用于 Google Gemini 的 MCP 服务器思考模型

这是一个为 Google 的 Gemini 语言模型实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器允许 Claude Desktop 用户访问 Gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21 模型的强大推理能力。

什么是 Gemini Flash？

Gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21 是 Google 的 Gemini 模型的一个优化版本，专为快速响应而设计，同时保持高质量。它擅长：

• 数学推理
• 逻辑推导
• 分步分析
• 结构化思考

安装

先决条件

• Node.js (v18 或更高)
• npm
• Claude Desktop
• Google Gemini API 密钥

设置

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/falahgs/gemini-thinking-mcp.git
cd gemini-thinking-mcp

2. 安装依赖项：

npm install

3. 创建一个 .env 文件并添加你的 Google API 密钥：

GEMINI_API_KEY=your-api-key-here

4. 构建项目：

npm run build

配置 Claude Desktop

要将此 MCP 服务器与 Claude Desktop 一起使用，请更新你的 Claude Desktop 配置：

1. 找到你的 Claude Desktop 配置文件路径：

   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. 在 mcpServers 部分中添加以下内容：

"gemini-thinking": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/gemini-thinking-mcp/build/index.js"],
    "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
    }
}

3. 重启 Claude Desktop 以应用更改。

使用方法

配置完成后，你可以在 Claude Desktop 对话中使用 Gemini 模型：

@gemini-thinking 能否帮我逐步解决这个数学问题？

参数调整

你可以调整模型参数：

• prompt：你的输入文本（必填）
• max_tokens：生成的最大令牌数（默认：8192）
• temperature：控制随机性（默认：0.2）

示例

以下是 Gemini Thinking MCP 服务器的安装和使用示例：

示例 1：安装 MCP 服务器

此示例展示了如何在 Claude Desktop 环境中安装并配置 Gemini Thinking MCP 服务器的过程。

示例 2：测试数学问题求解

演示了 MCP 服务器如何逐步解决一个数学方程，展示了其问题解决能力。

开发

npm run dev     # 监视模式
npm run build   # 生产构建
npm start       # 运行服务器

贡献

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许可证

MIT