Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。

Claude DesktopとGoogle Gemini AIモデルを相互にやり取りさせるMCPサーバープロジェクト

このプロジェクトはClaude CodeとGoogle Gemini AIの架け橋を築き、Claude Code環境内で直接Geminiを呼び出して質問応答、コードレビュー、創造的なブレインストーミングを行うことができ、便利なAI協力ツールを提供します。

複数のAIとコミュニティ資源を組み合わせたコード問題解決サービスで、Gemini AI、Stack Overflow、Perplexity AIの分析を統合することで、開発者に多角度のプログラミング解決策を提供します。

DeepView MCP は、Gemini 大規模モデルに基づくコード分析サービスで、IDE にコードベース全体のコンテキスト理解能力を提供します。

Google Gemini APIをベースにしたMCPサーバーで、画像生成機能を提供し、テキストプロンプトによる画像作成をサポートし、生成された画像を自動的にImgBB画像ホスティングサービスにアップロードします。

Node.jsとGemini APIに基づくAI研究アシスタントツールで、Firecrawlを通じてウェブデータを収集し、Gemini大規模モデルを利用して深い言語理解とレポート生成を行い、反復的な深層研究をサポートし、MCPプロトコルと統合できます。

MCPプロトコルに基づくサーバーで、Geminiに組み込まれたGoogle検索機能を利用してリアルタイムのウェブ検索サービスを提供し、Google AI StudioとVertex AIの2種類のアクセス方法をサポートします。

OmniMindはオープンソースのPythonライブラリで、Model Context Protocol（MCP）の統合を簡素化し、AIエージェント、ワークフロー、自動化開発をサポートします。即挿即用機能を提供し、複数のツールが組み込まれており、Google Geminiに基づいたスマートな応答を提供し、開発者や初心者がAIアプリケーションを迅速に構築するのに適しています。

Gemini Cloud Assist MCPサーバーは、MCPクライアントとGoogle Cloud Gemini Cloud Assist APIを接続するツールで、ユーザーが自然言語でGoogle Cloud環境の問題を理解、管理、およびトラブルシューティングできるようにします。

このプロジェクトは、Google Cloud Vertex AI Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、コード支援と一般的な質問応答に使用する豊富なツールセットを提供します。Web検索強化型の回答、ドキュメントの説明生成、ファイルシステム操作などの機能をサポートしています。

Gemini UIデザインサーバーは、MCPプロトコルに基づく企業向けUI/UXデザインとフロントエンド実装の専門システムで、Google Gemini 2.5 PROを統合することで、専門的なUIコンポーネントデザイン、コードレビュー、フロントエンドコード生成、アーキテクチャコンサルティングサービスを提供します。

MCP Gemini APIサーバーは、CursorとClaude用に設計されたGoogle Gemini APIプロキシサービスで、テキスト生成、画像分析、ビデオ分析、ネットワーク検索などの機能を提供します。

このプロジェクトは、FastAPIに基づいたMCPサーバーを実装しており、HTTPリクエストを介してファイルシステムとやり取りできます。ファイルの作成、読み取り、コピー、移動、削除をサポートし、Google Gemini APIを統合してファイルコンテンツの処理と要約生成を行います。

GeminiとVertex AIに基づくMCPサーバーで、プライベート文書の検索に使用され、データストレージにより検索品質を向上させます。

Gemini AIをベースとしたMCPサーバーで、高度なCSV分析、データ可視化、思考生成機能を提供し、Claude Desktopとの統合をサポートします。

Gemini Bridgeは軽量級のMCPサーバーで、公式CLIを通じてAIプログラミングアシスタントとGoogle Gemini AIを接続し、複数のクライアントでAPIコストなしでのやり取りをサポートします。

安全なMCPサーバーで、OpenAIとGoogle Gemini APIのブリッジサービスを提供し、多層セキュリティ検証、コンテンツフィルタリング、レート制限機能を備えています。

Kontxt MCP ServerはGeminiモデルに基づくコードベースのコンテキスト分析サービスで、AIクライアントにコードベースの理解ツールを提供し、複数の伝送プロトコルとコンテキスト追加機能をサポートします。

