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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

  1. 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
  2. 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
  3. 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": {} } } }