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GemSuite-MCP

by PV-Bhat
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MIT License
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remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

  • Integrates with Google Search to provide grounded responses to factual questions and current information.

  • Provides intelligent model selection between Gemini 2.0 Flash, Flash-Lite, and Flash Thinking models for different tasks, with file handling and multimodal capabilities.

  • Enables code generation and analysis directly within the Replit development environment using Gemini's capabilities.

GemSuite MCP: モデルコンテキストプロトコルのための最も包括的なGemini API統合

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使用した高度な Gemini API 対話のための究極のオープン ソース サーバー。最適なパフォーマンス、最小限のトークン コスト、シームレスな統合のためにモデルをインテリジェントに選択します。

インテリジェントなモデル選択と高度なファイル処理を備えた、Claude およびすべての MCP 互換ホスト向けのプロフェッショナルな Gemini API 統合

geminiserchMCPプロジェクトから進化し、機能が強化されました

インストール•機能•使用方法•例•モデル•貢献

🌟 GemSuite MCPとは何ですか？

GemSuite（モデルコンテキストプロトコル）MCPは、MCPホスト向けの究極のGemini API統合インターフェースです。タスクに最適なモデルをインテリジェントに選択することで、最適なパフォーマンス、最小限のトークンコスト、そしてシームレスな統合を実現します。MCP対応ホスト（Claude、Cursor、Replitなど）は、以下の点に重点を置き、Geminiの機能をシームレスに活用できます。

  1. インテリジェンス: タスクとコンテンツに基づいて最適なGeminiモデルを自動的に選択
  2. 効率性: さまざまなワークロードにわたってトークンの使用とパフォーマンスを最適化します
  3. シンプルさ: 複雑なAI操作のためのクリーンで一貫性のあるAPIを提供します
  4. 汎用性: 高度なファイル処理。複数のファイルタイプ、操作、ユースケースに対応

ドキュメントの分析、複雑な問題の解決、大きなテキスト ファイルの処理、情報の検索など、どのような作業であっても、GemSuite MCP は適切なツールと適切なモデルを提供します。

GemSuite MCPを選ぶ理由

機能が制限された他の Gemini MCP サーバーとは異なり、GemSuite MCP は次の機能を提供します。

✅インテリジェントなモデル選択: タスクに基づいて最適な Gemini モデルを自動的に選択します✅統合ファイル処理: 自動フォーマット検出により、さまざまなファイルタイプをシームレスに処理します✅包括的なツールスイート: 検索、推論、処理、分析をカバーする 4 つの専用ツール✅実稼働対応: Smithery.ai、MCP.so、Glama.io に展開および検証済み

🚀 インストール

オプション1: Smithery.ai (推奨)

# Install directly via Smithery CLI npx -y @smithery/cli@latest install @PV-Bhat/gemsuite-mcp --client claude

オプション2: 手動インストール

# Clone the repository git clone https://github.com/PV-Bhat/gemsuite-mcp.git cd gemsuite-mcp # Install dependencies npm install # Set your Gemini API key echo "GEMINI_API_KEY=your_api_key_here" > .env # Build the project npm run build # Start the server npm start

🔑 APIキーの設定

  1. Google AI StudioからGemini APIキーを取得する
  2. 環境変数として設定します。
    export GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
    または、プロジェクト ルートに.envファイルを作成します。
    GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

💎 主な機能

統合ファイル処理

  • シームレスなファイル処理:すべてのツールはfile_pathパラメータによるファイル入力をサポートします。
  • 自動フォーマット検出: 適切なMIMEタイプを使用してさまざまなファイルタイプを正しく処理します。
  • マルチモーダルサポート：画像、ドキュメント、コードファイルなどを処理します
  • バッチ処理: 1 回の操作で複数のファイルを処理するためのサポート

インテリジェントなモデル選択

GemSuite MCP は、以下に基づいて最も適切な Gemini モデルを自動的に選択します。

  • タスクの種類: 検索、推論、処理、または分析
  • コンテンツタイプ: テキスト、コード、画像、またはドキュメント
  • 複雑さ: 単純なクエリと複雑な推論
  • ユーザー設定: オプションの手動オーバーライド

