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Gemini AI を Claude Code の MCP サーバーに使用できます.
概要
Gemini AI を Claude Code の MCP サーバーに使用できます。 1. FAQ : Geminiの巨大なコンテキストウィンドウを使用して、大きなファイルとディレクトリを一度に分析します。 : Gemini CLI を使用して、Claude コードのトークン使用量を保存しながら、Claude コードの強力な機能を無料で利用できます。 : : : 既存のClaudeコードワークフローと簡単に統合 このサーバは、ローカルにインストールされているgemini CLIツールを使用して動作します。 - Python 3.8 + - uvパッケージマネージャ - Gemini CLIツール uv は、システムレベルでインストールする必要があります(Python 仮想環境と独立して操作): - Gemini を使用してファイル、ディレクトリ、および URL のバルク情報を処理する - プロンプト(文字列): プロンプト - ファイルの dir url パス (string) を Gemini に配信する: ファイル、ディレクトリ、または URL パス - 作業ディレクトリ (string): 作業ディレクトリ (必須) Linux の場合、次の設定を ~/.claude.json ファイルに追加します。 : /path/to/your/project/ を git プロジェクトパスに変更します.
概要(AI 翻訳)
日本語 English
Gemini AI を Claude Code の MCP サーバーに使用できます。
主な利点
- よくある質問大容量ファイル解析: Geminiの巨大なコンテキストウィンドウを使用して、大きなファイルとディレクトリを一度に分析
- よくある質問トークン保存:Claudeコードのトークンの量を保存し、Claudeコードの強力な機能を使用するために無料でGemini CLIを使うことができます
- FAQs ** 簡単な統合**: 既存のClaudeコードワークフローと簡単に統合
ローカルにインストールされている[gemini CLIツールを使用して動作します。
前提条件
Python 3.8 +
- uvパッケージマネージャ
- Gemini CLI ツール
クイックスタート
#1. クローンを復元
- uvのインストール
uv は、システムレベルでインストールする必要があります(Python 仮想環境と独立して操作):
- 依存した取付け:
ツール
メニュー
- Gemini を使用してファイル、ディレクトリ、URL の一括情報を管理する タグ:
- [
prompt(文字列):Geminiに配信するプロンプト - [
file_dir_url_path(文字列): 解析、ディレクトリまたは URL パス - [
working_directory(文字列): 作業ディレクトリ (必須)
設定
Claude コードを使用するには、MCP サーバー設定のニュースを追加します。
Linux の場合、次の設定を [~/.claude.json] に追加します。
**注記: git プロジェクトのパスに /path/to/your/project/ を変更します。
開発
-
サーバーを直接動かして下さい(動くの後で停止する普通です)
-
テスト
デバッギング
MCP サーバーは stdio 経由で通信するため、デバッグが困難です。 MCPインスペクタ
私たちについて
subprocess.run [shell=True] を使うときは、 MCP サーバー環境のシェルでコマンドを実行するのが理想的です。 このオプションがない場合は、スタンバイ状態にある Gemini CLI コマンドを実行できます.
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インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者?mcpskill.org のガイドから始めましょう →設定
{
"mcpServers": {
"gemini": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/your/project",
"run",
"python",
"/path/to/your/project/gemini_mcp_server.py"
],
"env": {}
}
}
}