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Glama

Gemini MCP Server

Google Gemini APIを使い、テキスト生成・画像生成(Imagen)ができる汎用MCPサーバーです。

生成した画像はローカルの絶対パスとして返します(画像データそのものはツール呼び出しの結果に含めません)。 保存したファイルは ftp-mcp の ftp_upload_file に渡して公開URL化し、 wp-mcp の wp_upload_media_from_url でWordPressのメディアライブラリに登録する、という2段階のフローの前段として使う想定です。 テキスト生成の結果はそのままツール呼び出しの結果として返します。


1. セットアップ

cd gemini-mcp
npm install

config.json.example を config.json にコピーし、Google AI Studio ( https://aistudio.google.com/apikey ) で発行したAPIキーを書きます(このファイルにはAPIキーが入るので、絶対に公開・共有・Gitコミットしないでください。 .gitignore に含めています)。

cp config.json.example config.json
{
  "api_key": "AIza................................",
  "default_text_model": "gemini-2.5-flash",
  "default_image_model": "imagen-4.0-generate-001"
}
  • api_key: Google AI Studio で発行したAPIキー。

  • default_text_model: generate_text の model パラメータを省略したときに使うモデルID。

  • default_image_model: generate_image の model パラメータを省略したときに使うモデルID。

モデルのラインナップはGoogleの公式ドキュメントで随時更新されるため、最新のモデルIDは https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models (テキスト) / https://ai.google.dev/gemini-api/docs/imagen (画像) で確認してください。

APIキーが未設定(プレースホルダーのまま)でもサーバー自体は起動できます。実際に generate_text / generate_image を呼んだ時点でGoogle側の認証エラーになります。

Related MCP server: MCP Nano Banana

2. Claude Codeへの登録

Claude Codeを使っているプロジェクトのルートフォルダ内で .mcp.json にMCPサーバーの情報を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "node",
      "args": ["/MCPの保存パス/gemini-mcp/index.js"],
      "env": {
        "GEMINI_MCP_CONFIG_PATH": "/MCPの保存パス/gemini-mcp/config.json"
      }
    }
  }
}

登録後はClaude Codeのセッションを再起動してMCPサーバーを読み込み直してください。

3. 提供ツール

  • gemini_check_config — APIキーが設定済みかどうか・デフォルトモデル名を確認する(APIは叩かない)。

  • generate_text — プロンプトに対するテキストを生成し、そのまま返す。

    • prompt(必須): 入力プロンプト。

    • system_instruction(省略可): モデル全体の振る舞いを指定するシステム指示。

    • temperature(省略可・0〜2): 出力のランダム性。

    • model(省略可): default_text_model を上書きするモデルID。

    • 戻り値: 生成モデル名・生成テキスト。

  • generate_image — テキストプロンプトから画像を生成し、指定したローカルフォルダにPNG/JPEGとして保存する。

    • prompt(必須): 生成したい画像の説明。

    • output_dir(必須): 保存先ディレクトリの絶対パス(存在しなければ自動作成)。

    • file_prefix(省略可・既定 image): 保存ファイル名のプレフィックス。

    • number_of_images(省略可・既定 1・最大4): 生成枚数。

    • aspect_ratio(省略可・既定 1:1): 1:1 / 3:4 / 4:3 / 9:16 / 16:9。

    • negative_prompt(省略可): 含めたくない要素。

    • model(省略可): default_image_model を上書きするモデルID。

    • 戻り値: 生成モデル名・プロンプト・保存した各ファイルの絶対パス/MIMEタイプなど。

補足

  • 依存ライブラリは Google公式の @google/genai SDKを使用。

  • 安全フィルタでブロックされた場合や、レスポンスにコンテンツが含まれない場合はエラーとして返します。

  • 画像生成の用途(記事のアイキャッチ・本文挿入画像など)や記事本文への反映手順は docs/tasks/eyecatch-image.md / docs/tasks/image-embed.md(各プロジェクト側)を参照してください。

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