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Gemini模型咨询服务

一个MCP服务器，使LLM能够通过官方`@google/generative-ai` SDK咨询Google的Gemini模型，以获得额外的见解、分析或替代视角。

  • by Lettex
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 lettex/mcp-ask-gemini

使用说明

mcp问双子座

MCP服务器，使LLM能够咨询谷歌的Gemini模型，以获得更多见解、分析或替代方案 视角。这允许AI助手通过查询Gemini模型来利用多种LLM功能 官方的 @google/generative-ai SDK。

用例

此MCP服务器支持强大的LLM到LLM咨询场景：

  • 第二意见：获取复杂问题的替代观点
  • 专题分析：利用Gemini在特定领域的优势
  • 跨模型验证：比较不同AI模型之间的响应
  • 增强推理：使用双子座作为复杂任务的推理伙伴
  • 助研：在研究过程中，请咨询Gemini以获取更多见解

特性

  • 可通过以下方式执行 npx （无需安装）
  • 接受API密钥、型号名称和可选的系统提示
  • 温度、topP、maxTokens和stripThiningTags具有合理的默认值
  • 只实现一个MCP工具： ask_gemini
  • 针对API/身份验证/网络/速率限制问题的稳健错误处理
  • TypeScript、MCP stdio传输

安装

您可以直接使用npx运行：

  • npx mcp-ask-gemini--api-key$GOOGLE_api_key--型号/gemini-2.5闪存盘

或在本地安装：

  • npm安装mcp询问gemini
  • npx mcp-ask-gemini--api-key$GOOGLE_api_key--型号/gemini-2.5闪存盘

配置

您可以通过CLI标志或环境变量传递配置。默认值位于config/Defaults.json中，以及所有内容 存在用户可覆盖的情况。

必修的：

  • --api-key或env api_key
  • --模型或环境模型（例如，模型/gemini-2.5-flash-lite、模型/gemini-2.5-pro）。如果满足以下条件，则默认为config/Defaults.json 未提供。

可选：

  • --系统提示符或env system_prompt（默认为config/defaults.json）
  • --温度或环境温度（数字；默认为config/defaults.json）
  • --topP或env topP（数字；默认为config/defaults.json）
  • --maxTokens或env maxTokens（数字；默认为config/defaults.json）
  • --stripThiningTags或env stripThinkingTags（布尔值；默认为config/defaults.json）。条带 ... 和 ... 阻碍。

示例：

  • npx mcp-ask-gemini--api-key$GOOGLE_api_key--型号gemini-1.5-pro
  • API_KEY=$GOOGLE_API_KEY型号=型号/gemini-2.5闪存盘npx-mcp-ask-gemini
  • API_KEY=$GOOGLE_API_KEY MODEL=models/gemini-2.5闪存系统_PROMPT=“你是一个有用的助手。”npx mcp问双子座
  • API_KEY=$GOOGLE_API_KEY npx mcp-ask-gemini（使用默认型号和生成设置）

MCP工具：ask_gemini

服务器公开了一个工具，允许LLM咨询Gemini模型：

  • 名字: ask_gemini
  • 输入: { prompt: string }
  • 输出：Gemini模型文本响应（或isError=true的错误消息）

JSON模式示例

工具请求：

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "ask_gemini",
    "arguments": {
      "prompt": "What are the key differences between transformer and RNN architectures?"
    }
  }
}

成功响应：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Transformers and RNNs differ in several key ways:\n\n1. **Architecture**: Transformers use self-attention mechanisms while RNNs process sequences step-by-step...\n\n2. **Parallelization**: Transformers can process all tokens simultaneously, while RNNs must process sequentially..."
    }
  ]
}

错误响应：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Authentication error with Google Gemini API. Please verify your API key. Details: Invalid API key provided"
    }
  ],
  "isError": true
}

与MCP客户端一起使用

此服务器使用stdio传输，因此配置您的MCP客户端以启动命令并通过stdio连接。

Claude桌面配置

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ask-gemini": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-ask-gemini",
        "--api-key",
        "your-google-api-key-here",
        "--model",
        "gemini-1.5-pro"
      ]
    }
  }
}

MCP检查器配置

  • 命令: npx
  • 参数: ["mcp-ask-gemini", "--api-key", "$GOOGLE_API_KEY", "--model", "models/gemini-2.5-flash-lite"]

环境变量配置

{
  "mcpServers": {
    "ask-gemini": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-ask-gemini"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "your-google-api-key-here",
        "MODEL": "gemini-1.5-pro",
        "SYSTEM_PROMPT": "You are a helpful research assistant.",
        "TEMPERATURE": "0.7"
      }
    }
  }
}

错误处理

服务器返回以下有用消息：

  • API密钥无效（身份验证错误）
  • 型号名称无效或不可用
  • 超出费率限制/配额
  • 网络/连接问题

发展

  • npm安装
  • npm运行构建
  • node-dist/cli.js--api-key$GOOGLE_api_key--型号/gemii-2.5-flash-lite

环境变量

  • API_KEY:Google Gemini API密钥
  • 型号：Gemini型号名称
  • SYSTEM_PROMPT：可选系统提示
  • 温度：可选数字覆盖
  • TOPP：可选数字覆盖
  • MAXTOKENS：可选数字覆盖
  • STRIPTHINKINGTAGS：可选布尔覆盖（1/0，真/假，是/否）

许可证

麻省理工学院

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