Expo Gemini MCP Server
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Expo Gemini MCP Server How do I use the Camera component in Expo?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Expo Gemini MCP Server
🚀 Một Model Context Protocol (MCP) server cho tài liệu Expo với tích hợp Gemini AI
Server này cung cấp cho các AI assistant khả năng truy cập vào tài liệu Expo cập nhật với sự hỗ trợ của Gemini AI để tăng cường kết quả tìm kiếm và tạo ra các ví dụ code chất lượng cao.
✨ Tính năng
🔍 Tìm kiếm ngữ nghĩa: Tìm kiếm thông minh trong tài liệu Expo sử dụng Gemini embeddings
🤖 Hoàn toàn Gemini AI: Sử dụng Gemini cho cả embeddings và text generation
📚 Tài liệu đầy đủ: Bao gồm API reference, guides, và tutorials
🎯 MCP Protocol: Tuân thủ chuẩn Model Context Protocol
⚡ Tìm kiếm hybrid: Kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa và từ khóa
🔧 Giải thích concepts: Giải thích chi tiết các khái niệm Expo
Related MCP server: Expo Docs MCP Server
🛠 Cài đặt
Yêu cầu hệ thống
Node.js (v16 hoặc cao hơn)
npm hoặc yarn
Gemini API key (duy nhất cần thiết)
Bước 1: Clone và cài đặt
git clone <repository-url>
cd expo-gemini-mcp-server
npm installBước 2: Cấu hình môi trường
cp .env.example .envChỉnh sửa file .env và thêm Gemini API key:
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
PORT=3000
NODE_ENV=developmentBước 3: Xây dựng index tài liệu
npm run build-indexLệnh này sẽ:
Clone tài liệu Expo từ GitHub
Xử lý các file markdown
Tạo embeddings sử dụng OpenAI
Lưu vào vector store
Bước 4: Build và khởi chạy server
npm run build
npm startHoặc chạy trong development mode:
npm run devBước 5: Test server
npm test🎯 Sử dụng
MCP Tools có sẵn
1. search_expo_docs
Tìm kiếm trong tài liệu Expo với AI enhancement
{
"query": "How to use Image component in Expo?",
"maxResults": 5,
"useGemini": true
}2. get_expo_examples
Lấy code examples cho components/APIs cụ thể
{
"component": "Camera",
"complexity": "intermediate"
}3. explain_expo_concept
Giải thích chi tiết các khái niệm Expo
{
"concept": "Expo Router",
"audience": "beginner"
}Kết nối với AI Assistants
Claude Desktop
Thêm vào claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"expo-gemini-docs": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/expo-gemini-mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your_key",
"GEMINI_API_KEY": "your_key"
}
}
}
}Cursor/VS Code
Sử dụng MCP extension và cấu hình server endpoint.
🧠 Tích hợp Gemini AI
Tăng cường kết quả tìm kiếm
Gemini AI sẽ:
Đánh giá mức độ liên quan của kết quả
Thêm tóm tắt cho mỗi kết quả
Đề xuất topics liên quan
Highlight thông tin quan trọng
Tạo code examples
Gemini có thể tạo:
Examples hoàn chỉnh và có thể chạy được
Use cases phổ biến
Best practices
Cảnh báo về common pitfalls
Giải thích concepts
Gemini điều chỉnh explanations theo:
Beginner: Ngôn ngữ đơn giản, bao gồm setup steps
Intermediate: Tập trung vào practical usage
Expert: Chi tiết advanced, performance considerations
📁 Cấu trúc dự án
expo-gemini-mcp-server/
├── src/
│ ├── index.ts # Entry point chính
│ ├── services/
│ │ ├── GeminiService.ts # Tích hợp Gemini AI
│ │ ├── VectorStoreService.ts # Vector database
│ │ └── ExpoDocsService.ts # Logic xử lý docs
│ └── utils/
│ └── logger.ts # Logging utilities
├── scripts/
│ └── build-index.js # Script build documentation index
├── data/ # Vector store và search index
├── logs/ # Log files
├── docs-source/ # Expo documentation (cloned)
├── package.json
├── tsconfig.json
├── mcp-config.json # MCP configuration
└── README.md🔧 Scripts có sẵn
npm run build: Compile TypeScript sang JavaScriptnpm start: Khởi chạy server (production)npm run dev: Khởi chạy với watch mode (development)npm run build-index: Xây dựng documentation indexnpm run update-docs: Cập nhật docs và rebuild indexnpm test: Test server functionality
🔍 Troubleshooting
Vector store trống
# Rebuild index
npm run build-indexGemini API errors
Kiểm tra API key trong
.envVerify quotas và billing
Check network connectivity
OpenAI embedding errors
Kiểm tra API key và credits
Rate limiting - script tự động pause
Reduce batch size nếu cần
Memory issues
Tăng Node.js memory limit:
node --max-old-space-size=4096 scripts/build-index.js🤝 Đóng góp
Fork repository
Tạo feature branch (
git checkout -b feature/amazing-feature)Commit changes (
git commit -m 'Add amazing feature')Push to branch (
git push origin feature/amazing-feature)Tạo Pull Request
📄 License
Distributed under the MIT License. See LICENSE for more information.
🙏 Acknowledgments
Expo Team - Cho documentation tuyệt vời
Google AI - Cho Gemini API
OpenAI - Cho embedding models
Model Context Protocol - Cho MCP standard
📞 Hỗ trợ
Có vấn đề gì? Tạo issue hoặc liên hệ qua email.
Happy coding with Expo and AI! 🚀🤖
Available Tools
3 toolsexplain_expo_conceptC
Get detailed explanations of Expo concepts using Gemini AI
Inputs: concept (required), audience.
get_expo_examplesA
Get code examples for specific Expo components or APIs using Gemini AI
Inputs: component (required), complexity.
search_expo_docsB
Search through Expo documentation using semantic search with Gemini AI enhancement
Inputs: query (required), useGemini, maxResults.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 3 tools
Tools are mostly distinct: search discovers relevant docs, get_expo_examples fetches code samples, and explain_expo_concept provides conceptual overviews. There is minor overlap between search and explain for concept queries, but the descriptions make the primary intent clear.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern: search_expo_docs, get_expo_examples, explain_expo_concept. This makes the intended action and target clear for each tool.
With only 3 tools, the server is tightly scoped to its purpose of assisting with Expo documentation, examples, and concepts. Each tool serves a distinct needed function without redundancy.
The tool set covers the primary ways an agent would interact with Expo documentation: searching, retrieving examples, and getting explanations. A minor gap is the absence of a direct 'get_document' tool for known pages, but search effectively compensates.
Maintenance
Related MCP Connectors
Your Expo and EAS project in natural language: up to date SDK docs, cloud builds (status, logs, trig
Versioned documentation registry and semantic search for AI tools and coding assistants.
Gives AI assistants read access to your Dedox help centre and knowledge base articles.
Publish your API docs so AI assistants can look up endpoints and call your API correctly.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI assistants to enhance their responses with relevant documentation through a semantic vector search, offering tools for managing and processing documentation efficiently.22 npm65MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI-powered semantic search through Expo SDK documentation across multiple versions (v51-v53 and latest), allowing developers to quickly find relevant documentation with configurable similarity scoring.153 npm2MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceProvides AI agents with accurate, version-aware documentation for React Native, Expo, React Navigation, and Ignite by automatically detecting project dependencies and fetching matching documentation.12MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI assistants to execute Expo and EAS operations including project setup, cloud builds, OTA updates, app submission, and diagnostics.MIT