Which integrations are available for this server?

Provides web search capabilities through DuckDuckGo's search engine, automatically routing search queries and returning relevant web results. Enables chat interactions and AI-powered responses using Google's Gemini 2.0 Flash Exp model through LangChain integration, supporting conversational AI capabilities.

How do I use MCP API Tools?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP API Tools what's the weather forecast for Tokyo this weekend?" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

MCP Server dengan Google AI Studio

Server FastAPI yang menyediakan berbagai tools dan integrasi dengan Google Gemini AI.

Fitur

Auto Tool Router: Routing otomatis ke tool yang tepat berdasarkan prompt
Google Gemini Integration: Integrasi dengan Google AI Studio (Gemini 2.0 Flash Exp) menggunakan LangChain
Multiple Tools:
- Weather (Cuaca)
- News (Berita)
- Web Search (Pencarian Web)
- Dictionary (Kamus)
- Quotes (Kutipan Bijak)

Persyaratan

Python 3.8+
pip (Python package manager)

Instalasi

Clone atau download repository ini
Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

Atau install manual:

pip install fastapi uvicorn requests pydantic python-dotenv streamlit langchain-google-genai

PENTING: Konfigurasi API Key Google
a. Dapatkan API key dari Google AI Studio
b. Buat/edit file .env di root folder project:
GOOGLE_API_KEY=your_actual_api_key_here
c. Pastikan API key valid dan aktif (bukan expired atau restricted)
Catatan: Ganti your_actual_api_key_here dengan API key Anda sendiri

Menjalankan Aplikasi

1. Jalankan FastAPI Server

Buka terminal pertama dan jalankan:

uvicorn server:app --reload

Server akan berjalan di http://localhost:8000

2. Jalankan Streamlit App (Opsional)

Buka terminal kedua dan jalankan:

streamlit run app.py

Aplikasi Streamlit akan terbuka otomatis di browser (http://localhost:8501)

Cara Penggunaan

Menggunakan Streamlit UI (Recommended)

Setelah menjalankan kedua server (FastAPI dan Streamlit), buka browser di http://localhost:8501

Fitur Streamlit App:

Auto Tool Router: Masukkan pertanyaan dan sistem otomatis memilih tool yang tepat
Google Gemini AI: Chat interaktif dengan AI Google Gemini
Manual Tools: Pilih dan gunakan tool secara manual:
- Weather Tool: Cek cuaca kota
- News Tool: Cari berita berdasarkan topik
- Dictionary Tool: Cari definisi kata
- Quotes Tool: Dapatkan kutipan bijak
- Web Search Tool: Pencarian web

Menggunakan API (curl/Postman)

1. Auto Tool Router (`/auto`)

Endpoint ini secara otomatis memilih tool yang tepat berdasarkan kata kunci dalam prompt.

Endpoint: POST /auto

Request Body:

{ "prompt": "cuaca di Jakarta" }

Contoh Penggunaan:

Cek Cuaca

curl -X POST http://localhost:8000/auto \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"prompt\": \"cuaca di Bandung\"}"

Cari Berita

curl -X POST http://localhost:8000/auto \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"prompt\": \"berita teknologi\"}"

Cari Definisi Kata

curl -X POST http://localhost:8000/auto \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"prompt\": \"definisi technology\"}"

Dapatkan Quote

curl -X POST http://localhost:8000/auto \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"prompt\": \"quote bijak\"}"

Web Search (Default)

curl -X POST http://localhost:8000/auto \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"prompt\": \"python programming\"}"

2. Google Gemini LLM (`/llm`)

Endpoint untuk berkomunikasi langsung dengan Google Gemini AI.

Endpoint: POST /llm

Request Body:

{ "prompt": "Jelaskan apa itu artificial intelligence" }

Contoh Penggunaan:

curl -X POST http://localhost:8000/llm \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"prompt\": \"Apa itu FastAPI?\"}"

3. Health Check (`/`)

Cek status server.

