Gemini MCP Server
2025.03.31
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JavaScriptAI 模型交互MCP 协议实现开发效率
Gemini MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 规范的服务器，用于与 Google 的 Gemini AI 模型进行交互。它充当 MCP 客户端（如 Claude for Desktop）与 Gemini AI 模型之间的桥梁，通过标准化接口实现无缝交互。该服务器支持多种 Gemini 模型，包括 Gemini 1.5 系列和 Gemini 1.0 系列，并提供了丰富的工具和资源，如单次问答、多轮对话和函数调用等功能。
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Overview
基本能力
产品定位
Gemini MCP Server 是一个适配器，用于将 MCP 客户端的请求转换为 Google Gemini 模型的 API 调用，并将响应以 MCP 格式返回。它使得 MCP 兼容客户端用户能够利用 Gemini 的能力，包括不同模型和函数调用。
核心功能
- 标准 MCP 实现：完全支持 MCP 规范，包括工具和资源。
- 本地传输：主要设计用于
stdio传输，以实现安全的本地连接（例如与桌面应用程序）。也支持通过 Docker 进行网络传输。 - 最新 Gemini API 集成：支持最新的 Gemini 模型，包括 Gemini 1.5 系列（通过 API 可用）。
- 函数调用支持：为支持函数调用的模型实现 Gemini 的函数调用能力。
- 弹性：包括指数退避的重试逻辑，用于处理瞬态 API 错误。
适用场景
- 通过 MCP 客户端（如 Claude for Desktop）与 Gemini AI 模型进行交互。
- 在本地环境中安全地使用 Gemini AI 模型。
- 需要多轮对话或函数调用的复杂 AI 交互场景。
工具列表
- ask_gemini：向指定的 Gemini 模型发送单个问题（提示）并返回响应。
- chat_with_gemini：管理与指定 Gemini 模型的多轮对话。
- gemini_function_call：利用 Gemini 的函数调用功能（仅适用于支持该功能的模型）。
常见问题解答
- API 密钥安全：确保不要将
.env文件或 API 密钥提交到源代码管理中。 - 网络暴露：如果服务器运行在暴露的网络端口上，确保它绑定到
localhost（127.0.0.1）。 - 输入清理：虽然 MCP 协议有结构，但传递给 Gemini 模型的提示来自用户输入，需注意安全性。
使用教程
使用依赖
- Node.js：版本 18 或更高。
- npm 或 yarn：Node.js 的包管理器。
- Google Gemini API 密钥：从 Google AI Studio 获取。
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone https://github.com/vytautas-bunevicius/gemini-mcp-server.git cd gemini-mcp-server - 安装依赖：
bash npm install - 配置 API 密钥：
在项目根目录创建
.env文件并添加：dotenv GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE - 构建项目：
bash npm run build - 启动服务器：
bash npm start
Docker 安装
- 构建 Docker 镜像：
bash docker build -t gemini-mcp-server . - 运行容器（Stdio）：
bash docker run -i --rm -e GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE gemini-mcp-server - 运行容器（网络端口）：
bash docker run -it --rm -e GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE -p 127.0.0.1:3001:3001 --name gemini-mcp gemini-mcp-server
调试方式
- 启动服务器：
bash npm start - 检查日志：确保服务器启动时没有错误信息。
- 测试工具：在 MCP 客户端（如 Claude for Desktop）中测试
ask_gemini或chat_with_gemini工具是否正常工作。