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Gemini URL Context & Search MCP Server

by tanamurayuuki
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TypeScript
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Gemini URL Context & Search MCP Server

Google AI Studio の URL context 機能と Google Search を MCP (Model Context Protocol) サーバーとして実装し、Claude Code からWebページのテキスト抽出と検索を可能にします。

📁 プロジェクト構造

詳細なフォルダ・ファイル構成は PROJECT_STRUCTURE.md をご覧ください。

🎯 機能

  • 📄 URL Content Extract: Webページのテキストと画像URLを全抽出
  • 🔍 Google Search: Webを検索して関連情報を取得
  • 🏗️ 構造化出力: JSON形式でページ情報を整理
  • 🔗 複数URL対応: 複数URLの一括処理
  • ⚡ 高品質アーキテクチャ: ドメイン駆動設計とTDD

📦 インストール

npxで即座に使用（推奨）

# Claude Code で一発セットアップ claude mcp add gemini-url-context -s user -e GEMINI_API_KEY="your-key" -- npx @yourcompany/gemini-url-context-mcp@latest

手動インストール

npm install -g @yourcompany/gemini-url-context-mcp

🔧 セットアップ

1. APIキー取得

  1. Google AI Studio にアクセス
  2. "Get API key" → "Create API key"
  3. キーをコピー

2. 自動セットアップ（Claude Code）

# セットアップスクリプトを実行 export GEMINI_API_KEY="your-api-key" ./scripts/setup-claude-code.sh

3. 設定ファイル生成（他のクライアント）

# 各クライアント用設定ファイルを生成 node scripts/generate-configs.js

🚀 使用方法

URL Content Extract

Claude Code で話しかけるだけ： 「https://example.com のテキストと画像を全部抽出して」
Claude Code で話しかけるだけ： 「最新のAI技術について検索して」

応用例

「以下のサイトを比較分析して： - https://site1.com - https://site2.com」 「Next.js 14の最新情報を検索して、 関連記事の内容も抽出して」

🛠️ 対応クライアント

  • Claude Code (CLI) - ワンライナーセットアップ
  • Cursor - .cursor/mcp.json
  • VS Code - MCP拡張
  • Claude Desktop - 標準設定
  • LM Studio - MCP Server追加

🏗️ アーキテクチャ

ドメイン駆動設計

  • Domain Layer: Url, Page, ModelName 値オブジェクト
  • Use Case Layer: ビジネスロジック分離
  • Adapter Layer: 外部API統合
  • Infrastructure: MCP プロトコル実装

品質保証

  • TDD: テスト駆動開発
  • 型安全: TypeScript厳密モード
  • エラーハンドリング: 分類された例外処理
  • Value Objects: 不変性保証

🔍 API仕様

url_context_extract

{ "urls": ["https://example.com"], "query": "要約して", "model": "gemini-2.0-flash-exp", "maxCharsPerPage": 8000 }
{ "query": "検索キーワード", "instruction": "処理指示", "model": "gemini-2.0-flash-exp" }

🎯 MCP作成のベストプラクティス

この実装から学べる要素：

🔥 必須要素

  1. npx対応: "bin" でCLIツール化
  2. 複数クライアント対応: 設定ファイル自動生成
  3. ワンライナー セットアップ: ユーザビリティ最優先
  4. エラーハンドリング: 型付きエラーで安全性

🏗️ アーキテクチャ

  1. ドメイン駆動設計: ビジネスロジック分離
  2. Value Object: 型安全と不変性
  3. Adapter Pattern: 外部依存の抽象化
  4. Factory Pattern: 実装切り替え

🧪 品質管理

  1. TDD: テスト先行開発
  2. 統合テスト: 実動作確認
  3. 型安全: TypeScript活用
  4. lint/format: コード品質

📦 配布戦略

  1. npmパッケージ: 即座にインストール可能
  2. 設定自動化: スクリプトで一発セットアップ
  3. ドキュメント: 使用例とトラブルシューティング
  4. 段階的ロールアウト: パイロット→本格展開

🏆 他実装との差別化

項目この実装一般的実装
アーキテクチャDDD + Clean Architecture手続き型
テストTDD + 統合テストテストなし
型安全Value Object文字列ベース
エラー処理型付きドメインエラーtry-catch
ユーザビリティワンライナーセットアップ手動設定

開発者: あなた
アーキテクチャ: Claude Code AI
品質: エンタープライズ級
使いやすさ: コンシューマー級

🎉 完璧なMCPサーバーの完成です！

This server cannot be installed

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

How are these scores calculated?

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.

Enables web content extraction and Google Search through Google AI Studio's URL context functionality. Supports batch processing of multiple URLs and returns structured JSON output for web page text and image analysis.

  1. 📁 プロジェクト構造
    1. 🎯 機能
      1. 📦 インストール
        1. npxで即座に使用（推奨）
        2. 手動インストール
      2. 🔧 セットアップ
        1. 1. APIキー取得
        2. 2. 自動セットアップ（Claude Code）
        3. 3. 設定ファイル生成（他のクライアント）
      3. 🚀 使用方法
        1. URL Content Extract
        2. Google Search
        3. 応用例
      4. 🛠️ 対応クライアント
        1. 🏗️ アーキテクチャ
          1. ドメイン駆動設計
          2. 品質保証
        2. 🔍 API仕様
          1. url_context_extract
          2. google_search
        3. 🎯 MCP作成のベストプラクティス
          1. 🔥 必須要素
          2. 🏗️ アーキテクチャ
          3. 🧪 品質管理
          4. 📦 配布戦略
        4. 🏆 他実装との差別化

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          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/tanamurayuuki/MCP-URLcontext'

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