Gemini Bridge

CI Status PyPI Version MIT License Python 3.10+ MCP Compatible Gemini CLI

AIコーディングアシスタントが公式CLIを通じてGoogleのGemini AIと対話できるようにする、軽量なMCP（Model Context Protocol）サーバーです。Claude Code、Cursor、VS Code、およびその他のMCP互換クライアントで動作します。シンプルさ、信頼性、そしてシームレスな統合を重視して設計されています。

✨ 特徴

Gemini CLI直接統合: 公式Gemini CLIを使用するためAPIコストはゼロ
3つのMCPツール: 基本的なクエリ、ファイル分析、Web検索機能
ステートレスな動作: セッション、キャッシュ、複雑な状態管理は一切なし
本番環境対応: 設定可能な60秒のタイムアウトを備えた堅牢なエラーハンドリング
最小限の依存関係: mcp>=1.0.0 と Gemini CLI のみが必要
簡単なデプロイ: uvx と従来の pip インストールの両方をサポート
ユニバーサルなMCP互換性: MCP互換のあらゆるAIコーディングアシスタントで動作
モダンなPython: pathlib とモダンな型ヒントを使用 (Python 3.10+)

Related MCP server: MCP Gemini API Server

🚀 クイックスタート

前提条件

Gemini CLIのインストール:
```
npm install -g @google/gemini-cli
```
Geminiの認証:
```
gemini auth login
```
インストールの確認:
```
gemini --version
```

インストール

🎯 推奨: PyPIインストール

# Install from PyPI
pip install gemini-bridge

# Add to Claude Code with uvx (recommended)
claude mcp add gemini-bridge -s user -- uvx gemini-bridge

代替手段: ソースからインストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/shelakh/gemini-bridge.git
cd gemini-bridge

# Build and install locally
uvx --from build pyproject-build
pip install dist/*.whl

# Add to Claude Code
claude mcp add gemini-bridge -s user -- uvx gemini-bridge

開発用インストール

# Clone and install in development mode
git clone https://github.com/shelakh/gemini-bridge.git
cd gemini-bridge
pip install -e .

# Add to Claude Code (development)
claude mcp add gemini-bridge-dev -s user -- python -m src

🌐 マルチクライアントサポート

Gemini BridgeはMCP互換のあらゆるAIコーディングアシスタントで動作します - 同じサーバーが、異なる設定方法を通じて複数のクライアントをサポートします。

サポートされているMCPクライアント

Claude Code ✅ (デフォルト)
Cursor ✅
VS Code ✅
Windsurf ✅
Cline ✅
Void ✅
Cherry Studio ✅
Augment ✅
Roo Code ✅
Zencoder ✅
MCP互換のあらゆるクライアント ✅

設定例

# Recommended installation
claude mcp add gemini-bridge -s user -- uvx gemini-bridge

# Development installation
claude mcp add gemini-bridge-dev -s user -- python -m src

グローバル設定 (~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  }
}

プロジェクト固有設定 (.cursor/mcp.json をプロジェクト内に配置):

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  }
}

移動先: Settings → Cursor Settings → MCP → Add new global MCP server

設定 (.vscode/mcp.json をワークスペース内に配置):

{
  "servers": {
    "gemini-bridge": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"]
    }
  }
}

代替手段: 拡張機能経由

拡張機能ビューを開く (Ctrl+Shift+X)
MCP拡張機能を検索
コマンド uvx gemini-bridge でカスタムサーバーを追加

WindsurfのMCP設定に追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  }
}

Clineを開き、上部ナビゲーションの MCP Servers をクリック
Installed タブ → Advanced MCP Settings を選択
cline_mcp_settings.json に追加:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  }
}

移動先: Settings → MCP → Add MCP Server

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  }
}

Settings → MCP Servers → Add Server に移動
サーバーの詳細を入力:
- Name: gemini-bridge
- Type: STDIO
- Command: uvx
- Arguments: ["gemini-bridge"]
設定を保存

UIを使用する場合:

ハンバーガーメニュー → Settings → Tools をクリック
+ Add MCP ボタンをクリック
コマンドを入力: uvx gemini-bridge
名前: Gemini Bridge

手動設定:

"augment.advanced": { 
  "mcpServers": [ 
    { 
      "name": "gemini-bridge", 
      "command": "uvx", 
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  ]
}

Settings → MCP Servers → Edit Global Config に移動
mcp_settings.json に追加:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {}
    }
  }
}

Zencoderメニュー (...) → Tools → Add Custom MCP に移動
設定を追加:

