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PavelGuzenfeld

gemini-mcp

by PavelGuzenfeld
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Remote

gemini-mcp

npm MCP Registry Node.js License: MIT

Google Gemini を Claude Code（または任意の MCP クライアント）向けのツールとして公開する、軽量な MCP サーバーです。

セカンドオピニオン、大規模コンテキストの分析、コードレビュー、または別のモデルの視点が役立つあらゆる場面で Gemini を活用できます。

ツール

ツール

説明

gemini_ask

Gemini に質問したり、タスクを依頼したりする

gemini_analyze

特定の指示を付けてコードやテキストを分析用に送信する

gemini_chat

完全な履歴を保持したマルチターン会話

gemini_models

利用可能な Gemini モデルを一覧表示する

Related MCP server: Gemini Bridge

クイックスタート

1. API キーを取得する

Google AI Studio にアクセスして、無料の API キーを作成してください。

2. インストール

オプション A — クローン（Claude Code 推奨）

git clone https://github.com/PavelGuzenfeld/gemini-mcp.git ~/.claude/mcp-servers/gemini
cd ~/.claude/mcp-servers/gemini
npm install

オプション B — npx（インストール不要）

npx claude-gemini-mcp

3. Claude Code に登録する

~/.claude/settings.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "node",
      "args": ["/home/you/.claude/mcp-servers/gemini/index.js"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

または npx を使用する場合：

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "claude-gemini-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

使用例

質問する

> Use gemini_ask to explain the difference between std::expected and std::optional

Gemini says: std::optional<T> represents a value that may or may not be present...
std::expected<T, E> additionally carries an error value when the expected value is absent...

コードを分析する

> Use gemini_analyze to review this function for performance issues:
  instruction: "Find performance bottlenecks"
  content: <your code here>

Gemini says: Line 12 allocates inside the loop — move the vector outside...

マルチターン会話

> Use gemini_chat with messages:
  [{"role": "user", "content": "Design a REST API for a task manager"},
   {"role": "model", "content": "Here's a RESTful design..."},
   {"role": "user", "content": "Now add authentication"}]

Gemini says: Building on the previous design, add JWT-based auth...

呼び出しごとにモデルを上書きする

> Use gemini_ask with model: "gemini-2.5-flash" to quickly summarize this error log

環境変数

変数

デフォルト

説明

GEMINI_API_KEY

(必須)

Google AI Studio の API キー

GEMINI_MODEL

gemini-2.5-pro

全ツールのデフォルトモデル

モデル

モデル

最適な用途

gemini-2.5-pro

最高品質、大規模コンテキスト（100万トークン）

gemini-2.5-flash

高速で、ほとんどのタスクに適している

gemini-2.0-flash

最速、シンプルなタスク向け

すべてのツールはオプションの model パラメータを受け付け、呼び出しごとにデフォルトを上書きできます。

機能

  • レート制限（429）およびサーバーエラー（5xx）に対する指数バックオフ付きリトライ

  • MCP クライアントへのグレースフルなエラー報告（クラッシュなし）

  • 呼び出しごとのモデル上書き

  • API キー以外の設定は不要

トラブルシューティング

問題

解決方法

GEMINI_API_KEY is not set

settings.json の env ブロックにキーを追加してください

429 Too Many Requests

組み込みのリトライが処理します — 数秒待ってください

Model not found

gemini_models を実行して有効なモデル名を一覧表示してください

Claude Code にツールが表示されない

~/.claude/settings.json の構文を確認し、Claude Code を再起動してください

ECONNREFUSED

ネットワーク/ファイアウォールを確認してください — サーバーは generativelanguage.googleapis.com を呼び出します

開発

git clone https://github.com/PavelGuzenfeld/gemini-mcp.git
cd gemini-mcp
npm install
npm test          # Run smoke tests
node index.js     # Start the MCP server locally

ライセンス

MIT

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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