[Google AI Pro プラン目線] Antigravity と Google Cloud — アプリを書いて GCP にデプロイ（第2回・アプリを書く）

少し前から Cloud Run を使っていて、これまではローカルでコードを書き、Google Cloud の Cloud Run の Web 画面に貼り付けて実行し、エラーなら修正してまた実行、というやり方でした。
このシリーズの目的は、その一連の流れを Antigravity の中だけでできるようにすることです。

Web でやっていることをローカルでやる

Cloud Run では、Web コンソールの「サービスの作成」で次のどちらかを選んでデプロイします（公式：コンテナイメージのデプロイ）。

既存のコンテナイメージから1つのリビジョンをデプロイする（Artifact Registry や Docker Hub のイメージ URL を指定）、またはソース リポジトリから新しいリビジョンを継続的にデプロイする（リポジトリのソースからビルド）。いずれにしても、Cloud Run が動かすのは「コンテナ」です。

これまで、ローカルで書いたコードを Web の画面に貼り付けて実行し、エラーなら直してまた実行、というやり方をしていた方もいると思います。

本シリーズでは、その「Web でやる操作」をローカル（Antigravity）で完結させることを目指します。ソースと Dockerfile を手元で用意し、ローカルで確認してから、第3回で gcloud でデプロイする形です。

Cloud Run に必要なこと

Cloud Run は「コンテナ」の上でアプリを動かします。コンテナは、アプリとその実行に必要な環境（Python やライブラリなど）をひとまとめにした箱のようなものです。Cloud Run はこの箱を起動し、HTTP のリクエストをそこに送ります。

箱の作り方は Dockerfile に書きます。土台にするイメージ、入れるパッケージ、コピーするファイル、起動コマンドを指定するだけです。また、箱は「どの番号の入り口で待つか」を Cloud Run が PORT という環境変数で渡すので、アプリはその番号で HTTP を待つように書きます（コンテナ契約）。

必要なファイルは3つです。main.py（アプリ本体）、requirements.txt（pip で入れるパッケージ一覧）、Dockerfile（コンテナのビルド手順）。この3つをそろえれば、Cloud Run がコンテナを組み立てて動かせます（公式：ソースをコンテナにビルド）。API キーなどはデプロイ時に環境変数や Secret で渡せます（第3回で扱います）。

Dockerfile の内容（1行ずつ）

cloudrun_hello と cloudrun_ask の Dockerfile は同じ構成です。コンテナの「土台 → 依存インストール → アプリ配置 → 起動方法」を順に書いています。行ごとの意味は次のとおりです。

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY main.py .
ENV PORT=8080
EXPOSE 8080
CMD exec uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port ${PORT}

• FROM python:3.12-slim … 土台にするイメージ。Python 3.12 が入った軽量版の公式イメージです。ここからコンテナの「1枚目」が始まります。
• WORKDIR /app … このあとの作業場所を /app にします。ファイルのコピーやコマンドはここを基準に行われます。
• COPY requirements.txt . … ホストの requirements.txt をコンテナ内の /app（.）にコピーします。次の RUN pip install で使います。
• RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt … コンテナを組み立てる段階で、requirements.txt に書かれたパッケージ（FastAPI や uvicorn など）を pip でインストールします。--no-cache-dir はキャッシュを残さず、イメージを小さくするためです。
• COPY main.py . … アプリのソース main.py をコンテナの /app にコピーします。
• ENV PORT=8080 … 環境変数 PORT に 8080 を設定します。Cloud Run は起動時に PORT を渡すので、ここは「デフォルト値」です。Cloud Run 上では渡された番号が使われます。
• EXPOSE 8080 … このコンテナが 8080 番ポートで待ち受けることを宣言します。実際にリッスンするのは次の CMD の uvicorn です。
• CMD exec uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port ${PORT} … 起動時に実行するコマンド。uvicorn で FastAPI を起動し、${PORT}（Cloud Run が渡す番号）で HTTP を待つ。コンテナ契約に対応する部分。

ビルド時には FROM から COPY main.py までが実行されてイメージができ、実行時には CMD が動きます。main.py や requirements.txt を変えたら、イメージをやり直す（再ビルド）必要があります。

ランタイムのバージョン：コンテナでデプロイするとき、Cloud Run 上で動く Python はDockerfile の FROMで決まる。この Dockerfile は python:3.12-slim なので、Cloud Run 上も Python 3.12。

「Cloud Run の最新が 3.14」は Buildpack など Google がランタイムを渡す場合の話。Dockerfile でデプロイするときは FROM のバージョンがそのまま使われる。ローカル（例: 3.13）とデプロイ先（3.12）が違っても問題ない。

ランタイム・タグの確認場所：Web で選ぶ「ランタイム」（Python 3.12 など）→ 公式「サポートされている言語ランタイムとベースイメージ」の表。Dockerfile の FROM に書くタグ（例: 3.12-slim）→ Docker Hub の Python 公式イメージの「Tags」一覧。

-slim：ランタイム名ではなく、Docker 公式イメージの「バリアント」（軽量版）の一つ。Web の「ランタイム」はバージョンのみなので「slim」は出てこない。Dockerfile でベースを指定するときだけ 3.12-slim などと書く。揃えたい場合は FROM を python:3.13-slim などに変更。

用意する2本

fastapi>=0.100.0
uvicorn[standard]>=0.22.0

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY main.py .
ENV PORT=8080
EXPOSE 8080
CMD exec uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port ${PORT}

fastapi>=0.100.0
uvicorn[standard]>=0.22.0
google-generativeai>=0.8.0

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY main.py .
ENV PORT=8080
EXPOSE 8080
CMD exec uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port ${PORT}

Step 1：フォルダを開く

cloudrun_hello と cloudrun_ask が入っているフォルダ（例：brief029）を Antigravity で開きます。まだ用意していない場合は、各フォルダに main.py・requirements.txt・Dockerfile を置いてください（サンプルは brief029 配下を参照）。

Step 2：ローカルで動かして確認する

どちらも、そのフォルダで pip install -r requirements.txt を実行したあと、uvicorn で起動し、ブラウザで表示を確認します。ローカルではポート 8000 を使います（Cloud Run では PORT を使用）。

cloudrun_hello

pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

ブラウザで http://localhost:8000/ を開きます。

cloudrun_ask

同じターミナルで、先に GEMINI_API_KEY を設定してから起動します（PowerShell の例）。

pip install -r requirements.txt
$env:GEMINI_API_KEY="取得したAPIキー"
python -m uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

ブラウザで http://localhost:8000/ask?q=こんにちは を開きます。終了は Ctrl+C。uvicorn が認識されない場合は python -m uvicorn ...、ポートが使えない場合は --port 8000 を付けてください。

おわりに

2本とも、Cloud Run 用の3ファイルがそろった状態で用意できました。第3回では、Antigravity のターミナルから gcloud でこれらを Cloud Run にデプロイする流れをまとめます。