# gemini-mcp

Claude Code에서 Google Gemini AI 기능을 사용하기 위한 MCP 서버

## 기능

| 도구 | 설명 |
|------|------|
| `analyze_pdf` | PDF 문서 분석 (URL/로컬 파일) |
| `analyze_image` | 이미지 분석 (스크린샷, 차트, 다이어그램) |
| `generate_text` | 텍스트 생성/요약/번역 |
| `analyze_code` | 코드 리뷰/설명/개선 |

## 백엔드 선택

| 백엔드 | 쿼터 | 설명 |
|--------|------|------|
| `cli` (기본) | 60 RPM, 1000 RPD | Gemini CLI 사용, Google One 지원 |
| `api` | 5 RPM, 20 RPD | 직접 API 호출 |

**Gemini CLI가 설치되어 있으면 자동으로 CLI 백엔드를 사용합니다.**

## 설치

### 1. Gemini CLI 설치 (권장)

```bash
npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
gemini  # 첫 실행 시 Google 계정 로그인
```

### 2. Claude Code MCP 설정

`~/.mcp.json`:

```json
{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/gemini-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
```

> API 키는 CLI 사용 시 선택사항입니다.

### API 키 발급 (API 백엔드용)

1. [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)에서 API 키 발급
2. `~/.mcp.json`에 설정

## 사용 예시

### PDF 분석

```
analyze_pdf(
  source: "https://example.com/report.pdf",
  prompt: "이 보고서의 핵심 내용을 요약해주세요"
)
```

### 이미지 분석

```
analyze_image(
  source: "~/screenshots/error.png",
  prompt: "이 에러 메시지를 분석해주세요"
)
```

### 텍스트 생성

```
generate_text(
  prompt: "다음을 영어로 번역해주세요",
  context: "안녕하세요, 반갑습니다."
)
```

### 코드 분석

```
analyze_code(
  code: "function add(a, b) { return a + b; }",
  language: "javascript",
  task: "review"
)
```

### 백엔드 직접 지정

```
generate_text(
  prompt: "Hello",
  provider: "api"  # 또는 "cli"
)
```

## 모델 선택

| 모델 | 설명 |
|------|------|
| `flash` (기본) | 빠른 응답 |
| `pro` | 심층 분석 |

## 쿼터 비교

| 백엔드 | RPM | RPD | 모델 |
|--------|-----|-----|------|
| API (Free) | 5 | 20 | gemini-2.5-flash |
| CLI (Free) | 60 | 1,000 | gemini-2.5-pro |
| CLI (Google One) | 더 높음 | 더 높음 | gemini-2.5-pro |

## 라이선스

MIT