GemForge(제미니 도구)

대장간 배지 MCP.so

GemForge-Gemini-Tools-MCP : 선호하는 MCP 에이전트를 위한 엔터프라이즈급 Gemini 통합 솔루션입니다. 코드베이스 분석, 실시간 검색, 텍스트/PDF/이미지 처리 등의 기능으로 Claude, Roo Code, Windsurf를 더욱 강력하게 만들어 보세요.

빠른 탐색

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왜 GemForge인가요?

GemForge는 Google의 Gemini AI와 MCP 생태계를 연결하는 필수적인 다리입니다. 젬포그

실시간 웹 접속 : gemini_search 사용하여 최신 뉴스, 시장 동향 및 현재 데이터를 가져옵니다.
고급 추론 : gemini_reason 통해 단계별 사고로 복잡한 논리 문제를 처리합니다.
코드 마스터리 : gemini_code 사용하여 전체 저장소 분석, 솔루션 생성 및 코드 디버깅
다중 파일 처리 : gemini_fileops 사용하여 PDF, 이미지 등 60개 이상의 파일 형식을 처리합니다.
지능형 모델 선택 : 각 작업에 맞는 최적의 Gemini 모델로 자동 라우팅
엔터프라이즈 지원 : 강력한 오류 처리, 속도 제한 관리 및 API 대체 메커니즘

빠른 시작

한 줄 설치

지엑스피1

수동 설정

구성 파일( claude_desktop_config.json )을 생성합니다.

{ "mcpServers": { "GemForge": { "command": "node", "args": ["./dist/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

설치하고 실행하세요:

npm install gemforge-mcp npm start

30초 설정 데모 보기 →

견고한 신뢰성

GemForge는 프로덕션 환경을 위해 구축되었습니다.

60개 이상의 파일 유형 지원 : 코드부터 문서, 이미지까지 모든 것을 처리합니다.
자동 모델 폴백 : 요금 제한이나 서비스 중단 중에도 계속 작동합니다.
엔터프라이즈급 오류 로깅 : 문제 해결을 위한 자세한 진단
API 복원력 : 지수적 백오프, 재시도 논리 및 원활한 모델 전환
전체 저장소 지원 : 구성 가능한 포함/제외 패턴을 사용하여 전체 코드베이스 분석
XML 콘텐츠 처리 : 구조화된 데이터에 대한 특수 처리

주요 도구

도구	설명	핵심 역량
`gemini_search`	웹 연결 정보 검색	실시간 데이터 접근
`gemini_reason`	단계별 논리로 복잡한 문제 해결	투명한 추론 과정
`gemini_code`	심층적인 코드 이해 및 생성	전체 저장소 분석
`gemini_fileops`	60개 이상의 형식에 걸친 다중 파일 처리	문서 비교 및 변환

{ "toolName": "gemini_search", "toolParams": { "query": "Latest advancements in quantum computing", "enable_thinking": true } }

{ "toolName": "gemini_code", "toolParams": { "question": "Identify improvements and new features", "directory_path": "path/to/project", "repomix_options": "--include \"**/*.js\" --no-gitignore" } }

{ "toolName": "gemini_fileops", "toolParams": { "file_path": ["contract_v1.pdf", "contract_v2.pdf"], "operation": "analyze", "instruction": "Compare these contract versions and extract all significant changes." } }

구성

GemForge는 유연한 구성 옵션을 제공합니다.

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here # Required: Gemini API key GEMINI_PAID_TIER=true # Optional: Set to true if using paid tier (better rate limits) DEFAULT_MODEL_ID=gemini-2.5-pro # Optional: Override default model selection LOG_LEVEL=info # Optional: Set logging verbosity (debug, info, warn, error)

{ "mcpServers": { "GemForge": { "command": "node", "args": ["./dist/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

GemForge는 각 작업에 가장 적합한 모델을 지능적으로 선택합니다.

gemini_search : 속도 및 검색 통합을 위해 gemini-2.5-flash 사용합니다.
gemini_reason : 심층 추론 기능을 위해 gemini-2.5-pro 사용합니다.
gemini_code : 복잡한 코드 이해를 위해 gemini-2.5-pro 사용합니다.
gemini_fileops : 파일 크기에 따라 gemini-2.0-flash-lite 또는 gemini-1.5-pro 중에서 선택합니다.

모든 도구 호출에서 model_id 매개변수를 재정의하거나 DEFAULT_MODEL_ID 환경 변수를 설정합니다.

전개

스미서리.ai

Smithery.ai를 통한 원클릭 배포

도커

docker run -e GEMINI_API_KEY=your_api_key ghcr.io/pv-bhat/gemforge:latest

셀프 호스팅

통합 지침은 MCP.so 디렉토리 목록을 참조하세요.

GemForge의 차별점은 무엇인가?

크로스 에코시스템 파워 : Google의 AI와 Claude 및 기타 MCP 에이전트 연결
다중 파일 분석 : 문서, 이미지 또는 코드 버전 비교
스마트 라우팅 : 작업 요구 사항에 따른 자동 모델 선택
프로덕션 준비 완료 : 기업 환경을 위해 제작됨

GemForge의 실제 활용

커뮤니티 및 지원

함께하세요 : MCP Discord | GemForge Discord
기여 : GitHub 토론
피드백 : Discord에서 문제를 제기하거나 생각을 공유하세요

선적 서류 비치

다음 내용은 문서 사이트에서 확인하세요.

고급 사용법 튜토리얼
API 참조
문제 해결 팁

특허

MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스를 참조하세요.

감사의 말

Gemini API를 기반으로 하며 Model Context Protocol 에서 영감을 받았습니다.

One-click Deploy

A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

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