Ogoldberg Gemini Context MCP Server

🚀 双子星コンテキストMCPサーバー

強力なMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーの実装で、双子星の機能を利用してコンテキスト管理とキャッシュを行います。このサーバーは双子星の2Mトークンコンテキストウィンドウの価値を最大限に引き出し、大規模なコンテキストを効率的にキャッシュするツールを提供します。

✨ 主な機能

コンテキスト管理

• 最大2Mトークンのコンテキストウィンドウをサポート - 双子星のコンテキスト能力を最大限に活用
• テキスト生成 - コンテキスト付きでのテキスト生成
• コンテキストの取得 - 特定のセッションの現在のコンテキストを取得
• コンテキストのクリア - あるセッションのコンテキストをクリア
• コンテキストの追加 - 具体的なコンテキスト項目を追加
• コンテキストの検索 - 内容に基づく半分のコンテキスト検索

キャッシュ管理

• キャッシュの作成 - 大規模なコンテキスト情報を保存するためのキャッシュを作成
• キャッシュ付きでの生成 - キャッシュ内のコンテキストを使用してテキストを生成
• キャッシュの一覧表示 - 利用可能なすべてのキャッシュを表示
• キャッシュTTLの更新 - キャッシュの有効期限を調整
• キャッシュの削除 - 不要になったキャッシュを削除

🚀 クイックスタート

前提条件

• Node.js (バージョン14以上を推奨)
• npm (バージョン6以上を推奨)
• 双子星のAPIキー

インストール手順

1. プロジェクトリポジトリをクローンします:

git clone [仓库地址]
cd gemini-context-mcp-server

2. 依存関係をインストールします:

npm install

3. 環境変数を設定し、.envファイルを作成します:

GEMINI_API_KEY=你的_api_密钥

4. サーバーを起動します:

node index.js

📚 ドキュメント

核心機能

• コンテキスト管理 - 複数のセッションのコンテキスト情報を処理し、追加、照会、削除操作をサポートします。
• キャッシュメカニズム - 効率的なコンテキスト保存ソリューションを提供し、繰り返しのリクエストのパフォーマンスを最適化します。
• 自動期限切れ - キャッシュ項目は設定されたタイムスタンプに基づいて自動的に無効になり、データの新鮮さを保証します。

高度な機能

• コンテキスト検索 - 内容の類似性を通じて関連するコンテキストを検索し、情報検索の効率を向上させます。
• レート制限 - リクエスト頻度を制御し、サービスの過負荷を防止します。
• ログ記録 - 操作ログを記録し、デバッグと監視を容易にします。

💻 使用例

コマンドラインツール

# 新しいコンテキスト項目を作成
mcp create-context --session-id 12345 --content "欢迎来到双子星上下文管理"

# 既存のコンテキストを読み込む
mcp load-context --session-id 12345

# 特定のセッションのコンテキストをクリア
mcp clear-context --session-id 12345

キャッシュ操作の例

# 新しいキャッシュ項目を作成
mcp create-cache --cache-id user-logs --content "/var/log/app"

# キャッシュを使用してテキストを生成
mcp generate-with-cache --cache-id user-logs --prompt "解释日志文件的内容"

# キャッシュのTTLを更新
mcp update-cache-ttl --cache-id user-logs --ttl 3600

# キャッシュ項目を削除
mcp delete-cache --cache-id user-logs

📚 設定オプション

環境変数

.envファイルを作成し、以下のオプションを含めます:

GEMINI_API_KEY=你的_api_密钥
GEMINI_MODEL=g4（オプション、デフォルトはg4）
API_RATE_LIMIT=100（オプション、デフォルトは無制限）
CONTEXT_EXPIRATION_MINUTES=60（オプション、デフォルトは60分）

📚 詳細情報

• 詳細なMCPプロトコル仕様については、ドキュメントを参照してください。
• より多くの統合例や高度な使い方を探索するには、公式ドキュメントを訪問してください。

🔮 将来の改善方向

• データベースの永続化を導入し、コンテキストとキャッシュ情報が再起動で失われないようにします。
• LRU置換アルゴリズムなどのスマートなキャッシュポリシーを実装し、キャッシュ効率を向上させます。
• ベクトルデータベースを統合し、コンテキストの意味検索能力を強化します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。