Gemini Search MCP Server

An MCP server that generates responses based on the latest information using the Gemini API and Google Search.

Note : This MCP server does not work standalone. It needs to be used in combination with AI assistants like Cline . The Gemini search functionality becomes available when you load this project into an AI assistant.

Gemini API와 Google 검색을 사용하여 최신 정보를 기반으로 답변을 생성하는 MCP 서버입니다.

참고 : 이 MCP 서버는 단독으로 작동하지 않습니다. Cline 과 같은 AI 어시스턴트와 함께 사용해야 합니다. AI 어시스턴트가 이 프로젝트를 로드하면 Gemini 검색 기능을 사용할 수 있습니다.

Features

도구

• search - Generate answers using Gemini 2.0 and Google Search

  • Takes a query as input and returns Gemini's response along with relevant search results

Related MCP server: MCP Gemini API Server

기능

도구

• search - Gemini 2.0 및 Google 검색을 사용하여 질문에 답변

  • 검색어를 입력으로 받고 Gemini의 답변과 관련 검색결과를 반환합니다.

Setup

1. Install dependencies:

npm install

2. Build:

npm run build

3. Set environment variables: Create a .env file in the project root with the following content:

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

Note: You can get your Gemini API key from Google AI Studio .

개발

For automatic builds during development:

npm run watch

Installation

To use with Claude Desktop, add the following configuration:

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/gemini-search-server/build/index.js"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

디버깅

Since MCP servers communicate via stdio, we recommend using MCP Inspector for debugging:

npm run inspector

The Inspector provides a URL to access debugging tools in your browser.

License

The code in this project is released under the MIT License . However, please note that this project uses the Google Gemini API, which is subject to Google's Terms of Service . When using this MCP server, you must comply with both the MIT License for our code and Google's terms for the Gemini API.

설정

1. 종속성 설치:

npm install

2. 빌드:

npm run build

3. 환경 변수 설정 : .env 파일을 프로젝트의 루트에 만들고 다음 내용을 설정하십시오.

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

※ Gemini API 키는 Google AI Studio 에서 얻을 수 있습니다.

개발

개발 시 자동 빌드:

npm run watch

설치

Claude Desktop에서 사용하려면 다음 설정을 추가하세요.

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/gemini-search-server/build/index.js"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

디버깅

MCP 서버는 stdio를 통해 통신하므로 디버깅을 위해 MCP Inspector 를 사용하는 것이 좋습니다.

npm run inspector

Inspector는 브라우저에서 디버깅 도구에 액세스하기 위한 URL을 제공합니다.

라이센스

이 프로젝트의 코드는 MIT License 하에 게시됩니다. 하지만 이 프로젝트는 Google Gemini API를 사용하므로 Google 서비스 약관 도 적용됩니다. 이 MCP 서버를 사용할 때는 코드의 MIT 라이센스와 Gemini API 이용 약관을 모두 준수해야 합니다.