Gemini MCP Server für LM Studio

Ein kleiner MCP-Server auf Basis von Python MCP SDK / FastMCP, der Fragen über die Google-Gemini-REST-API generateContent beantwortet. Der Server läuft lokal über stdio und stellt das Tool ask_gemini bereit.

Nicht von Google oder LM Studio bereitgestellt. Prompts werden an Google gesendet; beachte die Datenschutz- und Nutzungsbedingungen deines Kontos.

Voraussetzungen

• Python 3.10 oder neuer (Python 3.11+ empfohlen)

• LM Studio mit MCP-Unterstützung

• Gemini-API-Schlüssel aus einer für dein Konto verfügbaren Google-Gemini-API-Quelle

• Internetzugriff vom Rechner, auf dem der Server läuft

Related MCP server: Ask Google MCP Server

Installation

cd /pfad/zu/gemini-mcp-server
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate                 # Windows: .venv\Scripts\activate
python -m pip install -r requirements.txt

Schlüssel sicher konfigurieren

Bevorzugt als Umgebungsvariable (nicht in Git einchecken):

export GEMINI_API_KEY='DEIN_SCHLUESSEL'

Alternativ kann GEMINI_API_KEY_FILE auf eine Datei zeigen, die nur eine Schlüsselzeile enthält. Der Pfad kann absolut oder ~-bezogen sein:

chmod 600 ~/.config/gemini/api_key
export GEMINI_API_KEY_FILE="$HOME/.config/gemini/api_key"

Wenn beide gesetzt sind, hat GEMINI_API_KEY Vorrang. Der Server schreibt den Schlüssel nicht in Logs oder Antworten. Die Datei user_self_host_config_example.json ist nur ein Beispiel mit Platzhaltern und kein Geheimnisspeicher.

LM Studio konfigurieren

LM Studio verwendet für lokale MCP-Server eine mcp.json. Öffne in LM Studio die MCP- Einstellungen bzw. die Datei mcp.json und füge den Inhalt aus der Beispieldatei ein. Ersetze alle Platzhalter durch absolute Pfade. Für die Umgebungsvariable ist diese Form möglich:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-mcp": {
      "command": "/ABSOLUTER/PFAD/gemini-mcp-server/.venv/bin/python",
      "args": ["/ABSOLUTER/PFAD/gemini-mcp-server/ask_gemini_server.py"],
      "env": {"GEMINI_API_KEY": "DEIN_SCHLUESSEL_NUR_LOKAL"}
    }
  }
}

Sicherer ist es, env wegzulassen und GEMINI_API_KEY_FILE zu verwenden:

"env": {"GEMINI_API_KEY_FILE": "/home/du/.config/gemini/api_key"}

Aktiviere in LM Studio die Option, die das Aufrufen von Servern aus mcp.json erlaubt,falls deine Version dies verlangt. Starte/verbinde den Server anschließend und erlaube nur das Tool ask_gemini, sofern LM Studio eine Tool-Auswahl anbietet. Die Einstellung ist versionsabhängig; die offizielle Übersicht steht unter https://lmstudio.ai/docs/developer/core/mcp.

Nutzung und Optionen

Das Tool akzeptiert prompt sowie optional model (Standard gemini-2.5-flash), temperature (0–2, Standard 0,2) und max_output_tokens (1–65536, Standard 2048). Der Timeout beträgt 60 Sekunden. Netzwerk-, HTTP-, Authentifizierungs-, Timeout- und ungültige-Antwort-Fehler werden als verständliche Tool-Fehler zurückgegeben.

Der Server prüft Eingaben, begrenzt Prompts auf 100.000 Zeichen und verwendet keine Datei- oder Shell-Tools. Das ist keine umfassende Sicherheitsgarantie: Prüfe weiterhin MCP-Berechtigungen, Prompts und die Daten, die du an einen externen API-Dienst sendest.

Offline-Test

Ohne API-Aufruf können Syntax und Import geprüft werden:

python -m py_compile ask_gemini_server.py
python -m pip install -r requirements.txt

Ein echter Funktionstest benötigt einen gültigen Schlüssel und erzeugt eine externe Google-API-Anfrage; er ist in diesem Paket nicht automatisch enthalten.

Dateien und Lizenz

• ask_gemini_server.py – FastMCP-Server und REST-Aufruf

• requirements.txt – Python-Abhängigkeit

• user_self_host_config_example.json – gültiges Konfigurationsbeispiel

• .gitignore – Ausschluss lokaler Geheimnisse und Build-Dateien

• LICENSE – mitgelieferte MIT-Lizenz

Keine Garantie, keine Zusicherung von Verfügbarkeit oder Richtigkeit der Gemini-Antworten.

Sicherheitshinweise

1. DO NOT COMMIT API KEYS TO VCS - Keep credentials in your local .gemini_config.json file

2. The implementation itself contains no secrets or hardcoded keys

3. Users should only copy this server template and paste their own configuration

4. Never share or commit your personal .gemini_config.json to any public repository

This license allows commercial use while maintaining a clear separation between the documentation package and the self-hosted API key management that users must do themselves for security reasons.