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MCP Gemini Tutorial
概述
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替代品
什么是Model Context Protocol (MCP)?
MCP是由Anthropic开发的开放标准，使AI模型能够无缝访问外部工具和资源。它创建了AI模型与工具交互的标准化方式，无需为每个工具或模型定制集成。如何使用MCP服务器?
通过简单的API调用，您可以连接Google的Gemini模型与Brave搜索等工具，构建智能应用。安装后运行示例客户端即可体验。适用场景
适用于需要AI模型访问实时网络信息、执行代码或使用其他外部工具的应用场景，如智能助手、研究工具等。主要功能
Web搜索通过Brave Search API实现通用互联网搜索功能
本地搜索使用Brave Search查找商业地点和位置信息
Gemini集成无缝连接Google最新的Gemini 2.0 AI模型
优势与局限性
优势
互操作性：任何MCP兼容模型都能使用任何MCP兼容工具
模块化：添加或更新工具无需更改模型集成
标准化：一致接口降低集成复杂度
关注点分离：模型能力与工具功能清晰划分
局限性
需要API密钥(Brave和Google)
目前仅支持TypeScript实现
工具扩展需要开发工作
如何使用
安装准备确保已安装Bun运行时环境，并获取Brave和Google的API密钥
克隆仓库获取项目源代码到本地
安装依赖进入项目目录并安装所需依赖包
配置环境创建.env文件并添加您的API密钥
运行示例尝试运行基础客户端或Gemini集成示例
使用案例
网络信息查询让AI模型获取最新的网络信息来回答问题
本地商家查找查找附近的特定类型商家
常见问题
1
我需要付费使用这个服务吗?需要Brave Search和Google Gemini的API密钥，这些服务可能有使用限制或费用
2
可以添加自己的工具吗?可以，通过定义工具模式、实现功能并注册到MCP服务器来扩展
3
支持哪些编程语言?当前实现使用TypeScript，但MCP标准本身是语言无关的
相关资源
官方MCP文档Anthropic官方的MCP协议文档
Google Gemini API文档Google Gemini API的官方文档
Brave搜索API文档Brave搜索API的使用指南
原始博客文章本教程的原始博客文章
精选MCP服务推荐
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