Model Context Protocol（MCP）の統合

Travel Impact Model（TIM）API は、AI エージェントと大規模言語モデル（LLM）が API やツールとやり取りするために設計されたオープンスタンダードである Model Context Protocol（MCP）をサポートしています。MCP エンドポイントを使用することで、AI エージェントは TIM API の機能を動的に検出して使用し、フライトの排出量を計算できます。

プロトコルの詳細については、Model Context Protocol の仕様をご覧ください。

エンドポイント

Travel Impact Model API の MCP エンドポイントは次のとおりです。

https://travelimpactmodel.googleapis.com/mcp

すべての MCP インタラクションは、このエンドポイントに JSON-RPC 2.0 POST リクエストを送信することで行われます。

認証

MCP エンドポイントは、標準の Travel Impact Model API と同じ認証方法を使用します。Google Cloud プロジェクトの有効な API キーを指定する必要があります。また、「Travel Impact Model API」が有効になっていることを確認してください。

コア MCP メソッド

MCP エンドポイントとのインタラクションでは、主に次の 2 つの方法が使用されます。

tools/list: 使用可能なツール、その説明、入出力 JSON スキーマを検出します。
tools/call: 指定された引数を使用して特定のツールを実行します。

使用可能なツール

次の機能はツールとして公開されています。

compute_flight_emissions: 特定の今後のフライトの排出量の詳細を取得します。
compute_typical_flight_emissions: 特定のフライトの詳細を必要とせずに、空港間の一般的な排出量を取得します。
compute_scope3_flight_emissions: 過去のフライトの排出量を取得します。スコープ 3 のレポートに適しています。

入力と出力の正確なスキーマは、tools/list レスポンスで提供されます。

AI エージェントと統合する

次の手順に沿って、一般的な AI アプリケーションを構成します。YOUR_API_KEY は、Travel Impact Model API キーに置き換えます。

Gemini CLI

Gemini CLI を構成する手順は次のとおりです。

~/.gemini/extensions/travel-impact-model/gemini-extension.json に拡張機能ファイルを作成します。

次の内容をファイルに保存します。

{
  "name": "travel-impact-model",
  "version": "3.0.0",
  "mcpServers": {
    "travel-impact-model": {
      "httpUrl": "https://travelimpactmodel.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

ターミナルで gemini を実行して、Gemini CLI を起動します。
/mcp list を実行して、travel-impact-model サーバーが構成され、そのツールが使用可能であることを確認します。

Antigravity

MCP サーバーを使用するように Antigravity を構成するには:

Antigravity で、[エージェント] ペインの [その他のオプション] メニュー > [MCP サーバー] > [MCP サーバーを管理] をクリックします。

開いた [Manage MCP Servers] ペインの上部にある [View raw config] をクリックして、mcp_config.json ファイルを編集します。

{
  "mcpServers": {
    "TravelImpactModel": {
      "serverUrl": "https://travelimpactmodel.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

[MCP サーバーの管理] に戻り、[更新] をクリックします。

インタラクションの例

構成が完了すると、自然言語を使用して AI エージェントを介して TIM API とやり取りできます。

ユーザー: チューリッヒからボストンまでの LX 52 便の排出量はどのくらいですか？

エージェント: 2026 年 3 月 25 日のチューリッヒ（ZRH）発ボストン（BOS）行きのスイスインターナショナルエアラインズ LX 52 便の乗客 1 人あたりの推定二酸化炭素排出量は次のとおりです。

エコノミー: 354.10 kg CO2e

プレミアムエコノミー: 531.14 kg CO2e

ビジネス: 1,416.38 kg CO2e

1 回目: 1,770.48 kg CO2e

このフライトの飛行機雲による影響は中程度と予測されています。

ユーザー: チューリッヒからボストンまでの一般的な排出量はどのくらいですか？

エージェント: チューリッヒ（ZRH）からボストン（BOS）までのフライトの乗客 1 人あたりの標準的な二酸化炭素排出量は次のとおりです。

エコノミー: 415.41 kg CO2e

プレミアムエコノミー: 582.00 kg CO2e

ビジネス: 1,473.95 kg CO2e

初回: 1,817.35 kg CO2e

Model Context Protocol（MCP）の統合 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。