このインテリジェンスにより、トークンの使用を最小限に抑えながら最適なパフォーマンスが保証されます。

特殊ツール

道具目的モデルユースケース
gem_search検索統合による情報検索ジェミニフラッシュ事実に基づく質問、最新情報、根拠のある回答
gem_reason段階的な分析による複雑な推論ジェミニフラッシュ思考数学、科学、コーディング問題、論理分析
gem_process高速で効率的なコンテンツ処理ジェミニ フラッシュライト要約、抽出、大量処理
gem_analyze自動モデル選択によるインテリジェントなファイル分析自動選択ドキュメント分析、コードレビュー、画像理解

堅牢なエラー処理

  • 指数バックオフ: API レート制限の適切な処理
  • 包括的なエラー検出：エラーの原因を明確に特定
  • 実用的なメッセージ: トラブルシューティングのための詳細なエラー情報
  • 回復メカニズム: 主要なアプローチが失敗した場合のインテリジェントなフォールバック

🖥️ 使用方法

Claudeやその他のMCP互換ホスト

GemSuite MCPをClaudeやその他のMCP対応ホストと併用する場合、ツールはアシスタントのツールキットから直接利用できます。ニーズに合わせて適切なツールを呼び出すだけです。

ツール選択ガイド

  • gem_search : 検索統合を必要とする事実に関する質問用
  • gem_reason : 段階的な推論を必要とする複雑な問題向け
  • gem_process : テキストまたはファイルの効率的な処理用（最もトークン効率が高い）
  • gem_analyze : 自動モデル選択によるファイルの詳細な分析

📚 使用例

Claude Desktop GemSuite Gemini Searchを使用してGoogle検索にアクセスする

ファイルの処理（最もトークン効率が高い）

// Summarize a large document const response = await gem_process({ file_path: "/path/to/your/large_document.pdf", operation: "summarize" }); // Extract specific information const response = await gem_process({ file_path: "/path/to/your/report.docx", operation: "extract", content: "Extract all financial data and metrics from this document." });

ファイルの分析

// Analyze an image const response = await gem_analyze({ file_path: "/path/to/your/image.jpg", instruction: "Describe what you see in this image in detail." }); // Analyze code const response = await gem_analyze({ file_path: "/path/to/your/code.py", instruction: "Identify potential bugs and suggest optimizations." });

複雑な推論

// Solve a complex problem with step-by-step reasoning const response = await gem_reason({ problem: "Analyze this code and suggest improvements:", file_path: "/path/to/your/code.js", show_steps: true }); // Mathematical problem solving const response = await gem_reason({ problem: "Solve this differential equation: dy/dx = 2xy with y(0) = 1", show_steps: true });

ファイルで検索する

// Answer questions about a document with search integration const response = await gem_search({ query: "What companies are mentioned in this document?", file_path: "/path/to/your/document.pdf" }); // Factual questions with search const response = await gem_search({ query: "What are the latest developments in quantum computing?", enable_thinking: true });

🧠 モデルの特性

GemSuite MCP は 3 つの主要な Gemini モデルを活用し、各タスクに最適なモデルをインテリジェントに選択します。

ジェミニ2.0フラッシュ

  • 100万トークンのコンテキストウィンドウ: 広範なコンテンツを処理
  • 検索統合：現在の情報における地上応答
  • マルチモーダル機能: テキスト、画像などを処理
  • バランスの取れたパフォーマンス：品質と速度の適切な組み合わせ

ジェミニ 2.0 フラッシュライト

  • 最もコスト効率が高い：トークンの使用を最小限に抑える
  • 最速の応答時間：大量の操作に最適
  • テキスト中心：テキスト処理に最適化
  • 効率に最適: 検索と推論が不要な場合

ジェミニ2.0 フラッシュ思考

  • 強化された推論：論理的分析と問題解決
  • ステップバイステップの分析：推論プロセスを示す
  • 専門能力：複雑な計算に優れている
  • 深度に最適：徹底的な分析が必要な場合

🔄ワークフローの例

ドキュメント分析ワークフロー

// 1. Get a high-level summary (most efficient) const summary = await gem_process({ file_path: "/path/to/large_document.pdf", operation: "summarize" }); // 2. Extract specific information const keyPoints = await gem_process({ file_path: "/path/to/large_document.pdf", operation: "extract", content: "Extract the key findings and recommendations" }); // 3. Answer specific questions with search integration const answers = await gem_search({ query: "Based on this document, what are the implications for market growth?", file_path: "/path/to/large_document.pdf" }); // 4. Claude synthesizes the processed information // This approach is dramatically more token-efficient than having // Claude process the entire document directly

