#!/usr/bin/env -S deno run --allow-run --allow-env --env-file=../.env
/**
* Google検索機能付きAI応答のプロンプトテスト（Deno版）
*/
import { spawn } from "node:child_process";
import { createInterface } from "node:readline";
class MCPTestClient {
constructor(options: { verbose?: boolean; timeout?: number } = {}) {
this.verbose = options.verbose !== false;
this.timeout = options.timeout || 60000; // Google検索のため長めに設定
}
private verbose: boolean;
private timeout: number;
async callTool(toolName: string, toolArguments: any): Promise<any> {
return new Promise((resolve, reject) => {
if (this.verbose) {
console.log(`🚀 MCPツール "${toolName}" のテストを開始...`);
}
// MCPサーバープロセスを起動
const mcpServer = spawn('deno', ['run', '--env-file=.env', '--allow-net=generativelanguage.googleapis.com', '--allow-env', '--allow-read', 'index.ts'], {
stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe']
});
// サーバーからのレスポンスを処理
const rl = createInterface({
input: mcpServer.stdout,
crlfDelay: Infinity
});
let toolResult: any = null;
rl.on('line', (line: string) => {
if (this.verbose) {
console.log('📥 サーバーレスポンス:', line);
}
try {
const response = JSON.parse(line);
// 初期化完了の確認
if (response.id === 1 && response.result) {
return;
}
// ツール実行結果の取得
if (response.id === 2 && response.result) {
toolResult = response.result;
mcpServer.kill();
resolve(toolResult);
}
// エラーハンドリング
if (response.error) {
mcpServer.kill();
reject(new Error(`MCP Error: ${JSON.stringify(response.error)}`));
}
} catch (e) {
// JSONパースエラーは無視
}
});
mcpServer.stderr?.on('data', (data: Uint8Array) => {
if (this.verbose) {
console.log('📋 サーバーログ:', new TextDecoder().decode(data));
}
});
mcpServer.on('close', (code: number | null) => {
if (this.verbose) {
console.log(`✅ MCPサーバープロセス終了 (コード: ${code})`);
}
if (!toolResult) {
reject(new Error('ツール実行が完了しませんでした'));
}
});
// 初期化メッセージを送信
const initMessage = {
jsonrpc: "2.0",
id: 1,
method: "initialize",
params: {
protocolVersion: "2024-11-05",
capabilities: { tools: {} },
clientInfo: { name: "mcp-test-client", version: "1.0.0" }
}
};
if (this.verbose) {
console.log('📤 初期化メッセージ送信中...');
}
mcpServer.stdin?.write(JSON.stringify(initMessage) + '\n');
// ツール呼び出しメッセージを送信
setTimeout(() => {
const toolCallMessage = {
jsonrpc: "2.0",
id: 2,
method: "tools/call",
params: {
name: toolName,
arguments: toolArguments
}
};
if (this.verbose) {
console.log(`📤 ツール "${toolName}" 呼び出し中...`);
}
mcpServer.stdin?.write(JSON.stringify(toolCallMessage) + '\n');
}, 1000);
// タイムアウト設定
setTimeout(() => {
if (this.verbose) {
console.log('⏰ タイムアウト: プロセスを終了します');
}
mcpServer.kill();
reject(new Error('テストがタイムアウトしました'));
}, this.timeout);
});
}
extractText(result: any): string {
if (!result || !result.content) {
return '';
}
return result.content
.filter((item: any) => item.type === 'text')
.map((item: any) => item.text)
.join('\n');
}
extractGroundingMetadata(result: any): any[] {
if (!result) {
return [];
}
// デバッグ用: レスポンス全体を確認
console.log('🔍 [extractGroundingMetadata] Full result:', JSON.stringify(result, null, 2));
// MCPレスポンスの形式に合わせて確認
if (result.webSearchQueries || result.groundingChunks) {
console.log('✅ Found grounding data in MCP response');
return result.groundingChunks || [];
}
// content内にGrounding情報がある場合
if (result.content) {
return result.content
.filter((item: any) => item.type === 'text' && item.groundingMetadata)
.map((item: any) => item.groundingMetadata)
.flat();
}
return [];
}
}
/**
* Google検索機能付きAI応答のテストを実行
*/
async function testGoogleSearchResponse() {
const client = new MCPTestClient({
verbose: true,
timeout: 60000 // Google検索のため60秒に設定
});
try {
