Claude デスクトップ用の Gemini MCP サーバー

Claude Desktop が Google の Gemini AI モデルを使用して画像を生成できるようにする Model Context Protocol (MCP) サーバー。

🌟 特徴

Google の Gemini モデルを使用して、Claude Desktop から直接画像を生成します。
設定のための簡単なセットアップウィザード
カスタマイズ可能な画像生成パラメータ
Claude DesktopのMCPサーバーシステムとの統合
詳細なログ記録とデバッグ機能
簡単に導入・共有できるDockerサポート

📋 要件

Node.js 16.x 以上
クロードデスクトップアプリケーション
Google Gemini API キー（こちらから取得）
Docker (オプション、コンテナ化されたデプロイメント用)

🚀 インストール

グローバルインストール（推奨）

npm install -g gemini-mcp-server

# Run the setup wizard
npx gemini-mcp-setup

ローカルインストール

# Create a directory for the server
mkdir gemini-mcp-server
cd gemini-mcp-server

# Install locally
npm install gemini-mcp-server

# Run the setup wizard
npx gemini-mcp-setup

Dockerのインストール

Docker を使用して Gemini MCP サーバーを実行することもできます。

# Build the Docker image
docker build -t gemini-mcp-server .

# Run the Docker container
docker run -e GEMINI_API_KEY="your-api-key" -e OUTPUT_DIR="/app/output" -v /path/on/host:/app/output gemini-mcp-server

⚙️ セットアップ

セットアップウィザードが構成プロセスをガイドします。

Google Gemini APIキーを入力してください
生成された画像を保存するディレクトリを指定する
ログとモデル設定を構成する
Claude Desktop のラッパースクリプトを自動的に作成する
Claude Desktopの設定を更新する

手動でセットアップする場合は、以下の手動構成セクションを参照してください。

🎨 Gemini MCP サーバーの使用

インストールと設定が完了したら、Claude Desktop を再起動して Gemini MCP サーバーを有効にします。次に、以下の操作を行います。

クロードと会話を始める
Claude に画像を生成するよう依頼します。例:
- 「夕暮れの山の風景の画像を生成する」
- 「空飛ぶ車がある未来都市の絵を描きましょう」
- 「ピアノを弾く猫のイラストを描いてください」

Claude は Gemini API を呼び出して画像を生成し、保存された画像ファイルへのパスを提供します。

詳細オプション

追加のパラメータを使用して画像生成をカスタマイズできます。

スタイル: 「リアル」、「芸術的」、「ミニマル」などのスタイルを指定します。
温度: 生成の創造性/ランダム性を制御する (0.0-1.0)

例:「温度 0.7 で、ネオンライトのあるサイバーパンク都市の画像をリアルなスタイルで生成する」

🔧 手動設定

セットアップウィザードを使用しない場合は、次の手順に従ってください。

1. 設定ファイルを作成する

設定を含む JSON 構成ファイルを作成します。

{
  "apiKey": "YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE",
  "outputDir": "/path/to/your/output/directory",
  "debug": true,
  "modelOptions": {
    "model": "gemini-2.0-flash-exp",
    "temperature": 0.4
  }
}

2. ラッパースクリプトを作成する

サーバーを実行するための bash スクリプトを作成します。

#!/bin/bash
# Set environment variables
export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE"
export OUTPUT_DIR="/path/to/your/output/directory"
export DEBUG="true"

# Execute the server
exec "$(which node)" "$(npm root -g)/gemini-mcp-server/bin/gemini-mcp-server.js"

スクリプトを実行可能にします。

chmod +x gemini-mcp-wrapper.sh

3. Claudeデスクトップ構成を更新する

~/.config/claude/claude_desktop_config.jsonファイルを編集して、Gemini MCP サーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "gemini-image": {
      "command": "/bin/bash",
      "args": [
        "-c",
        "/path/to/your/gemini-mcp-wrapper.sh"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE",
        "DEBUG": "true"
      }
    }
  }
}

🐳 Docker デプロイメント

このMCPサーバーには、簡単にデプロイして共有するためのDockerfileが含まれています。Dockerイメージは次のように構成されています。

軽量ベースとしてNode.js 16 Alpineを使用する
必要な依存関係をすべてインストールする
/app/outputにデフォルトの出力ディレクトリを設定する
環境変数による設定を許可する

Dockerイメージの構築

docker build -t gemini-mcp-server .

