Gemini MCP-Dateiagent (MVP)

Mit diesem Projekt können Sie mit der Gemini-KI von Google chatten und ihr das sichere Lesen, Schreiben und Auflisten von Dateien auf Ihrem Computer in einem bestimmten, kontrollierten Ordner (einer „Sandbox“) ermöglichen.

Was es bewirkt:

• mcp_server.py : Ein lokaler Server, den Gemini für den Dateizugriff verwendet. Sie geben an, welcher Ordner auf Ihrem Computer die „Sandbox“ ist.

• Chat-Skripte ( chat_with_gemini_mcp.py , simple_chat.py ) : Kommandozeilen-Chats, in denen Sie mit Gemini kommunizieren. Gemini kann dann mcp_server.py verwenden, um Dateien in der Sandbox zu verwalten.

VORSICHT: Dies ist ein einfaches Beispiel. Achten Sie darauf, auf welchen Ordner Sie mcp_server.py Zugriff gewähren.

Schnellstart

1. Dateien abrufen: Stellen Sie sicher, dass sich alle .py Dateien in einem Ordner befinden.

2. API-Schlüssel:

   • Holen Sie sich einen Google AI API-Schlüssel von Google AI Studio .

   • Legen Sie es als Umgebungsvariable fest:

     export GOOGLE_API_KEY="YOUR_KEY_HERE" 

     (Verwenden Sie für Windows set GOOGLE_API_KEY="YOUR_KEY_HERE" )

3. Sachen installieren:

   pip install -r requirements.txt 

   (Oder führen Sie ./install_packages.sh aus)

4. Führen Sie es aus:

   • Terminal 1: Starten Sie den MCP-Server

     python mcp_server.py 

     (Dadurch wird standardmäßig ein Ordner ./mcp_data_sandbox/ erstellt und verwendet. So verwenden Sie einen anderen Ordner: python mcp_server.py --sandbox-dir ./my_files )

   • Terminal 2: Chatten starten

     python chat_with_gemini_mcp.py

5. Chatten Sie mit Zwillingen:

   • „Welche Dateien befinden sich in meinem Arbeitsordner?“

   • „Erstellen Sie notes.txt und schreiben Sie ‚Hallo Welt‘ hinein.“

   • "Lesen Sie notes.txt ."

Related MCP server: Gemini CLI MCP Server

So funktioniert es (einfach)

1. Sie chatten mit Gemini.

2. Wenn Sie nach Dateien fragen, weist Gemini Ihr Chat-Skript an, ein „Dateitool“ zu verwenden.

3. Ihr Chat-Skript weist mcp_server.py an, die Dateiaktion (Lesen, Schreiben usw.) im Sandbox-Ordner auszuführen.

4. Der Server führt dies aus und teilt dem Chat-Skript das Ergebnis mit.

5. Das Chat-Skript teilt Gemini das Ergebnis mit.

6. Gemini erzählt Ihnen, was passiert ist.

Wichtig

• Nur Sandbox: Die mcp_server.py kann NUR Dateien in dem Ordner bearbeiten, den Sie als Sandbox ausgewählt haben. Dies dient der Sicherheit.

• Lokale Nutzung: Zur Ausführung auf Ihrem eigenen Computer konzipiert.

Dies ist ein grundlegendes Tool, um den Dateizugriff für KI zu testen. Nutzen Sie es mit Bedacht!