AI Studio MCP Serverは、Google AI Studio/Gemini APIを統合したモデルコンテキストプロトコルサーバーで、ファイル、対話履歴、システムプロンプトをサポートするコンテンツ生成機能を提供します。

Gemini APIに基づくMCPサーバーで、AI駆動のウェブ検索と要約サービスを提供し、情報を合成して引用付きの総合的な回答を返します。

Google Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、テキストからの画像生成と画像変換機能を提供し、高品質な画像生成、スマートなファイル名生成、ローカル保存をサポートします。

Gemini CLIとGoogle Apps Scriptで構築されたMCPサーバーを組み合わせることで、低コードプラットフォームを通じてGoogle Workspaceの自動化機能が拡張され、Gmail、Drive、Calendarなどのサービスをカバーする41種類のツールが提供され、複雑なタスクの多段階実行が可能になります。

MCPサーバープロジェクトです。トークン数に基づいてOpenAI O3またはGoogle Gemini 2.5 Proモデルを自動選択するサービスを提供します。ファイルパスを再帰的に埋め込んだプロンプトをサポートし、コードレビューや複雑な問題解決に適しています。

DeepReはDenoベースのAI駆動のCLIツールで、Google Gemini APIを利用して深度調査報告書を自動生成します。複数回の反復調査と自動評価をサポートし、構造化されたMarkdown報告書を出力します。

Geminiベースのコンテキスト管理とキャッシュMCPサーバーで、2Mトークンの大規模コンテキストウィンドウをサポートし、セッション管理とAPIキャッシュ機能を提供します。

Google Gemini AIに基づくMCPサーバーで、画像、音声、ビデオ認識機能を提供し、複数の伝送方式とクライアント統合をサポートします。

Gemini Flash 2 AIモデルに基づくデータ分析と研究MCPサーバーで、データ解析、インテリジェント分析、レポート生成、メール自動送信機能を提供します。

Gemini APIに基づく思考分析サーバーで、複雑な問題の分解と思考能力を提供します。

Roo CodeにGemini 2.0 Flashの画像生成機能を提供するMCPサービス

Gemini APIをベースにした高度な推論とリフレクションツール

Google Gemini APIをベースとした非同期対話AIサービスで、Redisキューを通じてリクエストを処理し、MCPプロトコル互換のAPIインターフェースを提供します。

Gemini Flash 2 AIモデルをベースにしたデータ分析と研究用のMCPサーバーで、データ解析、統計分析、研究レポート生成、メール自動送信機能を提供します。

複数のAIエージェントによる相談ができるMCPサーバーで、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなどの異なるAIモデルを統合し、コード分析と問題解決に多モデルの視点からのサポートを提供します。

Claude CodeとGoogle Gemini AIを組み合わせたMCPサーバーで、多モデル協調により深いコード分析を実現します。Claudeはローカルコンテキスト操作とCLIワークフローに優れ、Geminiは超大規模なコンテキストウィンドウを利用して分散システムのデバッグと長いトレース分析を行います。

このプロジェクトはPythonベースの多MCPサーバー管理フレームワークで、SSEプロトコルを通じてGoogle Gemini APIとのやり取りを実現し、カレンダー管理とブラウザー自動化の2つの主要な機能モジュールを備えており、設定ファイルを通じて複数のサービスを動的にロードすることをサポートしています。

Apktool MCP Serverは、Model Context Protocolに基づくAndroid APK分析サービスで、ApktoolツールとGemini CLI人工知能を統合し、APKのデコンパイル、セキュリティ分析、プライバシー監査、およびリバースエンジニアリングのガイダンス機能を提供します。

Gemini APIに基づく高度な推論と反省ツールで、多モデルの統合とカスタム設定をサポートします。

このプロジェクトは概念実証 (POC) であり、カスタムホストを通じてモデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、エージェントシステムをテストする方法を示しています。主要な機能には、OpenAI互換API、Google Gemini統合、ストリーミング応答サポート、およびツール呼び出し機能が含まれます。

MCPベースの多エージェント深度リサーチシステムで、LinkUp検索、CrewAIコーディネート、Gemini大規模言語モデルを統合し、Streamlitを通じてインタラクティブなインターフェイスを提供します。