
DeepView MCP 是一个模型上下文协议服务器,使像 Cursor 和 Windsurf 这样的集成开发环境能够利用 Gemini 2.5 Pro 广泛的上下文窗口分析大型代码库。
概览
DeepView MCP 是一个模型上下文协议服务器,使像 Cursor 和 Windsurf 这样的集成开发环境能够利用 Gemini 丰富的上下文窗口分析大型代码库。 - 从单个文本文件加载整个代码库(例如使用repomix等工具创建的)- 使用Gemini的大型上下文窗口查询代码库 - 连接支持MCP协议的IDE,如Cursor和Windsurf - 通过命令行参数可配置的Gemini模型选择 - Python 3.13+ - 来自 Google AI Studio 的 Gemini API 密钥 通过Smithery自动安装Claude Desktop的DeepView: 注意:你不需要手动启动服务器。这些参数是在你的 MCP 设置中配置的,也在你的 IDE 里(见下文)。 代码库文件参数是可选的。如果没有提供,你需要在查询时指定它。 - --模型模型:指定使用Gemini模型(默认:gemini-2.0-flash-lite)- --log-level {DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL}: 设置日志级别(默认:INFO) 1. 打开IDE设置 2.
概述(AI 翻译)
DeepView MCP 是一个模型上下文协议服务器,使像 Cursor 和 Windsurf 这样的集成开发环境能够利用 Gemini 丰富的上下文窗口分析大型代码库。
特色
- 从单个文本文件加载整个代码库(例如使用repomix等工具创建)
- 利用 Gemini 的大上下文窗口查询代码库
- 连接支持 MCP 协议的集成开发环境(IDE),如 Cursor 和 Windsurf
- 通过命令行参数可配置的双子座模型选择
先修条件
- Python 3.13+
- 来自Google AI Studio的Gemini API密钥
安装
通过Smithery安装
通过Smithery自动安装Claude Desktop的DeepView:
使用 pip
用途
启动服务器
注意:你不需要手动启动服务器。这些参数是在你的 MCP 设置中配置的,也在你的 IDE 里(见下文)。
代码库文件参数是可选的。如果没有提供,你需要在查询时指定它。
命令行选项
--model MODEL:指定所用的Gemini型号(默认:gemini-2.0-flash-lite)--log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL}:设置日志水平(默认:INFO)
使用 IDE(光标/风帆冲浪/…)
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
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/…)
- Open IDE settings
- Navigate to the MCP configuration
- 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": {
安装
npx -y @smithery/cli install @ai-1st/deepview-mcp --client claude配置
{
"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: