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Gemini URL Context & Search MCP Server

README.md4.84 kB
# 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](./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) ```bash # 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 ```bash npm install -g @yourcompany/gemini-url-context-mcp ``` ## 🔧 セットアップ ### 1. APIキー取得 1. [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/) 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) ```bash # 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) ```bash # 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」 ``` ### Google Search ``` 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 ```json { "urls": ["https://example.com"], "query": "要約して", "model": "gemini-2.0-flash-exp", "maxCharsPerPage": 8000 } ``` ### google_search ```json { "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!**

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

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

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server