MCP JIRA Server

# Gemini Search MCP Server [](https://glama.io/mcp-servers/Lorhlona/geminiserchMCP) An MCP server that generates responses based on the latest information using the Gemini API and Google Search. > **Note**: This MCP server does not work standalone. It needs to be used in combination with AI assistants like [Cline](https://github.com/ClineLabs/cline). The Gemini search functionality becomes available when you load this project into an AI assistant. --- Gemini APIとGoogle検索を使用して、最新の情報に基づいた回答を生成するMCPサーバーです。 > **注意**: このMCPサーバーは単体では動作しません。[Cline](https://github.com/ClineLabs/cline)などのAIアシスタントと組み合わせて使用する必要があります。AIアシスタントにこのプロジェクトを読み込ませることで、Gemini検索機能が利用可能になります。 ## Features ### Tools - `search` - Generate answers using Gemini 2.0 and Google Search - Takes a query as input and returns Gemini's response along with relevant search results ## 機能 ### Tools - `search` - Gemini 2.0とGoogle検索を使用して質問に回答 - クエリを入力として受け取り、Geminiの回答と関連する検索結果を返します ## Setup 1. Install dependencies: ```bash npm install ``` 2. Build: ```bash npm run build ``` 3. Set environment variables: Create a `.env` file in the project root with the following content: ``` GEMINI_API_KEY=your_api_key_here ``` Note: You can get your Gemini API key from [Google AI Studio](https://makersuite.google.com/app/apikey). ## Development For automatic builds during development: ```bash npm run watch ``` ## Installation To use with Claude Desktop, add the following configuration: Windows: `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json` ```json { "mcpServers": { "gemini": { "command": "node", "args": ["path/to/gemini-search-server/build/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here" } } } } ``` ### Debugging Since MCP servers communicate via stdio, we recommend using [MCP Inspector](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector) for debugging: ```bash npm run inspector ``` The Inspector provides a URL to access debugging tools in your browser. ## License The code in this project is released under the [MIT License](LICENSE). However, please note that this project uses the Google Gemini API, which is subject to [Google's Terms of Service](https://ai.google.dev/terms). When using this MCP server, you must comply with both the MIT License for our code and Google's terms for the Gemini API. --- ## セットアップ 1. 依存関係のインストール: ```bash npm install ``` 2. ビルド: ```bash npm run build ``` 3. 環境変数の設定: `.env`ファイルをプロジェクトのルートに作成し、以下の内容を設定してください： ``` GEMINI_API_KEY=your_api_key_here ``` ※ Gemini APIキーは[Google AI Studio](https://makersuite.google.com/app/apikey)から取得できます。 ## 開発 開発時の自動ビルド: ```bash npm run watch ``` ## インストール Claude Desktopで使用するには、以下の設定を追加してください： Windows: `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json` ```json { "mcpServers": { "gemini": { "command": "node", "args": ["path/to/gemini-search-server/build/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here" } } } } ``` ### デバッグ MCPサーバーはstdioを介して通信するため、デバッグには[MCP Inspector](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector)の使用を推奨します： ```bash npm run inspector ``` InspectorはブラウザでデバッグツールにアクセスするためのURLを提供します。 ## ライセンス このプロジェクトのコードは[MIT License](LICENSE)の下で公開されています。 ただし、このプロジェクトはGoogle Gemini APIを使用しているため、[Googleの利用規約](https://ai.google.dev/terms)も適用されます。このMCPサーバーを使用する際は、コードのMITライセンスとGemini APIの利用規約の両方に従う必要があります。