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。

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。

FastAPIバックエンドとGradioフロントエンドを組み合わせたMCPの基本アプリケーションで、シンプルなインターフェースを通じてAIモデルとの対話がサポートされ、Google Gemini APIを統合して論文検索と分析機能を実現しています。

このプロジェクトは、Wolfram Alpha APIとやり取りするMCPサーバーを実装しており、チャットアプリが計算クエリを実行し、構造化された知識を取得できるようにします。GeminiベースのMCPクライアントの例も含まれており、大規模言語モデルをMCPサーバーに接続し、Wolfram Alphaの知識エンジンとのリアルタイムなやり取りを実現する方法を示しています。

Gemini MCPサーバーはClaudeデスクトップアプリ用に設計されたミドルウェアで、Google Gemini AIモデルを通じて画像生成機能を実現します。このプロジェクトは簡単なインストール設定ウィザードを提供し、Dockerコンテナ化デプロイをサポートし、ユーザーが生成パラメータをカスタマイズできるようにします。

NotebookLM MCPサーバーのセキュリティ強化バージョンで、幻覚のない回答、Gemini深い調査、ドキュメントAPI、およびプログラムによるノートブック作成機能を提供し、ポスト量子暗号化、証明書固定、およびコンプライアンスサポートを含む14層の企業レベルのセキュリティ保護を備えています。

Firebase GenkitとGeminiをベースにしたBlender MCPクライアントアプリケーションで、形状、色、テクスチャの選択とシーンの記述を通じて3Dシーンを作成および操作し、Blenderとリアルタイムでやり取りできます。

このプロジェクトは、ミドルウェア/コントロールプレーン（MCP）サーバーを提供し、コードエージェントが複数のデータベースクエリを安全に実行できるようにし、同時にデータベースの認証情報を保護します。SQLiteデータベースを使用して接続構成を管理し、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Oracleなどのデータベースをサポートし、GeminiやClaudeなどのAIエージェントとの統合ツールを提供します。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコルに触発されたフルスタックAIエージェントシステムを実装しており、ReactフロントエンドとFastAPIバックエンドを含みます。バックエンドはAIコーディネーターとして機能し、Google Geminiを利用して自然言語命令を解析し、安全にファイルシステム、ブラウザ、またはGitHubツールを呼び出してタスクを実行し、構造化された結果をフロントエンドに返します。システムはソフトウェア開発シーンに特化しており、安全なサンドボックスファイル操作、リアルタイムウェブ閲覧、およびリポジトリチェック機能を提供し、ツールの呼び出し過程を可視化します。

このプロジェクトは、高度なAIプロンプト技術を利用し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてAIエージェント（Google Geminiモデルベース）をWindowsのレガシーアプリケーションであるMSPaintとやり取りさせ、複雑な数学問題を解き、キャンバス上に解を描画します。

自然言語処理をベースとしたTodoアプリで、Google Gemini APIを使ってコマンドを解析し、MongoDBでデータを保存し、MCPプロトコルを通じてリアルタイム更新を実現します。

数学計算とGmail機能を統合したPythonアプリケーションで、Gemini AIを通じて数学問題を処理し、メールで結果を送信します

Gemini MCPサーバープロジェクトはModel Context Protocol（MCP）サービスを実装し、Claude DesktopがGoogleのGemini AIモデルと相互に接続できるようにします。完全なMCPプロトコルサポート、リアルタイム応答ストリーム、安全なAPIキー処理、および設定可能なモデルパラメータを提供し、TypeScriptで実装されています。

Gemini MCP Serverは、Go言語で開発された単一の実行可能ファイルで、Google Gemini APIのモデル制御プロトコルサーバーを統合しています。動的なモデルアクセス、高度なコンテキストキャッシュ、スマートなファイル処理、強化された検索機能を提供し、コード分析、創作的なライティング、事実調査などの様々なアプリケーションシナリオをサポートします。

数学計算と描画機能を統合したPythonアプリケーションで、Gemini AIを使用して数学問題を処理し、結果を可視化します。

このプロジェクトは、Google Gemini 2.0モデルをベースに構築されたModel Context Protocol (MCP)サーバーのチュートリアルで、完全なコード実装を含み、MCP標準を通じてAIモデルが外部ツール（Brave検索APIなど）にシームレスにアクセスする方法を示し、柔軟なアーキテクチャ設計の例を提供します。

OWASP ZAPとGoogle Gemini AIに基づくコグニティブ動的アプリケーションセキュリティテスト自動化システムです。MCPプロトコルを介してAI分析を統合し、自動化スキャン、インテリジェントなリスク評価、および複数の形式のレポート出力を提供します。

FastAPIとMCPプロトコルに基づく最新のタスク管理アプリで、完全なCRUD操作、タスク統計をサポートし、FastMCPサーバーを介してGemini CLIと統合し、自然言語でのタスク管理を実現します。

複数のAIエージェントとRAG技術を含むサンプルプロジェクトで、Geminiアプリケーション、MCPサービス、Flutterアプリケーション、Vertex AI統合をカバーし、基礎から高度なAI開発サンプルを提供します。

このプロジェクトはModel Context Protocol（MCP）仕様を実装したサーバーで、MCPクライアント（Claudeデスクトップ版など）が標準化されたインターフェイスを通じてGoogleのGemini AIモデルと相互作用できるようにするブリッジとして機能します。複数のGeminiモデルと機能呼び出しをサポートし、単発の質問、複数回の会話、関数呼び出しなどのツールを提供し、ローカルまたはDockerでのデプロイが可能です。