ジェムスイート-MCP

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

🌟 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。

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
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
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
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

Google AI StudioからGemini APIキーを取得する
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。

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する: git checkout -b feature/my-new-feature
変更を加える
テストを実行: npm test
変更をコミットします: git commit -m 'Add my new feature'
ブランチにプッシュする: git push origin feature/my-new-feature
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

Lorhlona/geminiserchMCP - この拡張版のインスピレーションの元となったオリジナルプロジェクト
モデルコンテキストプロトコル- MCP標準の開発用
Google Gemini - このサーバーを動かす強力なAIモデル

🔗 リンク

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

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.

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。

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