Geminimcpserver

🚀 GeminiMcpServer

GeminiMcpServer 是一個 Model Context Protocol (MCP) 服務器，它能夠將 LM Studio（或其他支持 MCP 的客戶端）與 Google Gemini API 無縫連接，可用於圖像生成與多模態任務處理。

🚀 快速開始

GeminiMcpServer 可助力你將 LM Studio 等客戶端與 Google Gemini API 相連，開啟圖像生成與多模態任務處理之旅。以下是快速上手步驟：

安裝與配置

git clone git@github.com:bowwowxx/GeminiMcpServer.git
cd GeminiMcpServer
npm install

創建 Google API Key：

1. 前往 Google AI Studio
2. 創建新的 API 密鑰

配置環境變量： 在項目根目錄創建 .env 文件，並加入：

GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"

啟動與測試

啟動服務器：

npm start

執行測試：

npx tsx testapi.js

此測試會使用 Gemini 2 的實驗性圖像生成 API 創建圖片。

✨ 主要特性

• 🔗 完整 MCP 支持 – 與 LM Studio 等 MCP 客戶端即時整合。
• 🎨 圖像生成 – 使用 Google Gemini 2 模型產生圖片。
• 🖼 多模態輸入 – （選用）同時處理文字與圖片輸入。
• ⚡ 本地與雲端混合流程 – 本地執行 LM Studio，同時利用 Gemini API 提供的雲端運算能力。

📦 安裝指南

系統需求

• Node.js v20
• Google Gemini API Key（可於 Google AI Studio 申請）
• MCP 兼容客戶端（如 LM Studio）

安裝步驟

git clone git@github.com:bowwowxx/GeminiMcpServer.git
cd GeminiMcpServer
npm install

創建 Google API Key：

1. 前往 Google AI Studio
2. 創建新的 API 密鑰

配置環境變量： 在項目根目錄創建 .env 文件，並加入：

GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"

💻 使用示例

基礎用法

啟動服務器：

npm start

執行測試：

npx tsx testapi.js

此測試會使用 Gemini 2 的實驗性圖像生成 API 創建圖片。

高級用法

MCP 請求示例

{
  "tool": "generateImage",
  "params": {
    "prompt": "A photorealistic 3D rendered pig standing in a sunny field",
    "outputFormat": "png",
    "aspectRatio": "16:9"
  }
}

LM Studio 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "GeminiMcpServer": {
      "command": "npm",
      "args": [
        "run",
        "start"
      ],
      "cwd": "/Users/bowwow/github/GeminiMcpServer"
    }
  }
}