コードレビューワークフロー

// 1. Get code overview const overview = await gem_analyze({ file_path: "/path/to/code.js", instruction: "Provide an overview of this code's structure and purpose" }); // 2. Identify potential issues const issues = await gem_reason({ problem: "Analyze this code for bugs, security vulnerabilities, and performance issues", file_path: "/path/to/code.js", show_steps: true }); // 3. Generate improvements const improvements = await gem_reason({ problem: "Suggest specific improvements to make this code more efficient and maintainable", file_path: "/path/to/code.js", show_steps: true }); // 4. Claude provides a comprehensive code review synthesis

🧩 他のMCPホストとの統合

GemSuite MCP は、MCP 互換のホストであればどれでも動作します。

  • Claude Desktop : Claudeの強力な推論機能とのシームレスな統合
  • カーソルIDE : Geminiの機能による強化されたコーディング支援
  • Replit : 開発環境で直接コード生成と分析
  • その他のMCPホスト:MCP標準を実装するあらゆるプラットフォームと互換性があります

🛠️ 高度な設定

カスタムモデルの選択

model_idパラメータを指定して自動モデル選択をオーバーライドできます。

// Force the use of Gemini Flash Thinking for a processing task const response = await gem_process({ file_path: "/path/to/document.pdf", operation: "analyze", model_id: "models/gemini-2.0-flash-thinking" });

gem_processで利用可能な操作

  • summarize : 簡潔な要約を作成する
  • extract : 特定の情報を抽出する
  • restructure ：コンテンツをより便利な形式に再編成する
  • simplify : 複雑なコンテンツを理解しやすくする
  • expand : コンテンツに詳細やコンテキストを追加する
  • critique ：批判的な分析を提供する
  • feedback ：建設的なフィードバックを提供する
  • analyze ：コンテンツの一般的な分析

🔧 貢献する

貢献を歓迎します！始めるには、以下の手順に従ってください。

  1. リポジトリをフォークする
  2. 機能ブランチを作成する: git checkout -b feature/my-new-feature
  3. 変更を加える
  4. テストを実行: npm test
  5. 変更をコミットします: git commit -m 'Add my new feature'
  6. ブランチにプッシュする: git push origin feature/my-new-feature
  7. プルリクエストを送信する

大きな変更については、まず問題を開いて、何を変更したいのか話し合ってください。

📜 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

🔗 リンク

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

MCP ホスト向けの究極の Gemini API インターフェースは、現在のタスクに合わせてモデルをインテリジェントに選択し、最適なパフォーマンス、最小限のトークン コスト、シームレスな統合を実現します。

  1. The ultimate open-source server for advanced Gemini API interaction with Model Context Protocol (MCP), intelligently selecting models for optimal performance, minimal token cost, and seamless integration.
    1. 🌟 What is GemSuite MCP?
      1. Why GemSuite MCP?
        1. 🚀 Installation
          1. Option 1: Smithery.ai (Recommended)
          2. Option 2: Manual Installation
        2. 🔑 API Key Setup
          1. 💎 Key Features
            1. Unified File Handling
            2. Intelligent Model Selection
            3. Specialized Tools
            4. Robust Error Handling
          2. 🖥️ Usage
            1. In Claude or Other MCP-Compatible Hosts
          3. 📚 Usage Examples
            1. Claude Desktop Using GemSuite Gemini Search to access Google Search
            2. Processing Files (Most Token-Efficient)
            3. Analyzing Files
            4. Complex Reasoning
            5. Searching with Files
          4. 🧠 Model Characteristics
            1. Gemini 2.0 Flash
            2. Gemini 2.0 Flash-Lite
            3. Gemini 2.0 Flash Thinking
          5. 🔄 Workflow Examples
            1. Document Analysis Workflow
            2. Code Review Workflow
          6. 🧩 Integration with Other MCP Hosts
            1. 🛠️ Advanced Configuration
              1. Custom Model Selection
              2. Available Operations for gem_process
            2. 🔧 Contributing
              1. 📜 License
                1. 🙏 Acknowledgements
                  1. 🔗 Links

                    Related Resources

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