run_gemini
Execute prompts using Gemini AI to analyze files, directories, or URLs while conserving Claude Code tokens through efficient context management.
Instructions
Gemini를 사용하여 프롬프트를 실행합니다.
Args:
prompt: Gemini에 전달할 프롬프트
file_dir_url_path: 분석할 파일, 디렉토리 또는 URL 경로
working_directory: 작업 디렉토리 (필수)
Returns:
dict: 실행 결과 또는 에러 메시지Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| prompt | Yes | ||
| file_dir_url_path | Yes | ||
| working_directory | Yes |
Implementation Reference
- gemini_mcp_server.py:14-72 (handler)The handler function for the MCP tool 'run_gemini'. It runs the Gemini CLI tool with the given prompt augmented with file_dir_url_path, in the specified working_directory, handling errors and timeouts. Registered via @mcp.tool() decorator, which also defines the input schema via type hints and docstring.
@mcp.tool() def run_gemini(prompt: str, file_dir_url_path: str, working_directory: str) -> dict: """ Gemini를 사용하여 프롬프트를 실행합니다. Args: prompt: Gemini에 전달할 프롬프트 file_dir_url_path: 분석할 파일, 디렉토리 또는 URL 경로 working_directory: 작업 디렉토리 (필수) Returns: dict: 실행 결과 또는 에러 메시지 """ prompt = prompt + f" (분석할 파일, 디렉토리 또는 URL 경로: {file_dir_url_path})" # 현재 디렉토리 저장 original_cwd = os.getcwd() try: # 작업 디렉토리로 변경 os.chdir(working_directory) # Gemini 명령 실행 cmd = [ "gemini", "-m", "gemini-2.5-flash", "-p", prompt ] # shell=True로 실행 (MCP 서버 환경에서 필수) shell_cmd = ' '.join( [f'"{arg}"' if ' ' in arg else arg for arg in cmd]) result = subprocess.run( shell_cmd, shell=True, # 필수 capture_output=True, text=True, timeout=360, stdin=subprocess.DEVNULL ) # 에러 체크 if result.returncode != 0: return {"error": f"Gemini 실행 오류: {result.stderr}"} # 결과 반환 return {"result": result.stdout.strip()} except subprocess.TimeoutExpired: return {"error": "Gemini 실행 시간 초과 (360초)"} except FileNotFoundError: return {"error": "Gemini CLI가 설치되어 있지 않습니다. 'gemini' 명령을 사용할 수 있는지 확인하세요."} except Exception as e: return {"error": f"실행 중 오류 발생: {str(e)}"} finally: # 원래 디렉토리로 복원 os.chdir(original_cwd)