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Gemini AI MCP服务器

该项目通过MCP协议将Google的Gemini AI模型与Claude CLI集成，提供多模型支持、JSON响应格式和强大的错误处理功能。

  • by tonycai
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
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使用说明

Gemini AI MCP服务器

该项目通过MCP协议将谷歌的Gemini AI模型与Claude CLI集成在一起。

核心功能

  • MCP协议集成：通过标准化的MCP协议与Claude CLI无缝集成
  • 多模型支持：兼容多种Gemini AI型号，包括2.5 Pro和1.5系列
  • JSON响应格式：用于可靠解析和集成的结构化JSON响应
  • 错误处理：强大的错误处理功能，提供信息丰富的错误消息
  • 命令行参数：具有可选参数的灵活命令行界面
  • 环境配置：通过环境变量进行简单的API密钥配置

设置

  1. 确保您已安装Google Generative AI Python包：

    pip install google-generativeai

  2. 将您的Google API密钥设置为环境变量：

    export GOOGLE_API_KEY=your_api_key

  3. 确保shell脚本可执行：

    chmod +x gemini.sh

使用Claude CLI

  1. 通过将目录添加到MCP搜索路径，配置Claude CLI以使用此MCP服务器

  2. 通过Claude CLI使用Gemini命令：

    claude mcp gemini --prompt "Your prompt here"

  3. （可选）指定不同的Gemini模型：

    claude mcp gemini --prompt "Your prompt here" --model "gemini-1.5-pro"

直接测试服务器

您可以在没有Claude CLI的情况下直接测试服务器：

./gemini.sh gemini --prompt "Explain quantum physics simply"

可用型号

  • gemini-2.5-pro-review-03-25（默认）
  • 双子座-1.5-pro
  • 双子座-1.5-flash

MCP集成

此服务器实现了MCP协议，以便与Claude CLI无缝集成。这 mcp.json 文件定义了可用的命令和参数。

建筑

gemini_server/
├── mcp.json            # MCP protocol definition
├── gemini_server.py    # Core server implementation
├── gemini.sh           # Shell wrapper script
├── genai.py            # Original implementation (reference)
├── README.md           # Documentation
└── changes.log         # Implementation changes log

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