📢 유튜브에서 The AI Language를 구독하세요!

환영합니다! 이 프로젝트는 Google Gemini AI와 통합된 여러 MCP 클라이언트를 특징으로 하며, **Model Context Protocol(MCP)**을 통해 작업을 실행할 수 있습니다 — LangChain 유무 모두.

즐거운 건축 되시고, 구독도 잊지 마세요!

MCP 클라이언트 옵션

이 저장소에는 다양한 사용 사례를 위한 네 가지 MCP 클라이언트 옵션이 포함되어 있습니다:

MCP 서버를 추가하거나 재사용하고 싶다면 MCP 서버 저장소를 확인해 보세요.

---

✪ 특징

✅ MCP 서버(STDIO 또는 SSE)에 연결됩니다 ✅ Google Gemini AI를 사용해 사용자 프롬프트를 해석합니다 ✅ 서버를 통해 Gemini가 MCP 도구를 호출할 수 있습니다 ✅ 도구 명령을 실행하고 결과를 반환합니다 ✅ (곧 진행) 대화의 맥락과 역사를 유지함

---

MCP 클라이언트 실행 중

🚀 MCP Client with Gemini AI

📢 Subscribe to The AI Language on YouTube!

Welcome! This project features multiple MCP clients integrated with Google Gemini AI to execute tasks via the Model Context Protocol (MCP) — with and without LangChain.

Happy building, and don’t forget to subscribe!

MCP Client Options

This repository includes four MCP client options for various use cases:

If you want to add or reuse MCP Servers, check out the MCP Servers repo.

---

✪ Features

✅ Connects to an MCP server (STDIO or SSE)
✅ Uses Google Gemini AI to interpret user prompts
✅ Allows Gemini to call MCP tools via server
✅ Executes tool commands and returns results
✅ (Upcoming) Maintains context and history for conversations

---

Running the MCP Client

Choose the appropriate command for your preferred client:

• Legacy STDIO — uv run client.py path/to/server.py
• LangChain STDIO — uv run langchain_mcp_client.py path/to/server.py
• LangChain Multi-Server STDIO — uv run langchain_mcp_client_wconfig.py path/to/config.json
• SSE Client — uv run client_sse.py sse_server_url

Project Structure

mcp-client-gemini/
├── client.py                        # Basic client (STDIO)
├── langchain_mcp_client.py         # LangChain + Gemini
├── langchain_mcp_client_wconfig.py # LangChain + config.json (multi-server)
├── client_sse.py                   # SSE transport client (local or remote)
├── .env                            # API key environment file
├── README.md                       # Project documentation
├── requirements.txt                # Dependency list
├── .gitignore                      # Git ignore rules
├── LICENSE                         # License information

How It Works

1. You send a prompt:

   Create a file named test.txt

2. The prompt is sent to Google Gemini AI.
3. Gemini uses available MCP tools to determine a response.
4. The selected tool is executed on the connected server.
5. The AI returns results and maintains conversation context (if supported).

🤝 Contributing

At this time, this project does not accept external code contributions.

This is to keep licensing simple and avoid any shared copyright.

You’re very welcome to: ✅ Report bugs or request features (via GitHub Issues)