Endpoint: GET /

curl http://localhost:8000/

Response:

{ "status": "MCP Server with Google AI Studio - OK" }

Dokumentasi API Interaktif

Setelah server berjalan, akses dokumentasi API interaktif di:

Swagger UI: http://localhost:8000/docs
ReDoc: http://localhost:8000/redoc

Struktur Proyek

. ├── .env # Environment variables (API keys) ├── server.py # Main FastAPI application ├── app.py # Streamlit frontend application ├── providers/ │ ├── google_llm.py # Google Gemini integration │ └── ollama_llm.py # Ollama integration (optional) └── tools/ ├── weather_tool.py # Weather API ├── news_tool.py # News API ├── search_tool.py # DuckDuckGo search ├── dictionary_tool.py # Dictionary API └── quotes_tool.py # Quotes API

Kata Kunci Auto Router

Auto router mendeteksi kata kunci berikut:

Kata Kunci	Tool	Contoh
`cuaca`, `weather`	Weather Tool	"cuaca di Jakarta"
`berita`, `news`	News Tool	"berita teknologi"
`definisi`, `arti`	Dictionary Tool	"definisi python"
`quote`, `bijak`	Quotes Tool	"quote bijak"
Lainnya	Web Search	"python tutorial"

Screenshot Streamlit App

Aplikasi Streamlit menyediakan 3 mode:

Auto Tool Router - Routing otomatis berdasarkan kata kunci
Google Gemini AI - Chat interface dengan history
Manual Tools - Pilih tool secara manual dengan UI yang user-friendly

Troubleshooting

Error: Module not found

Pastikan semua dependencies sudah terinstall:

pip install fastapi uvicorn requests pydantic python-dotenv streamlit langchain-google-genai

Streamlit tidak bisa connect ke server

Pastikan FastAPI server sudah berjalan di http://localhost:8000 sebelum menjalankan Streamlit

Error: API key not valid / GOOGLE_API_KEY not found

Penyebab umum:

API key tidak ada di file .env
API key expired atau tidak valid
API key memiliki restrictions yang tidak sesuai

Solusi:

Pastikan file .env ada di root folder project
Dapatkan API key baru dari Google AI Studio
Copy API key dan paste ke file .env:
GOOGLE_API_KEY=AIzaSy...your_actual_key
Restart server FastAPI setelah mengubah .env
Pastikan tidak ada spasi atau karakter tambahan di API key

Server tidak bisa diakses

Pastikan server sudah berjalan dengan perintah:

uvicorn server:app --reload

Request loading lama / timeout

Lihat panduan lengkap di

Quick Fix:

Test components:
python test_simple.py
Try server without LLM:
uvicorn server_simple:app --reload --port 8001
Check API key dan ganti jika perlu di file .env
Ganti model di providers/google_llm.py:
model="models/gemini-1.5-flash" # More stable

MCP API Tools

MCP Server dengan Google AI Studio

Fitur

Persyaratan

Instalasi

Menjalankan Aplikasi

1. Jalankan FastAPI Server

2. Jalankan Streamlit App (Opsional)

Cara Penggunaan

Menggunakan Streamlit UI (Recommended)

Menggunakan API (curl/Postman)

1. Auto Tool Router (`/auto`)

Cek Cuaca

Cari Berita

Cari Definisi Kata

Dapatkan Quote

Web Search (Default)

2. Google Gemini LLM (`/llm`)

3. Health Check (`/`)

Dokumentasi API Interaktif

Struktur Proyek

Kata Kunci Auto Router

Screenshot Streamlit App

Troubleshooting

Error: Module not found

Streamlit tidak bisa connect ke server

Error: API key not valid / GOOGLE_API_KEY not found

Server tidak bisa diakses

Request loading lama / timeout

Resources

New MCP Servers

Latest Blog Posts

MCP directory API

MCP Server dengan Google AI Studio

Fitur

Persyaratan

Instalasi

Menjalankan Aplikasi

1. Jalankan FastAPI Server

2. Jalankan Streamlit App (Opsional)

Cara Penggunaan

Menggunakan Streamlit UI (Recommended)

Menggunakan API (curl/Postman)

1. Auto Tool Router (/auto)

Cek Cuaca

Cari Berita

Cari Definisi Kata

Dapatkan Quote

Web Search (Default)

2. Google Gemini LLM (/llm)

3. Health Check (/)

Dokumentasi API Interaktif

Struktur Proyek

Kata Kunci Auto Router

Screenshot Streamlit App

Troubleshooting

Error: Module not found

Streamlit tidak bisa connect ke server

Error: API key not valid / GOOGLE_API_KEY not found

Server tidak bisa diakses

Request loading lama / timeout

Resources

New MCP Servers

Latest Blog Posts

MCP directory API

1. Auto Tool Router (`/auto`)

2. Google Gemini LLM (`/llm`)

3. Health Check (`/`)