Gemini MCP Server
Gemini MCP Server
Универсальный MCP-сервер, использующий Google Gemini API для генерации текста и изображений (Imagen).
Сгенерированные изображения возвращаются как локальные абсолютные пути (сами данные изображений не включаются в результат вызова инструмента).
Предполагается, что этот сервер используется как первый этап двухэтапного процесса: сохранённые файлы передаются в ftp_upload_file из ftp-mcp для получения публичного URL, а затем регистрируются в медиабиблиотеке WordPress через wp_upload_media_from_url из wp-mcp.
Результат генерации текста возвращается непосредственно как результат вызова инструмента.
1. Настройка
cd gemini-mcp
npm installСкопируйте config.json.example в config.json и укажите API-ключ, выпущенный в Google AI Studio ( https://aistudio.google.com/apikey ) (в этом файле содержится API-ключ, поэтому ни в коем случае не публикуйте, не распространяйте и не коммитьте его в Git — он включён в .gitignore).
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: API-ключ, выпущенный в Google AI Studio.default_text_model: идентификатор модели, используемый, когда параметрmodelвgenerate_textопущен.default_image_model: идентификатор модели, используемый, когда параметрmodelвgenerate_imageопущен.
Линейка моделей регулярно обновляется в официальной документации Google, поэтому актуальные идентификаторы моделей смотрите на https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models (текст) / https://ai.google.dev/gemini-api/docs/imagen (изображения).
Сервер можно запустить даже без заданного API-ключа (оставленного как плейсхолдер). Ошибка аутентификации со стороны Google возникнет только при фактическом вызове generate_text / generate_image.
Related MCP server: MCP Nano Banana
2. Регистрация в Claude Code
В корневой папке проекта, использующего Claude Code, добавьте информацию об MCP-сервере в .mcp.json.
{
"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"
}
}
}
}После регистрации перезапустите сессию Claude Code, чтобы MCP-сервер был загружен заново.
3. Предоставляемые инструменты
gemini_check_config— проверяет, задан ли API-ключ, и показывает имена моделей по умолчанию (API не вызывается).generate_text— генерирует текст по промпту и возвращает его как есть.prompt(обязательно): входной промпт.system_instruction(необязательно): системная инструкция, задающая поведение модели в целом.temperature(необязательно, 0–2): случайность вывода.model(необязательно): идентификатор модели, переопределяющийdefault_text_model.Возвращаемое значение: имя сгенерировавшей модели, сгенерированный текст.
generate_image— генерирует изображение по текстовому промпту и сохраняет его в указанную локальную папку в формате PNG/JPEG.prompt(обязательно): описание изображения, которое нужно сгенерировать.output_dir(обязательно): абсолютный путь к папке сохранения (создаётся автоматически, если не существует).file_prefix(необязательно, по умолчаниюimage): префикс имени сохраняемого файла.number_of_images(необязательно, по умолчанию 1, максимум 4): количество генерируемых изображений.aspect_ratio(необязательно, по умолчанию1:1):1:1/3:4/4:3/9:16/16:9.negative_prompt(необязательно): элементы, которые не должны присутствовать.model(необязательно): идентификатор модели, переопределяющийdefault_image_model.Возвращаемое значение: имя сгенерировавшей модели, промпт, абсолютные пути/MIME-типы каждого сохранённого файла и т. д.
Дополнительно
В качестве зависимой библиотеки используется официальный SDK Google
@google/genai.Если запрос заблокирован фильтром безопасности или ответ не содержит контента, возвращается ошибка.
О вариантах использования генерации изображений (обложка статьи, встраиваемые изображения в текст и т. д.) и порядке отражения в тексте статьи см.
docs/tasks/eyecatch-image.md/docs/tasks/image-embed.md(на стороне каждого проекта).
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
LLM chat, text tools, image generation, editing, batch image jobs, and asynchronous video generation
AI image + video generation for agents: --flag prompt DSL, async generate/poll, x402 pay-per-use.
Generate images, videos and music with model discovery, cost estimates and asynchronous results.
Generate AI images and videos from any compatible MCP client.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables image processing and analysis using Google's Gemini 2.5 Flash model. Supports local files, URLs, and Base64 images with streaming responses and automatic output saving.1MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables image generation using the Google Gemini API through a simple text prompt. Generated images are saved locally and hosted online via ImgBB for easy access and sharing.16 PyPI9-
- AlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceEnables image generation using Google's Gemini 2 API with customizable parameters like aspect ratio, number of samples, and person generation settings.228 npm-
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables image generation using Google Gemini models like Gemini 2.0 Flash and Imagen 3.0 with support for custom aspect ratios and negative prompts. It also allows users to list and manage generated images stored in local directories.219 npmMIT