제미니 씽킹 MCP 서버

Google Gemini 언어 모델을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현입니다. 이 서버를 통해 Claude Desktop 사용자는 Gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21 모델의 강력한 추론 기능에 접근할 수 있습니다.

제미니 플래시란 무엇인가요?

Gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21은 Google Gemini 모델의 특수 버전으로, 고품질을 유지하면서도 빠른 응답을 제공하도록 최적화되었습니다. 다음과 같은 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

수학적 추론
논리적 추론
단계별 분석
구조화된 사고

설치

필수 조건

Node.js(v18 이상)
엔피엠
클로드 데스크탑
Google Gemini API 키

설정

이 저장소를 복제하세요:

지엑스피1

종속성 설치:

npm install

Google API 키로 .env 파일을 만듭니다.

GEMINI_API_KEY=your-api-key-here

프로젝트를 빌드하세요:

npm run build

Claude Desktop 구성

이 MCP 서버를 Claude Desktop과 함께 사용하려면 Claude Desktop 구성을 업데이트하세요.

Claude Desktop 구성 파일을 찾으세요.
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 섹션에 다음을 추가합니다.

"gemini-thinking": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/gemini-thinking-mcp/build/index.js"],
    "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
    }
}

변경 사항을 적용하려면 Claude Desktop을 다시 시작하세요.

용법

구성이 완료되면 Claude Desktop 대화에서 Gemini 모델에 액세스할 수 있습니다.

@gemini-thinking Can you help me solve this math problem step by step?

매개변수

모델 매개변수를 조정할 수 있습니다.

prompt : Gemini에 대한 입력 텍스트(필수)
max_tokens : 생성할 최대 토큰 수(기본값: 8192)
temperature : 무작위성을 제어합니다(기본값: 0.2)

예시

Gemini Thinking MCP 서버 설정 및 사용에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

예제 1: MCP 서버 설치

이 예제에서는 Claude Desktop 환경에서 Gemini Thinking MCP 서버를 설치하고 구성하는 과정을 보여줍니다.

예제 2: 수학 문제 해결 테스트

MCP 서버가 수학 방정식을 단계별로 풀어 문제 해결 능력을 보여주는 데모입니다.

개발

npm run dev     # Watch mode
npm run build   # Build for production
npm start       # Run the server

기여하다

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특허

MIT

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