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Gemini MCPでMicrosoft Copilotと連携

AI に自分の API キーで Google Gemini を使わせます。Gemini モデルへの質問、リンクで指定した画像や PDF の分析、トークン数のカウント、埋め込みの作成、Nano Banana による画像の生成と編集ができ、画像はチャットにそのまま表示されます。

HC執筆: HelpCode チーム更新日 4分で読了 GitHub でオープンソース

クレジットカード不要 · 7日間の試用 · セルフホストの選択肢あり

Google Gemini API

Google Gemini API

Let your AI use Google Gemini with your own API key: ask Gemini models questions, analyse images and PDFs from a link, count tokens, create embeddings, and generate or edit pictures with Nano Banana that appear right in the chat.

ツール

13

地域

INTL

カテゴリー

公共データ

認証

API Key

必要な環境変数

GEMINI_API_KEY
Cloud にワンクリックでインストール

7日間無料トライアル · クレジットカード不要

  • 7日間の無料トライアル
    クレジットカード不要
  • GDPR・SOC 2 レディ
    EU データ保管、監査ログ
  • GitHub でオープンソース
    オープンソース · AGPL-3.0
  • ChatGPT、Claude、Gemini に対応
    MCP 対応クライアントすべて

概要

AI に自分の API キーで Google Gemini を使わせます。Gemini モデルへの質問、リンクで指定した画像や PDF の分析、トークン数のカウント、埋め込みの作成、Nano Banana による画像の生成と編集ができ、画像はチャットにそのまま表示されます。

ガイド付きセットアップ

Google Gemini API を Microsoft Copilot に 2 分で接続

AnythingMCP Cloud の無料トライアルを始め、ガイド付きセットアップで Google Gemini API を接続して、MCP URL を Microsoft Copilot に追加します。コードもサーバーの運用も不要です。

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こう聞いてみよう

Google Gemini API のサンプルプロンプト

プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。

Google Gemini API · MCP 経由でライブ
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Opus 4.7

Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。

💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Google Gemini API をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も git clone もローカルサーバーも不要。

Gemini API + Microsoft Copilot

AI に自分の API キーで Google Gemini を使わせます。Gemini モデルへの質問、リンクで指定した画像や PDF の分析、トークン数のカウント、埋め込みの作成、Nano Banana による画像の生成と編集ができ、画像はチャットにそのまま表示されます。

前提条件

完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:

GEMINI_API_KEY

ステップ 1 — 認証情報を取得

  1. Google AI Studio(https://aistudio.google.com/apikey)を開き、Google アカウントでサインインします。
  2. Create API key をクリックし、Google Cloud プロジェクトを選択または作成して、キーをコピーします。キーは通常 AIza で始まります。
  3. キーを GEMINI_API_KEY に貼り付けて、コネクターをインストールします。キーは Google にだけ送信されます。
  4. 画像を生成する場合や、より高い上限が必要な場合は、AI Studio でキーのプロジェクトの課金を有効にします(Get API key、次に Set up billing)。画像モデルには無料枠がありません。
  5. gemini_list_models を実行して、キーで使えるモデルを確認します。料金はかかりません。

課金: Gemini API はご自身のキーで動作します。モデル一覧、Files API、トークン数のカウントを除くすべての呼び出しは、キーのプロジェクトに課金されるか、その無料枠から差し引かれます。無料枠では、テキストモデルと埋め込みモデルを 1 分あたり・1 日あたりの上限内で無料で使えます。また、無料枠のプロンプトは Google が製品の改善に使う場合があります。より高性能なモデルを指定しない限り、AI は安価で高速な既定のモデル(テキストは gemini-3.1-flash-lite、埋め込みは gemini-embedding-001)を使います。長いプロンプトは、送信前に gemini_count_tokens で無料で見積もれます。

画像は有料です: gemini_generate_image と gemini_edit_image は Nano Banana で画像を作成または変更し、チャットにそのまま表示します。既定の画像モデルは 1 枚あたり約 0.034 ドル、最も高性能なモデルは約 0.13 ドルかかるため、AI は画像ごとに事前に確認を求めます。4 MB を超える画像は返されません。小さいサイズを指定してください。

リンクで渡すファイル: gemini_analyze_file_url は、公開された HTTPS リンク(最大 15 MB)で指定した画像、PDF、テキストファイル、CSV ファイル、短い動画について質問に答えます。リンクは Gemini 自身が取得するため、ログインなしで開ける必要があります。Files API のツールは、プロジェクトに保存されたファイルを一覧表示して読み取ります。ファイルは 48 時間で期限切れになります。gemini_delete_file はインストール時は無効です。

よくあるエラー: 無効なキーを示す 400: キーが間違っているか削除されています。AI Studio で新しいキーを作成してください。403: キーが他の API に制限されている(Google Cloud console の Credentials、API restrictions で Generative Language API を許可します)、プロジェクトで API が無効になっている、またはファイルのリンクが公開されていません。404: そのモデルコードは存在しません。gemini_list_models で確認してください。429: 無料枠または有料プランの上限に達したか、課金なしで画像モデルを呼び出しました。待つか、課金を有効にしてください。無料枠が利用できないという 400 は、お住まいの地域で無料枠が提供されていないことを意味します。課金を有効にしてください。Google の安全フィルターでブロックされたリクエストはエラーとして返り、再試行されません。