console.log('🔍 === Google検索機能付きAI応答テスト開始 ===\n');
// テストケース1: 最新の技術情報を検索
console.log('📱 テストケース1: 最新技術情報の検索...');
const techResult = await client.callTool('call_google_search', {
userMessage: "2024年の最新のAI技術の動向について教えてください。特にLLM（大規模言語モデル）の進展について詳しく説明してください。",
options: {
useVertexAI: false,
model: "gemini-2.5-flash"
}
});
console.log('\n🤖 === Google検索付きAI応答（技術動向）===');
const techResponseText = client.extractText(techResult);
console.log(techResponseText);
// Grounding情報の確認
const techGroundingData = client.extractGroundingMetadata(techResult);
if (techGroundingData.length > 0) {
console.log('\n🔗 === 検索ソース情報 ===');
techGroundingData.forEach((grounding: any, index: number) => {
console.log(`ソース ${index + 1}:`, grounding);
});
}
console.log('=== レスポンス終了 ===\n');
// テストケース2: 現在のニュース/イベント情報
console.log('📰 テストケース2: 現在のニュース情報の検索...');
const newsResult = await client.callTool('call_google_search', {
userMessage: "日本の最新ニュースで重要な出来事を3つ教えてください。特に経済や技術分野のニュースを重視してください。",
options: {
useVertexAI: false,
model: "gemini-2.5-flash"
}
});
console.log('\n📰 === Google検索付きAI応答（ニュース）===');
const newsResponseText = client.extractText(newsResult);
console.log(newsResponseText);
const newsGroundingData = client.extractGroundingMetadata(newsResult);
if (newsGroundingData.length > 0) {
console.log('\n🔗 === 検索ソース情報 ===');
newsGroundingData.forEach((grounding: any, index: number) => {
console.log(`ソース ${index + 1}:`, grounding);
});
}
console.log('=== レスポンス終了 ===\n');
// レスポンス検証
console.log('🔍 === レスポンス検証 ===');
// 技術動向レスポンスの検証
const techKeywords = ['AI', '2024', 'LLM', '大規模言語モデル', '技術', '進展'];
const foundTechKeywords = techKeywords.filter(keyword =>
techResponseText.toLowerCase().includes(keyword.toLowerCase()) ||
techResponseText.includes(keyword)
);
console.log(`✅ 技術動向キーワード検出: ${foundTechKeywords.length}/${techKeywords.length}`);
foundTechKeywords.forEach(keyword => {
console.log(` - "${keyword}" ✓`);
});
// ニュースレスポンスの検証
const newsKeywords = ['日本', 'ニュース', '経済', '技術', '最新'];
const foundNewsKeywords = newsKeywords.filter(keyword =>
newsResponseText.toLowerCase().includes(keyword.toLowerCase()) ||
newsResponseText.includes(keyword)
);
console.log(`✅ ニュースキーワード検出: ${foundNewsKeywords.length}/${newsKeywords.length}`);
foundNewsKeywords.forEach(keyword => {
console.log(` - "${keyword}" ✓`);
});
// Grounding機能の検証
const totalGroundingSources = techGroundingData.length + newsGroundingData.length;
console.log(`🔗 検索ソース参照数: ${totalGroundingSources}`);
// 総合評価
const techSuccess = foundTechKeywords.length >= 4;
const newsSuccess = foundNewsKeywords.length >= 3;
const groundingSuccess = totalGroundingSources > 0;
if (techSuccess && newsSuccess && groundingSuccess) {
console.log('\n🎉 テスト成功: Google検索機能付きAI応答が正常に動作しました！');
console.log(' ✅ 技術動向の応答が適切');
console.log(' ✅ ニュース情報の応答が適切');
console.log(' ✅ 検索ソースの参照が確認された');
} else {
console.log('\n⚠️ テスト警告: 一部の機能に問題がある可能性があります');
if (!techSuccess) console.log(' ❌ 技術動向の応答に問題');
if (!newsSuccess) console.log(' ❌ ニュース情報の応答に問題');
if (!groundingSuccess) console.log(' ❌ 検索ソースの参照が確認されない');
}
console.log(`\n📊 レスポンス統計:`);
console.log(` - 技術動向レスポンス文字数: ${techResponseText.length}`);
console.log(` - ニュースレスポンス文字数: ${newsResponseText.length}`);
console.log(` - 技術動向レスポンス行数: ${techResponseText.split('\n').length}`);
console.log(` - ニュースレスポンス行数: ${newsResponseText.split('\n').length}`);
console.log(` - 総検索ソース参照数: ${totalGroundingSources}`);
} catch (error) {
console.error('❌ テストエラー:', (error as Error).message);
globalThis.Deno?.exit(1);
}
}
// メイン実行
if ((import.meta as any).main) {
await testGoogleSearchResponse();
}
