpと入力します。例えば、「List of all running containers on my system（システム上のすべての実行中のコンテナをリストアップしてください）」といったプロンプトを入力して、Docker環境と対話できます。

この設定により、GeminiのAI機能とDocker MCP Toolkitの連携が可能になり、よりスマートな開発ワークフローを実現できます。

例）githubと連携している様子

参照元: How to setup Gemini CLI + Docker MCP Toolkit for AI-assisted development

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