このコネクターは、ファイルのアップロード、音声や動画のストリーミング(Live API)、音声や動画の生成(Veo)、コンテキストキャッシュ、バッチジョブ、チューニング済みモデル、ファイル検索ストアには対応していません。

ステップ 2 — アダプターをインストール

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

ステップ 3 — Microsoft Copilot にコネクタを追加

サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL(https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)をコピーします。このガイドで YOUR_SERVER_ID と表示されている箇所に使ってください。

Microsoft Copilot は、Copilot Studio で作成したエージェントを通じて MCP サーバーを使います。AnythingMCP をツールとしてエージェントに追加し、そのエージェントを Microsoft 365 Copilot と Teams に公開します。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから Streamable HTTP で接続し、AnythingMCP はこれに対応しています。

  1. Copilot Studio でエージェントを開き(または新規作成し)、Tools で Add a tool → New tool → Model Context Protocol を選びます。
  2. Server name(例: AnythingMCP)、コネクタでできることを説明する Server description、Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID を入力します。Copilot Studio はこの説明をもとに、いつサーバーを呼び出すかを判断します。
  3. 認証で API key を選び、Type を Header、ヘッダー名を X-API-Key にして Create を選びます。
  4. Add tool で Create a new connection を選び、AnythingMCP の MCP API キー(MCP Servers → 対象のサーバー → API keys)を貼り付けて Add to agent を選びます。
  5. エージェントの Test ウィンドウで試します。Gemini API のツールが必要になる依頼をしてみましょう。
  6. Publish を選び、Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams で Make agent available in Microsoft Copilot を選択したまま Add channel を選びます。See agent in Teams で自分用にインストールされます。Microsoft 365 Copilot では @ を入力してエージェントを選びます。

ユーザーごとにサインインさせたい場合は、API キーの代わりに OAuth 2.0 → Dynamic discovery を選びます。各ユーザーは、エージェントが初めて呼び出すときに AnythingMCP にサインインします。

セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから接続するため、localhost は使えません。

利用可能なツール

ToolWhat it does
gemini_list_modelsList the Gemini models this API key can use, with their input and output token limits, whether they think, and the methods they support…
gemini_get_modelRead one Gemini model: display name, description, version, input and output token limits, default temperature, top-p and top-k, whether it…
gemini_generate_textAsk a Gemini model one question and get its text answer (generateContent)
gemini_generate_contentFull generateContent call for conversations and mixed input. contents is the list of turns: [{"role": "user", "parts": [{"text": "..."}]}…
gemini_analyze_file_urlAsk a Gemini model about a file on the web: an image, a PDF, a text or CSV file or a short video, given by its public HTTPS link (up to 15…
gemini_count_tokensCount how many input tokens a text is for a Gemini model, to estimate cost or check it fits the context window before a long call
gemini_embed_textTurn one text into an embedding vector (embedContent) for semantic search, clustering or similarity
gemini_batch_embed_textsEmbed up to 20 texts in one call (batchEmbedContents); the vectors come back in the order given
gemini_generate_imageCreate a picture from a text description with a Gemini image model (Nano Banana) and return it as an image the user can see
gemini_edit_imageChange an existing picture with a Gemini image model: describe the edit ("replace the sky with a sunset", "remove the person on the left"…
gemini_list_filesList the files stored in the project's Gemini Files API (uploaded for prompts, or generated), newest first, with name, display name, MIME…
gemini_get_fileRead one file of the Gemini Files API: display name, MIME type, size, state (PROCESSING, ACTIVE or FAILED), uri to use in…
gemini_delete_fileDelete a file from the Gemini Files API before it expires

プロンプトの例

  • 「下に貼るリンクの仕入先価格表 PDF を読んで、すべての商品と価格を一覧にしてください。」
  • 「この商品説明を、オンラインショップ向けにもっと短く親しみやすい文章に書き直すよう Gemini に頼んでください。」
  • 「この提案書は Gemini で何トークンになりますか。既定のモデルで要約するといくらかかりますか。」
  • 「Nano Banana で、木のテーブルに置いた青い陶器のマグカップの商品写真を作ってください。ただし、先に費用を教えて、私の OK を待ってください。」

FAQ

どの Copilot が対象ですか? 職場で使う Microsoft 365 Copilot で、Copilot Studio のエージェントを通じて利用します。個人アカウント向けの Microsoft Copilot アプリでは、独自の MCP サーバーを追加できません。

何が必要ですか? エージェントを作成するために、Copilot Studio を利用できる職場アカウント(ライセンスまたは試用版)が必要です。Microsoft 365 Copilot や Teams でエージェントを使う人には、エージェントへのアクセス権が必要です。共有するか、管理者に組織向けに公開してもらってください。組織が Power Platform コネクタにデータ ポリシーを適用している場合は、MCP サーバーにも適用されます。

エージェントがツールを呼び出しません。 ヘッダー名が正確に X-API-Key であること、キーが URL と同じ MCP サーバーのものであることを確認し、Server description を具体的に書いてください。Copilot Studio はこの説明をもとにサーバーを呼び出すかどうかを判断します。変更のたびにエージェントを再公開し、開いているチャットでは "start over" と入力すると新しいバージョンになります。

次のステップ

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Google Gemini API を Microsoft Copilot に 2 分で接続

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