Gemini API with MCP Tool Integration
2025.04.04
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Python自然语言处理自动化工具内容生成
该项目展示了如何将Google Gemini API与MCP（多云平台）框架管理的自定义工具集成。它使用Gemini API处理自然语言查询，并利用MCP工具根据查询意图执行特定操作。
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Overview
基本能力
产品定位
该项目是一个集成Google Gemini API和MCP框架的工具，用于处理自然语言查询并执行相应的操作。
核心功能
- 集成Google Gemini API处理自然语言查询。
- 利用MCP工具执行基于查询意图的特定操作。
- 支持自定义提示和行为调整。
适用场景
- 自然语言处理任务。
- 自动化工具调用和执行。
- 需要结合AI和自定义工具的场景。
工具列表
- Google Gemini API：用于处理自然语言查询。
- MCP框架：用于管理和执行自定义工具。
常见问题解答
- 如何获取Gemini API密钥？：需要在Google Cloud项目中启用Gemini API并获取API密钥。
- 如何设置MCP环境？：需要配置MCP_RUNNER和MCP_SCRIPT环境变量。
使用教程
使用依赖
- Python 3.7或更高版本。
- Google Cloud项目启用了Gemini API并拥有API密钥。
- 配置好的MCP环境。
- 包含必要环境变量的
.env文件。
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone <repository_url> cd <repository_directory> - 创建虚拟环境（推荐）：
bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate # On macOS/Linux - 安装依赖：
bash uv pip install dotenv google-generativeai mcp uv add "mcp[cli]" httpx uv pip install python-dotenv google-generativeai mcp - 创建
.env文件并添加环境变量：GEMINI_API_KEY=your_api_key_here GEMINI_MODEL=gemini-pro MCP_RUNNER=path_to_mcp_runner MCP_SCRIPT=path_to_mcp_script
调试方式
- 运行应用程序：
bash python main.py - 检查环境变量是否正确加载。
- 验证Gemini API和MCP客户端的连接是否正常。
- 检查工具调用和响应处理是否正确。