MCP Gemini Tutorial

🚀 使用雙子星構建模型上下文協議（MCP）教程

本教程倉庫涵蓋了利用Google雙子星2.0模型構建模型上下文協議（MCP）服務器的完整代碼。具體實現細節可參考這篇文章。

🚀 快速開始

先決條件

• Bun（用於快速執行TypeScript）
• Brave Search API密鑰
• Google API密鑰以訪問雙子星模型

安裝

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/GuiBibeau/mcp-gemini-tutorial.git
cd mcp-tutorial

# 安裝依賴項
bun 安裝

環境設置

創建一個.env文件，並添加您的API密鑰：

BRAVE_API_KEY="your_brave_api_key"
GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"

✨ 主要特性

什麼是模型上下文協議（MCP）？

MCP是由Anthropic開發的一個開放標準，允許AI模型無縫訪問外部工具和資源。它為AI模型與工具之間的交互提供了一個標準化的方式，無需為每個工具或模型進行定製集成。

主要優勢包括：

• 互操作性：任何兼容的MCP模型都可以使用任何兼容的工具
• 模塊化：可以輕鬆添加或更新工具而不更改模型集成
• 標準化：一致的接口降低了集成複雜性
• 職責分離：清晰地區分了模型功能與工具功能

項目概述

本教程演示如何：

• 構建一個完整的MCP服務器，並集成了Brave Search
• 將其連接到Google的雙子星2.0模型
• 創建一個靈活的架構用於AI驅動的應用程序

💻 使用示例

基礎用法

運行基本客戶端

bun examples/basic-client.ts

運行雙子星集成

bun examples/gemini-tool-function.ts

📚 詳細文檔

項目結構

• src/ - MCP服務器的核心實現和工具
• examples/ - 展示如何使用MCP服務器的示例客戶端
• tests/ - 項目的測試文件

實現的工具

此MCP服務器主要實現了兩個工具：

1. 網絡搜索：通過Brave Search進行通用互聯網搜索
2. 本地搜索：通過Brave Search查找商家和位置

擴展項目

您可以通過以下步驟添加自己的工具：

1. 定義一個新的工具並提供其方案
2. 實現該工具的功能
3. 將其註冊到MCP服務器中

學習更多

• 官方MCP文檔
• Google雙子星API文檔
• Brave Search API文檔

📄 許可證

MIT

此項目使用bun init創建，版本為bun v1.1.37。Bun是一個快速的一站式JavaScript運行時。