Dockerで実行する

docker run \
  -e GEMINI_API_KEY="your-api-key" \
  -e OUTPUT_DIR="/app/output" \
  -e DEBUG="false" \
  -v /path/on/host:/app/output \
  gemini-mcp-server

Dockerの環境変数

Docker コンテナを実行するときに、次の環境変数を使用してサーバーを構成できます。

GEMINI_API_KEY : Google Gemini API キー（必須）
OUTPUT_DIR : 生成された画像を保存するディレクトリ（デフォルト: /app/output ）
DEBUG : デバッグログを有効にする (デフォルト: false )

Claude Desktopでの使用

Claude Desktop で Docker コンテナを使用する場合は、次のことが必要です。

コンテナが実行中であることを確認する
コンテナ化されたサーバーに接続するためにClaude Desktopを構成する
出力ディレクトリをクロードがアクセスできる場所にマップします

📚 APIドキュメント

コマンドラインインターフェース

gemini-mcp-server [options]

オプション:

-k, --api-key <key> : Google Gemini API キー
-o, --output-dir <dir> : 生成された画像を保存するディレクトリ
-d, --debug : デバッグログを有効にする
-c, --config <path> : カスタム設定ファイルへのパス
-r, --reset-config : 設定をデフォルトにリセットする
-v, --version : バージョン情報を表示する

環境変数

GEMINI_API_KEY : Google Gemini API キー
OUTPUT_DIR : 生成された画像を保存するディレクトリ
DEBUG : デバッグログを有効にする（ trueまたはfalse ）
LOG_LEVEL : ログレベルを設定する（ ERROR 、 WARN 、 INFO 、またはDEBUG ）
GEMINI_LOG_FILE : カスタムログファイルパス

設定オプション

オプション	説明	デフォルト
`apiKey`	Google Gemini APIキー	（必須）
`outputDir`	生成された画像を保存するディレクトリ	`~/Claude/gemini-images`
`debug`	デバッグログを有効にする	`false`
`modelOptions.model`	使用するジェミニモデル	`gemini-2.0-flash-exp`
`modelOptions.temperature`	創造性/ランダム性をコントロールする	`0.4`
`modelOptions.topK`	トップkサンプリングパラメータ	`32`
`modelOptions.topP`	トップpサンプリングパラメータ	`1`
`modelOptions.maxOutputTokens`	最大出力トークン	`8192`

🔍 トラブルシューティング

よくある問題

サーバーが起動しない、またはクロードがサーバーに接続できない

~/Claude/logs/gemini-image-mcp.logのログファイルを確認してください。
APIキーが正しいことを確認してください
すべてのディレクトリが存在し、適切な権限があることを確認する
Claudeデスクトップを再起動します

画像が生成されません

Google Gemini APIキーに正しい権限があることを確認してください
出力ディレクトリが存在し、書き込み可能であるかを確認します
ログで特定のエラーメッセージを調べる
別のプロンプトまたはモデルを試してください

エラー:「メソッドが見つかりません」

これは通常、Claude が MCP サーバーがサポートしていないメソッドを呼び出そうとしていることを意味します。ログを確認して、どのメソッドが要求されたかを確認してください。

Docker固有の問題

コンテナが適切なネットワーク接続を持っていることを確認する
ボリュームマウントが正しく構成されているか確認する
環境変数が適切に設定されていることを確認する
docker logs [container-id]でコンテナのログを確認します

デバッグモード

より詳細なログを取得するには、デバッグモードを有効にします。

npx gemini-mcp-server --debug

または、環境変数を設定します。

export DEBUG=true
npx gemini-mcp-server

📝 ライセンス

マサチューセッツ工科大学

🙏 謝辞

MCP仕様のモデルコンテキストプロトコル
Gemini API 向けGoogle Generative AI
このプロジェクトのすべての貢献者

Gemini MCP Server for Claude Desktop

Integrations