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MCP Gemini Server

by amitsh06
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Python
Remote

MCP ジェミニ サーバー

Claude のような AI アシスタントが Google の Gemini API と対話できるようにする Model Context Protocol (MCP) のサーバー実装。

プロジェクト概要

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に準拠したサーバーを実装し、AIアシスタントがGoogleのGeminiモデルと通信できるようにします。このMCPサーバーにより、AIアシスタントはGemini APIを介してテキスト生成やテキスト分析をリクエストしたり、チャット会話を維持したりできるようになります。

Related MCP server: Gemini MCP Server

特徴

  • クライアント/サーバー通信: クライアントとサーバー間の安全なメッセージ交換のための MCP プロトコルを実装します。

  • メッセージ処理: クライアント要求を処理し、適切な応答を送信します。

  • エラー処理とログ記録: サーバーのアクティビティをログに記録し、スムーズなエラー回復を保証します。

  • 環境変数のサポート: 機密情報を安全に保存するために.envファイルを使用します。

  • API テストとデバッグ: Postman とテスト スクリプトを使用した手動テストと自動テストをサポートします。

インストール

前提条件

  • Python 3.7以上

  • Google AI APIキー

設定

  1. このリポジトリをクローンします:

git clone https://github.com/yourusername/mcp-gemini-server.git cd mcp-gemini-server

  1. 仮想環境を作成します。

python -m venv venv

  1. 仮想環境をアクティブ化します。

    • Windows: venv\Scripts\activate

    • macOS/Linux: source venv/bin/activate

  2. 依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

  1. Gemini API キーを使用してルート ディレクトリに.envファイルを作成します。

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

使用法

  1. サーバーを起動します。

python server.py

  1. サーバーはデフォルトでhttp://localhost:5000/で実行されます。

  2. POSTメソッドを使用してMCPリクエストを/mcpエンドポイントに送信する

リクエスト例

import requests url = 'http://localhost:5000/mcp' payload = { 'action': 'generate_text', 'parameters': { 'prompt': 'Write a short poem about AI', 'temperature': 0.7 } } response = requests.post(url, json=payload) print(response.json())

APIリファレンス

エンドポイント

  • GET /health : サーバーが稼働しているかどうかを確認する

  • GET /list-models : 利用可能なGeminiモデルの一覧

  • POST /mcp : MCPリクエストのメインエンドポイント

MCPアクション

1. テキストを生成する

Gemini を使用してテキスト コンテンツを生成します。

パラメータ:

  • prompt （必須）: 生成のためのテキストプロンプト

  • temperature （オプション）：ランダム性（0.0～1.0）を制御

  • max_tokens (オプション): 生成するトークンの最大数

例：

{ "action": "generate_text", "parameters": { "prompt": "Write a short story about a robot", "temperature": 0.8, "max_tokens": 500 } }

2. テキスト分析

テキストコンテンツを分析します。

パラメータ:

  • text （必須）: 分析するテキスト

  • analysis_type (オプション): 分析の種類 ('sentiment'、'summary'、'keywords'、または 'general')

例：

{ "action": "analyze_text", "parameters": { "text": "The weather today is wonderful! I love how the sun is shining.", "analysis_type": "sentiment" } }

3. チャット

ジェミニと会話しましょう。

パラメータ:

  • messages （必須）: 'role' と 'content' を持つメッセージオブジェクトの配列

  • temperature （オプション）：ランダム性（0.0～1.0）を制御

例：

{ "action": "chat", "parameters": { "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}, {"role": "assistant", "content": "I'm doing well! How can I help?"}, {"role": "user", "content": "Tell me about quantum computing"} ], "temperature": 0.7 } }

エラー処理

サーバーは適切な HTTP ステータス コードとエラー メッセージを返します。

  • 200 : リクエスト成功

  • 400 : 不正なリクエスト (パラメータが欠落しているか無効です)

  • 500 : サーバーエラー (API の問題など)

テスト

付属のテスト スクリプトを使用して、さまざまな機能をテストします。

# Test all functionalities python test_client.py # Test specific functionality python test_client.py text # Test text generation python test_client.py analyze # Test text analysis python test_client.py chat # Test chat functionality

MCPプロトコル仕様

ここで実装されているモデルコンテキストプロトコルは、次の仕様に従います。

  1. リクエスト形式:

    • action : 操作を指定する文字列

    • parameters : アクション固有のパラメータを含むオブジェクト

  2. 応答形式:

    • result : 操作結果を含むオブジェクト

    • error : エラーを説明する文字列（該当する場合）

ライセンス

MITライセンス

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-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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