内容
# Gemini MCP 服务器
> 一个小巧、干净的 [模型上下文协议](https://modelcontextprotocol.io) 服务器，连接任何 MCP 客户端 — Claude Desktop, Cursor, Cline, Cowork — 到 **谷歌 Gemini API**。
<p align="center"><img src="demo.gif" alt="gemini-mcp-server 演示" width="760"></p>
一个 Python 文件，六种工具，无框架锁定。带上您自己的 Gemini 密钥，您可以生成文本，进行多轮对话，理解图像，嵌入文本和计算令牌 — 直接从您的助手。
## ✨ 工具
| 工具 | 功能 |
|------|--------------|
| `gemini_generate` | 单轮文本生成（系统指令，温度，JSON 模式） |
| `gemini_chat` | 带完整历史的多轮对话 |
| `gemini_vision` | 分析 / OCR / 描述图像（base64 + 提示） |
| `gemini_embed` | 用于搜索，聚类，RAG 的文本嵌入 |
| `gemini_count_tokens` | 用于成本和上下文窗口规划的令牌计数 |
| `gemini_list_models` | 发现可用模型及其限制 |
## 🚀 快速开始
### 选项 A — 一键安装（Windows，Claude Desktop）
```powershell
# 在仓库文件夹中，右键单击 install.ps1 -> "用 PowerShell 运行"
./install.ps1
```
它会询问您的 API 密钥，安装依赖项，并连接 Claude Desktop。重启 Claude 即可完成。
### 选项 B — 手动安装（任意操作系统 / 任意 MCP 客户端）
```bash
git clone https://github.com/wilmalunsford1201-prog/gemini-mcp-server.git
cd gemini-mcp-server
pip install -r requirements.txt
export GEMINI_API_KEY="您的 API 密钥" # Windows: setx GEMINI_API_KEY "您的 API 密钥"
python gemini_mcp.py
```
在 <https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key> 获取 **免费** 的 API 密钥。
## 🔌 添加到您的 MCP 客户端
复制 `config.example.json` 并将服务器块放入您的客户端配置
（Claude Desktop：`claude_desktop_config.json`），替换占位符密钥：
```json
{
"mcpServers": {
"gemini": {
"command": "python",
"args": ["/绝对路径/到/gemini_mcp.py"],
"env": { "GEMINI_API_KEY": "您的 Gemini API 密钥" }
}
}
}
```
## 💬 使用示例
连接后，只需用自然语言询问您的助手：
- "使用 gemini 以三个要点总结这篇文章。"
- "请 gemini-2.5-pro 重构此函数并解释更改。"
- "使用 gemini_vision 读取此截图中的文本。"
- "使用 gemini 将这 20 个产品描述嵌入以进行相似性搜索。"
## 🔐 安全
- 密钥从 `GEMINI_API_KEY` （或 `GOOGLE_API_KEY`）环境变量中读取 — **绝不硬编码**。
- `config.json` 和 `.env` 被 git 忽略，因此无法意外提交真实密钥。
- 如果密钥被泄露，请在 [谷歌 AI Studio](https://aistudio.google.com/apikey) 旋转密钥。
## 🛠️ 开发
```bash
pip install -r requirements.txt
python -c "import gemini_mcp; print(gemini_mcp.mcp.name)" # 烟雾测试
```
整个服务器是一个单独的文件（`gemini_mcp.py`）：类型化的 Pydantic 输入，一致的错误处理和 MCP 工具注释。易于阅读，易于分叉。
## 📄 许可证
MIT © 深准。欢迎贡献 — 打开问题或拉取请求。
