MCP Gemini Server

基本能力

产品定位

MCP Gemini Server 是一个中间件服务器，旨在通过 MCP 标准将 Google 的 Gemini 模型功能暴露为标准化工具，便于其他 LLM 或 MCP 兼容系统调用。

核心功能

• 核心生成：支持标准文本生成（gemini_generateContent）和流式文本生成（gemini_generateContentStream）。
• 函数调用：允许 Gemini 模型请求执行客户端定义的函数（gemini_functionCall）。
• 状态化聊天：管理多轮对话的上下文（gemini_startChat、gemini_sendMessage、gemini_sendFunctionResult）。
• 文件处理：支持文件的上传、列表、检索和删除（gemini_uploadFile、gemini_listFiles、gemini_getFile、gemini_deleteFile）。
• 缓存管理：支持缓存的创建、列表、检索、更新和删除（gemini_createCache、gemini_listCaches、gemini_getCache、gemini_updateCache、gemini_deleteCache）。

适用场景

• 内容生成：如生成诗歌、解释概念等。
• 对话系统：支持多轮对话的上下文管理。
• 文件处理：上传和管理文件以供模型使用。
• 缓存优化：通过缓存优化提示词和生成内容。

工具列表

1. 核心生成工具：
2. gemini_generateContent：生成非流式文本内容。
3. gemini_generateContentStream：生成流式文本内容（当前实现为收集所有块后返回完整文本）。
4. 函数调用工具：
5. gemini_functionCall：发送提示和函数声明，返回文本响应或函数调用对象。
6. 状态化聊天工具：
7. gemini_startChat：启动新的聊天会话。
8. gemini_sendMessage：在现有会话中发送消息。
9. gemini_sendFunctionResult：发送函数执行结果回会话。
10. 文件处理工具：
11. gemini_uploadFile：上传文件。
12. gemini_listFiles：列出上传的文件。
13. gemini_getFile：检索文件元数据。
14. gemini_deleteFile：删除文件。
15. 缓存管理工具：
16. gemini_createCache：创建缓存内容。
17. gemini_listCaches：列出缓存内容。
18. gemini_getCache：检索缓存元数据。
19. gemini_updateCache：更新缓存元数据。
20. gemini_deleteCache：删除缓存内容。

常见问题解答

• API 密钥问题：仅支持 Google AI Studio 的 API 密钥，不支持 Vertex AI 凭证。
• 文件上传问题：需要绝对路径。
• 流式生成问题：当前实现为收集所有块后返回完整文本，未实现真正的流式传输。
• 分页问题：gemini_listFiles 和 gemini_listCaches 可能无法可靠返回 nextPageToken。

使用教程

使用依赖

• Node.js：v18 或更高版本。
• Google AI Studio API Key：从 Google AI Studio 获取。

安装教程

通过 Smithery 安装

npx -y @smithery/cli install @bsmi021/mcp-gemini-server --client claude

手动安装

1. 克隆/放置项目：确保 mcp-gemini-server 项目目录可访问。
2. 安装依赖： bash npm install
3. 构建项目： bash npm run build
4. 配置 MCP 客户端：将服务器配置添加到 MCP 客户端的设置文件中（如 cline_mcp_settings.json）。
5. 重启 MCP 客户端：重启客户端以加载新配置。

调试方式

• 环境变量：确保 GOOGLE_GEMINI_API_KEY 和 GOOGLE_GEMINI_MODEL 正确设置。
• 日志检查：查看服务器日志以排查错误。
• 参数验证：使用 Zod 定义的参数模式进行验证。

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。