MCP Gemini 服务器

模型上下文协议 (MCP) 的服务器实现，使 Claude 等 AI 助手能够与 Google 的 Gemini API 进行交互。

项目概述

该项目实现了一个遵循模型上下文协议 (MCP) 的服务器，允许 AI 助手与 Google 的 Gemini 模型进行通信。借助此 MCP 服务器，AI 助手可以通过 Gemini API 请求文本生成、文本分析以及维护聊天对话。

特征

客户端-服务器通信：实现 MCP 协议，以便在客户端和服务器之间进行安全的消息交换。
消息处理：处理和处理客户端请求，发送适当的响应。
错误处理和日志记录：记录服务器活动并确保顺利恢复错误。
环境变量支持：使用.env文件安全地存储敏感信息。
API 测试和调试：支持使用 Postman 和测试脚本进行手动和自动测试。

安装

先决条件

Python 3.7 或更高版本
Google AI API 密钥

设置

克隆此存储库：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-gemini-server.git
cd mcp-gemini-server

创建虚拟环境：

python -m venv venv

激活虚拟环境：
- Windows： venv\Scripts\activate
- macOS/Linux： source venv/bin/activate
安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

使用您的 Gemini API 密钥在根目录中创建一个.env文件：

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

用法

启动服务器：

python server.py

默认情况下，服务器将在http://localhost:5000/上运行
使用 POST 方法向/mcp端点发送 MCP 请求

示例请求

import requests

url = 'http://localhost:5000/mcp'
payload = {
    'action': 'generate_text',
    'parameters': {
        'prompt': 'Write a short poem about AI',
        'temperature': 0.7
    }
}

response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

API 参考

端点

GET /health ：检查服务器是否正在运行
GET /list-models ：列出可用的 Gemini 模型
POST /mcp ：MCP 请求的主要端点

MCP 操作

1. 生成文本

使用 Gemini 生成文本内容。

参数：

prompt （必需）：生成的文本提示
temperature （可选）：控制随机性（0.0 到 1.0）
max_tokens （可选）：要生成的最大令牌数

例子：

{
  "action": "generate_text",
  "parameters": {
    "prompt": "Write a short story about a robot",
    "temperature": 0.8,
    "max_tokens": 500
  }
}

2. 分析文本

分析文本内容。

参数：

text （必需）：要分析的文本
analysis_type （可选）：分析类型（“情绪”、“摘要”、“关键词”或“一般”）

例子：

{
  "action": "analyze_text",
  "parameters": {
    "text": "The weather today is wonderful! I love how the sun is shining.",
    "analysis_type": "sentiment"
  }
}

3. 聊天

与双子座进行对话。

参数：

messages （必需）：具有“角色”和“内容”的消息对象数组
temperature （可选）：控制随机性（0.0 到 1.0）

例子：

{
  "action": "chat",
  "parameters": {
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"},
      {"role": "assistant", "content": "I'm doing well! How can I help?"},
      {"role": "user", "content": "Tell me about quantum computing"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }
}

错误处理

服务器返回适当的 HTTP 状态代码和错误消息：

200 ：请求成功
400 ：错误请求（缺少或无效参数）
500 ：服务器错误（API 问题等）

测试

使用附带的测试脚本来测试各种功能：

# Test all functionalities
python test_client.py

# Test specific functionality
python test_client.py text     # Test text generation
python test_client.py analyze  # Test text analysis
python test_client.py chat     # Test chat functionality

MCP 协议规范

这里实现的模型上下文协议遵循以下规范：

请求格式：
- action ：指定操作的字符串
- parameters ：包含特定于操作的参数的对象
响应格式：
- result ：包含操作结果的对象
- error ：解释任何错误的字符串（适用时）

执照

MIT 许可证

MCP Gemini Server

Integrations

MCP Gemini 服务器

项目概述

特征

安装

先决条件

设置

用法

示例请求

API 参考

端点

MCP 操作

1. 生成文本

2. 分析文本

3. 聊天

错误处理

测试

MCP 协议规范

执照