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Gemini Context MCP Server

by ogoldberg
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Gemini コンテキスト MCP サーバー

Geminiのコンテキスト管理とキャッシュ機能を活用する強力なMCP（Model Context Protocol）サーバー実装。このサーバーは、Geminiの2Mトークンコンテキストウィンドウの価値を最大限に高めるとともに、大規模なコンテキストを効率的にキャッシュするためのツールを提供します。

🚀 機能

コンテキスト管理

  • 最大200万トークンのコンテキストウィンドウをサポート- Geminiの広範なコンテキスト機能を活用

  • セッションベースの会話- 複数のインタラクションにわたって会話状態を維持する

  • スマートなコンテキスト追跡- メタデータを使用してコンテキストを追加、取得、検索します

  • セマンティック検索- 意味的類似性を使用して関連するコンテキストを見つける

  • 自動コンテキストクリーンアップ- セッションとコンテキストは自動的に期限切れになります

APIキャッシュ

  • 大規模なプロンプトのキャッシュ- 大規模なシステムプロンプトと指示を効率的に再利用します

  • コスト最適化- 頻繁に使用されるコンテキストのトークン使用コストを削減

  • TTL管理- キャッシュの有効期限を制御する

  • 自動クリーンアップ- 期限切れのキャッシュは自動的に削除されます

Related MCP server: MCP Gemini Server

🏁 クイックスタート

前提条件

インストール

# Clone the repository git clone https://github.com/ogoldberg/gemini-context-mcp-server cd gemini-context-mcp-server # Install dependencies npm install # Copy environment variables example cp .env.example .env # Add your Gemini API key to .env file # GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

基本的な使い方

# Build the server npm run build # Start the server node dist/mcp-server.js

MCPクライアント統合

この MCP サーバーは、さまざまな MCP 互換クライアントと統合できます。

  • Claude Desktop - Claude 設定で MCP サーバーとして追加

  • カーソル- カーソルのAI/MCP設定で設定します

  • VS Code - MCP 互換拡張機能と併用

各クライアントとの詳細な統合手順については、MCP ドキュメントの「MCP クライアント構成ガイド」を参照してください。

クイッククライアントセットアップ

簡素化されたクライアント インストール コマンドを使用します。

# Install and configure for Claude Desktop npm run install:claude # Install and configure for Cursor npm run install:cursor # Install and configure for VS Code npm run install:vscode

各コマンドは適切な構成ファイルを設定し、統合を完了するための手順を提供します。

💻 使用例

初心者向け

サーバーを直接使用する:

  1. サーバーを起動します。

    node dist/mcp-server.js

  2. 提供されているテスト スクリプトを使用して対話します。

    # Test basic context management node test-gemini-context.js # Test caching features node test-gemini-api-cache.js

Node.js アプリケーションでの使用:

import { GeminiContextServer } from './src/gemini-context-server.js'; async function main() { // Create server instance const server = new GeminiContextServer(); // Generate a response in a session const sessionId = "user-123"; const response = await server.processMessage(sessionId, "What is machine learning?"); console.log("Response:", response); // Ask a follow-up in the same session (maintains context) const followUp = await server.processMessage(sessionId, "What are popular algorithms?"); console.log("Follow-up:", followUp); } main();

パワーユーザー向け

カスタム構成の使用:

// Custom configuration const config = { gemini: { apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY, model: 'gemini-2.0-pro', temperature: 0.2, maxOutputTokens: 1024, }, server: { sessionTimeoutMinutes: 30, maxTokensPerSession: 1000000 } }; const server = new GeminiContextServer(config);

コスト最適化のためのキャッシュ システムの使用:

// Create a cache for large system instructions const cacheName = await server.createCache( 'Technical Support System', 'You are a technical support assistant for a software company...', 7200 // 2 hour TTL ); // Generate content using the cache const response = await server.generateWithCache( cacheName, 'How do I reset my password?' ); // Clean up when done await server.deleteCache(cacheName);

🔌 MCPツール（カーソルなど）と併用する

このサーバーはモデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装しており、Cursor などのツールやその他の AI 強化開発環境との互換性を実現しています。

利用可能なMCPツール

  1. コンテキスト管理ツール:

    • generate_text - コンテキスト付きテキストを生成する

    • get_context - セッションの現在のコンテキストを取得する

    • clear_context - セッションコンテキストをクリアする

    • add_context - 特定のコンテキストエントリを追加する

    • search_context - 意味的に関連コンテキストを検索する

  2. キャッシュツール:

    • mcp_gemini_context_create_cache - 大きなコンテキストのキャッシュを作成する

    • mcp_gemini_context_generate_with_cache - キャッシュされたコンテキストを使用して生成する

    • mcp_gemini_context_list_caches - 利用可能なすべてのキャッシュを一覧表示する

    • mcp_gemini_context_update_cache_ttl - キャッシュTTLの更新

    • mcp_gemini_context_delete_cache - キャッシュを削除する

カーソルで接続する

Cursorと一緒に使用する場合は、MCP 構成を介して接続できます。

{ "name": "gemini-context", "version": "1.0.0", "description": "Gemini context management and caching MCP server", "entrypoint": "dist/mcp-server.js", "capabilities": { "tools": true }, "manifestPath": "mcp-manifest.json", "documentation": "README-MCP.md" }

MCP ツールの詳細な使用手順については、 README-MCP.md を参照してください。

⚙️ 設定オプション

環境変数

次のオプションで.envファイルを作成します。

# Required GEMINI_API_KEY=your_api_key_here GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash # Optional - Model Settings GEMINI_TEMPERATURE=0.7 GEMINI_TOP_K=40 GEMINI_TOP_P=0.9 GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS=2097152 # Optional - Server Settings MAX_SESSIONS=50 SESSION_TIMEOUT_MINUTES=120 MAX_MESSAGE_LENGTH=1000000 MAX_TOKENS_PER_SESSION=2097152 DEBUG=false

🧪 開発

# Build TypeScript files npm run build # Run in development mode with auto-reload npm run dev # Run tests npm test

📚 さらに詳しく

  • MCP固有の使用方法については、 README-MCP.mdを参照してください。

  • 利用可能なツールを理解するために、mcp-manifest.jsonのマニフェストを調べてください。

  • リポジトリ内のサンプルスクリプトの使用パターンを確認する

📋 今後の改善点

  • コンテキストとキャッシュのデータベース永続性

  • キャッシュサイズの管理と削除ポリシー

  • ベクトルベースのセマンティック検索

  • 分析と指標の追跡

  • ベクターストアとの統合

  • コンテキスト管理のためのバッチ操作

  • ハイブリッドキャッシュ戦略

  • 自動プロンプト最適化

📄 ライセンス

マサチューセッツ工科大学

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

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