{
  "command": "uvx",
  "args": ["gemini-bridge"],
  "env": {}
}

Install ボタンを押す

pipベースのインストールの場合:

{
  "command": "gemini-bridge",
  "args": [],
  "env": {}
}

開発/ローカルテストの場合:

{
  "command": "python",
  "args": ["-m", "src"],
  "env": {},
  "cwd": "/path/to/gemini-bridge"
}

npmスタイルのインストールの場合 (必要な場合):

{
  "command": "npx",
  "args": ["gemini-bridge"],
  "env": {}
}

ユニバーサルな使用方法

どのクライアントで設定しても、同じ2つのツールを使用できます:

一般的な質問: "What authentication patterns are used in this codebase?"
特定のファイルの分析: "Review these auth files for security issues"

サーバーの実装は同一です - クライアントの設定のみが異なります！

⚙️ 設定

タイムアウト設定

デフォルトでは、Gemini BridgeはすべてのCLI操作に対して60秒のタイムアウトを使用します。より長いクエリ（大きなファイル、複雑な分析）の場合は、GEMINI_BRIDGE_TIMEOUT 環境変数を使用してカスタムタイムアウトを設定できます。

設定例:

# Add with custom timeout (120 seconds)
claude mcp add gemini-bridge -s user --env GEMINI_BRIDGE_TIMEOUT=120 -- uvx gemini-bridge

{
  "mcpServers": {
    "gemini-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-bridge"],
      "env": {
        "GEMINI_BRIDGE_TIMEOUT": "120"
      }
    }
  }
}

タイムアウトのオプション:

デフォルト: 60秒 (設定されていない場合)
範囲: 正の整数 (秒)
呼び出しごとの上書き: ツールに timeout_seconds を指定して一時的に延長可能
推奨: 大きなファイルの分析には120〜300秒
無効な値: 警告とともに60秒にフォールバック

🛠️ 利用可能なツール

`consult_gemini`

単純なクエリのための直接CLIブリッジ。

パラメータ:

query (string): Geminiに送信する質問やプロンプト
directory (string): クエリの作業ディレクトリ
model (string, オプション): 使用するモデル - "flash", "pro", "flash-lite", "2.5-lite", "3-pro", "3-flash", "3.1-pro", "3.1-flash-lite", または "auto" (デフォルト: "flash")
timeout_seconds (int, オプション): このリクエストの実行タイムアウトを上書き

例:

consult_gemini(
    query="Find authentication patterns in this codebase",
    directory="/path/to/project",
    model="flash"
)

`consult_gemini_with_files`

詳細な分析のためにファイルを添付できるCLIブリッジ。

パラメータ:

query (string): Geminiに送信する質問やプロンプト
directory (string): クエリの作業ディレクトリ
files (list): ディレクトリからの相対ファイルパスのリスト
model (string, オプション): 使用するモデル - "flash", "pro", "flash-lite", "2.5-lite", "3-pro", "3-flash", "3.1-pro", "3.1-flash-lite", または "auto" (デフォルト: "flash")
timeout_seconds (int, オプション): このリクエストの実行タイムアウトを上書き
mode (string, オプション): ファイル内容をストリーミングする "inline" (デフォルト) または、Gemini CLI自身に @path 参照を解決させる "at_command"

例:

consult_gemini_with_files(
    query="Analyze these auth files and suggest improvements",
    directory="/path/to/project",
    files=["src/auth.py", "src/models.py"],
    model="pro",
    timeout_seconds=180
)

ヒント: 大きなツリーをスキャンする場合は、Gemini CLIがファイルグロブと切り捨てをネイティブに処理できるように mode="at_command" に切り替えてください。

`web_search`

Web検索のコンテキストを含めてGeminiに質問します。モデルが必要と判断した場合にGemini CLIの自動Web検索を使用します。ベストエフォート型の機能であり、すべてのクエリで保証されるわけではありません。

パラメータ:

query (string): Webで検索するクエリや質問
directory (string): コマンド実行の作業ディレクトリ
model (string, オプション): 使用するモデル - "flash", "pro", "flash-lite", "2.5-lite", "3-pro", "3-flash", "3.1-pro", "3.1-flash-lite", または "auto" (デフォルト: "flash")
timeout_seconds (int, オプション): このリクエストの実行タイムアウトを上書き

例:

web_search(
    query="latest Python version and new features",
    model="flash"
)

📋 使用例

基本的なコード分析

# Simple research query
consult_gemini(
    query="What authentication patterns are used in this project?",
    directory="/Users/dev/my-project"
)

