Gemini Search MCP Server

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. 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

Related MCP server: gemini-grounded-search

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:

npm install

2. Build:

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.

Development

For automatic builds during development:

npm run watch

Installation

To use with Claude Desktop, add the following configuration:

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.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 for debugging:

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. However, please note that this project uses the Google Gemini API, which is subject to Google's Terms of Service. 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:

npm install

2. ビルド:

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から取得できます。

開発

開発時の自動ビルド:

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

{
  "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の使用を推奨します：

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。