Gemini MCP Server
G

Gemini MCP Server

基於FastMCP的Gemini模型集成MCP服務器,使用Python實現並通過Docker部署
2分
6.1K

什麼是Gemimi MCP服務器?

Gemimi MCP服務器是一個基於FastMCP實現的Model Context Protocol (MCP)服務端程序,它允許用戶將Gemimi模型接入到支持MCP協議的應用中,如Cursor或Claude等。通過這個服務器,可以方便地進行文本生成、對話交互等任務。

如何使用Gemimi MCP服務器?

該服務器可以通過Docker容器化方式運行,並且需要提供Gemimi API密鑰、模型名稱及基礎URL等配置信息。用戶只需按照說明進行配置並啟動服務,即可在支持MCP的平臺中使用Gemimi模型。

適用場景

適用於希望將Gemimi模型集成到其他應用中的開發者,以及需要快速部署MCP服務的團隊。例如,可以在代碼編輯器(如Cursor)中使用Gemimi模型進行智能提示或代碼生成。

主要功能

支持Gemimi模型
能夠對接Google的Gemimi模型,實現自然語言處理和文本生成任務。
容器化部署
通過Docker進行部署,簡化了安裝和管理過程,適合各種開發環境。
兼容MCP協議
完全遵循Model Context Protocol (MCP)標準,確保與其他支持MCP的應用無縫集成。
優勢
易於集成到現有系統中,支持多種開發工具。
通過Docker部署,便於維護和擴展。
可靈活選擇不同的Gemimi模型進行調用。
侷限性
需要Gemimi API密鑰,可能涉及費用。
依賴網絡連接,離線環境下無法使用。
對於不熟悉Docker的用戶,部署過程可能較為複雜。

如何使用

構建Docker鏡像
在項目根目錄下運行命令 'docker build -t gemini-mcp-server .' 來構建Docker鏡像。
運行Docker容器
使用 'docker run' 命令啟動容器,並傳入必要的環境變量,如API密鑰、模型名稱等。
配置MCP服務器
在目標應用(如Cursor)中添加Gemimi MCP服務器配置,輸入正確的參數。

使用案例

在Cursor中使用Gemimi模型
通過Gemimi MCP服務器,在Cursor中實現AI輔助代碼編寫和智能提示功能。
在聊天機器人中調用Gemimi
利用Gemimi MCP服務器,讓聊天機器人能夠回答用戶的問題並生成自然語言回覆。

常見問題

我需要哪些信息來運行Gemimi MCP服務器?
為什麼我的Gemimi MCP服務器無法啟動?
是否支持多語言?

相關資源

Gemimi官方文檔
瞭解Gemimi模型的詳細信息和API使用方法。
FastMCP GitHub倉庫
FastMCP項目的源碼和開發文檔。
Docker官方文檔
學習如何使用Docker進行容器化部署。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--network",
        "host",
        "-e",
        "GEMINI_API_KEY",
        "-e",
        "GEMINI_MODEL",
        "-e",
        "GEMINI_BASE_URL",
        "-e",
        "HTTP_PROXY",
        "-e",
        "HTTPS_PROXY",
        "gemini-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY":"your_api_key_here",
        "GEMINI_MODEL":"gemini-2.5-flash",
        "GEMINI_BASE_URL":"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
        "HTTP_PROXY":"http://127.0.0.1:17890",
        "HTTPS_PROXY":"http://127.0.0.1:17890"

      }
    }
  }
}
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

K
Klavis
Klavis AI是一個開源項目,提供在Slack、Discord和Web平臺上簡單易用的MCP(模型上下文協議)服務,包括報告生成、YouTube工具、文檔轉換等多種功能,支持非技術用戶和開發者使用AI工作流。
TypeScript
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M
MCP
微軟官方MCP服務器,為AI助手提供最新微軟技術文檔的搜索和獲取功能
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A
Aderyn
Aderyn是一個開源的Solidity智能合約靜態分析工具,由Rust編寫,幫助開發者和安全研究人員發現Solidity代碼中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat項目,可生成多種格式報告,並提供VSCode擴展。
Rust
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D
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Node.js調試器MCP服務器,提供基於Chrome DevTools協議的完整調試功能,包括斷點設置、單步執行、變量檢查和表達式評估等
TypeScript
5.5K
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S
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Scrapling是一個自適應網頁抓取庫,能自動學習網站變化並重新定位元素,支持多種抓取方式和AI集成,提供高性能解析和開發者友好體驗。
Python
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M
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MCPJungle是一個自託管的MCP網關,用於集中管理和代理多個MCP服務器,為AI代理提供統一的工具訪問接口。
Go
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Nexus是一個AI工具聚合網關,支持連接多個MCP服務器和LLM提供商,通過統一端點提供工具搜索、執行和模型路由功能,支持安全認證和速率限制。
Rust
0
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B
Baidu Map
已認證
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Python
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C
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