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連携・プラグイン/2026-03-28上級

Antigravity × MCP で外部APIを統合した独自AIエージェントを構築する

Antigravity の MCP(Model Context Protocol)を活用し、外部REST APIやWebhookを統合した独自AIエージェントの構築方法を実践的に解説。設計から実装、デバッグ、本番運用までをカバーします。

MCP17外部APIAIエージェント36Antigravity338REST APIWebhookカスタムツール

プレミアム記事

取り組みの背景

Antigravity は強力なコード生成と編集機能を提供してくれますが、「外部のデータソースと連携させたい」「自社のAPIをAIに操作させたい」といったニーズが出てくると、標準機能だけでは対応が難しくなります。

そこで活躍するのが MCP(Model Context Protocol)です。MCP を使えば、外部の REST API や Webhook をAIが直接操作できるツールとして統合でき、Antigravity をあなた専用のAIエージェントプラットフォームに拡張できます。

MCP の基本アーキテクチャを理解する

MCP とは何か

MCP(Model Context Protocol)は、AIモデルが外部ツールやデータソースとやり取りするための標準プロトコルです。Antigravity はネイティブで MCP をサポートしており、MCP サーバーを追加するだけで AIの機能を無限に拡張できます。

MCP のアーキテクチャは以下の3層で構成されています。

  • ホスト(Antigravity): AIモデルを実行し、ユーザーとのインタラクションを管理する
  • MCP クライアント: ホスト内で動作し、MCP サーバーとの通信を仲介する
  • MCP サーバー: 外部ツールやリソースを公開する独立プロセス

MCP サーバーが提供する3つの機能

MCP サーバーは以下の3種類の機能を公開できます。

  • Tools(ツール): AIが呼び出せる関数。外部APIの操作、データベースクエリ、ファイル操作など
  • Resources(リソース): AIが読み取れるデータソース。設定ファイル、ドキュメント、ライブデータなど
  • Prompts(プロンプト): 定型のプロンプトテンプレート。複雑な操作を簡略化するショートカット

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この記事で得られること
MCP サーバーの設計・実装からAntigravityへの接続まで一貫した開発フローを習得できる
外部 REST API を MCP ツールとしてラップし、AIが自律的にAPI呼び出しを行う仕組みを構築できる
エラーハンドリング・レート制限・認証トークン管理など本番運用に必要なパターンを学べる
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