DeepView MCP - это сервер протокола Model Context Protocol, который позволяет IDE, таким как Cursor и Windsurf, анализировать большие кодовые базы с использованием обширного контекстного окна Gemini.

Особенности

Загрузите всю кодовую базу из одного текстового файла (например, созданного с помощью таких инструментов, как репомикс) Запрос кодовой базы с использованием большого контекстного окна Gemini Подключение к IDE, поддерживающим протокол MCP, таким как Cursor и Windsurf Настраиваемый выбор моделей Gemini с помощью аргументов командной строки

Предпосылки

Python 3.13+ Ключ Gemini API от Google AI Studio

##Установка

###Установка через Smithery

Установить DeepView для Claude Desktop автоматически через Smithery:

Использование Pip

Использование

Запуск сервера

Примечание: вам не нужно запускать сервер вручную. Эти параметры настроены в настройках MCP в IDE (см. ниже).

Параметр файла кодовой базы является необязательным. Если это не предусмотрено, вам нужно будет указать его при выполнении запросов.

Командные опции

• --model MODEL: Укажите модель Gemini для использования (по умолчанию: gemini-2.0-flash-lite)
• [[Т1]]: Установите уровень лесозаготовок (по умолчанию: INFO)

Использование с IDE (Cursor/Windsurf/…)

DeepView MCP

DeepView MCP is a Model Context Protocol server that enables IDEs like Cursor and Windsurf to analyze large codebases using Gemini’s extensive context window.

Features

• Load an entire codebase from a single text file (e.g., created with tools like repomix)
• Query the codebase using Gemini’s large context window
• Connect to IDEs that support the MCP protocol, like Cursor and Windsurf
• Configurable Gemini model selection via command-line arguments

Prerequisites

• Python 3.13+
• Gemini API key from Google AI Studio

Installation

Installing via Smithery

To install DeepView for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx -y @smithery/cli install @ai-1st/deepview-mcp --client claude

Using pip

pip install deepview-mcp

Usage

Starting the Server

Note: you don’t need to start the server manually. These parameters are configured in your MCP setup in your IDE (see below).

# Basic usage with default settings
deepview-mcp [path/to/codebase.txt]

# Specify a different Gemini model
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --model gemini-2.0-pro

# Change log level
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --log-level DEBUG

The codebase file parameter is optional. If not provided, you’ll need to specify it when making queries.

Command-line Options

• --model MODEL: Specify the Gemini model to use (default: gemini-2.0-flash-lite)
• --log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL}: Set the logging level (default: INFO)

Using with an IDE (Cursor/Windsurf/…)

1. Open IDE settings
2. Navigate to the MCP configuration
3. Add a new MCP server with the following configuration:

   {
     "mcpServers": {
       "deepview": {
         "command": "/path/to/deepview-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
         }
       }
     }
   }
   
   

Setting a codebase file is optional. If you are working with the same codebase, you can set the default codebase file using the following configuration:

{
   "mcpServers": {
     "deepview": {
       "command": "/path/to/deepview-mcp",
       "args": ["/path/to/codebase.txt"],
       "env": {
         "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
       }
     }
   }
 }

Here’s how to specify the Gemini version to use:

{
   "mcpServers": {
     "deepview": {
       "command": "/path/to/deepview-mcp",
       "args": ["--model", "gemini-2.5-pro-exp-03-25"],
       "env": {