詳細なファイルレビュー

# Analyze specific files
consult_gemini_with_files(
    query="Review these files and suggest security improvements",
    directory="/Users/dev/my-project",
    files=["src/auth.py", "src/middleware.py"],
    model="pro"
)

複数ファイルの分析

# Compare multiple implementation files
consult_gemini_with_files(
    query="Compare these database implementations and recommend the best approach",
    directory="/Users/dev/my-project",
    files=["src/db/postgres.py", "src/db/sqlite.py", "src/db/redis.py"],
    mode="at_command"
)

Web検索

# Get current information from the web
web_search(
    query="latest Python version and new features in 3.13",
    model="flash"
)

大きなファイルの保護措置

インライン転送は、ハングを防ぐためにファイルあたり約256 KB、リクエストあたり約512 KBに制限されています。
サイズ超過のファイルは、MCPレスポンス内で警告とともに先頭/末尾の断片に切り捨てられます。
環境変数 (GEMINI_BRIDGE_MAX_INLINE_TOTAL_BYTES など) で上限を調整するか、より大きなペイロードには mode="at_command" を優先してください。

🏗️ アーキテクチャ

コア設計

CLIファースト: gemini コマンドへの直接サブプロセス呼び出し
ステートレス: 各ツール呼び出しは独立しており、セッション状態は保持されません
適応型タイムアウト: デフォルトは60秒ですが、リクエストごとまたは環境変数で上書き可能
添付ファイルのガードレール: インラインモードは軽量な制限を強制し、@ モードはGemini CLIツールに委譲します
シンプルなエラーハンドリング: フェイルファストのアプローチによる明確なエラーメッセージ

プロジェクト構造

gemini-bridge/
├── src/
│   ├── __init__.py              # Entry point
│   ├── __main__.py              # Module execution entry point
│   └── mcp_server.py            # Main MCP server implementation
├── .github/                     # GitHub templates and workflows
├── pyproject.toml              # Python package configuration
├── README.md                   # This file
├── CONTRIBUTING.md             # Contribution guidelines
├── CODE_OF_CONDUCT.md          # Community standards
├── SECURITY.md                 # Security policies
├── CHANGELOG.md               # Version history
└── LICENSE                    # MIT license

🔧 開発

ローカルテスト

# Install in development mode
pip install -e .

# Run directly
python -m src

# Test CLI availability
gemini --version

Claude Codeとの統合

MCPプロトコルを通じて適切に設定されると、サーバーは自動的にClaude Codeと統合されます。

🔍 トラブルシューティング

CLIが利用できない

# Install Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli

# Authenticate
gemini auth login

# Test
gemini --version

接続の問題

Gemini CLIが適切に認証されているか確認してください
ネットワーク接続を確認してください
Claude CodeのMCP設定が正しいか確認してください
gemini コマンドがPATHに含まれていることを確認してください

一般的なエラーメッセージ

"CLI not available": Gemini CLIがインストールされていないか、PATHにありません
"Authentication required": gemini auth login を実行してください
"Timeout after 60 seconds": クエリに時間がかかりすぎました。小さなパーツに分割してみてください

🤝 貢献

コミュニティからの貢献を歓迎します！開始方法の詳細については、Contributing Guidelines をお読みください。

クイック貢献ガイド

リポジトリをフォークする
フィーチャーブランチを作成する
変更を加える
必要に応じてテストを追加する
プルリクエストを送信する

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🔄 バージョン履歴

詳細なバージョン履歴については CHANGELOG.md を参照してください。

🆘 サポート

Issues: バグ報告や機能リクエストは GitHub Issues まで
Discussions: コミュニティの議論に参加してください
Documentation: 追加のドキュメントは docs/ ディレクトリに作成できます

焦点: 公式CLIを通じてClaude CodeとGemini AIを接続する、シンプルで信頼性の高いブリッジ。

Gemini Bridge

✨ 特徴

🚀 クイックスタート

前提条件

インストール

🌐 マルチクライアントサポート

サポートされているMCPクライアント

設定例

ユニバーサルな使用方法

⚙️ 設定

タイムアウト設定

🛠️ 利用可能なツール

consult_gemini

consult_gemini_with_files

web_search

📋 使用例

基本的なコード分析

詳細なファイルレビュー

複数ファイルの分析

Web検索

大きなファイルの保護措置

🏗️ アーキテクチャ

コア設計

プロジェクト構造

🔧 開発

ローカルテスト

Claude Codeとの統合

🔍 トラブルシューティング

CLIが利用できない

接続の問題

一般的なエラーメッセージ

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