# GeminiMcpServer

**GeminiMcpServer** 是一個 **Model Context Protocol (MCP)** 伺服器，可將 **LM Studio**（或其他支援 MCP 的客戶端）與 **Google Gemini API** 無縫連接，用於影像生成與多模態任務處理。

![mole](https://raw.githubusercontent.com/bowwowxx/GeminiMcpServer/main/03.png) 

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## ✨ 功能特色
- 🔗 **完整 MCP 支援** – 與 LM Studio 等 MCP 客戶端即時整合。
- 🎨 **影像生成** – 使用 Google Gemini 2 模型產生圖片。
- 🖼 **多模態輸入** – （選用）同時處理文字與圖片輸入。
- ⚡ **本地與雲端混合流程** – 本地執行 LM Studio，同時利用 Gemini API 提供的雲端運算能力。

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## 📦 系統需求
- **Node.js v20** 
- **Google Gemini API Key**（可於 [Google AI Studio](https://ai.google.dev) 申請）
- **MCP 相容客戶端**（如 [LM Studio](https://lmstudio.ai)）

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## 🚀 安裝與設定
```bash
git clone git@github.com:bowwowxx/GeminiMcpServer.git
cd GeminiMcpServer
npm install
```
**建立 Google API Key：**
1. 前往 [Google AI Studio](https://makersuite.google.com/app/apikey)
2. 建立新的 API 金鑰

**設定環境變數：**
在專案根目錄建立 `.env` 檔，並加入：
```
GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"
```

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## ▶ 使用方式
啟動伺服器：
```bash
npm start
```

執行測試：
```bash
npx tsx testapi.js
```
此測試會使用 Gemini 2 的實驗性影像生成 API 建立圖片。

![mole](https://raw.githubusercontent.com/bowwowxx/GeminiMcpServer/main/02.png) 

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## 📡 MCP 請求範例
```json
{
  "tool": "generateImage",
  "params": {
    "prompt": "A photorealistic 3D rendered pig standing in a sunny field",
    "outputFormat": "png",
    "aspectRatio": "16:9"
  }
}
```

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## 📡 LM Studio設定範例
```json
{
  "mcpServers": {
    "GeminiMcpServer": {
      "command": "npm",
      "args": [
        "run",
        "start"
      ],
      "cwd": "/Users/bowwow/github/GeminiMcpServer"
    }
  }
}
```
![mole](https://raw.githubusercontent.com/bowwowxx/GeminiMcpServer/main/01.png)