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🚀 Gemini MCP Server for Claude Desktop
Gemini MCP Server for Claude Desktop 是一个模型上下文协议(MCP)服务器,它能让 Claude Desktop 使用 Google 的 Gemini AI 模型来生成图像,为用户提供了便捷的图像生成体验。
🚀 快速开始
本服务器允许 Claude Desktop 使用 Google 的 Gemini AI 模型生成图像。安装并配置完成后,重启 Claude Desktop 即可启用。
✨ 主要特性
- 🌟 直接在 Claude Desktop 中使用 Google 的 Gemini 模型生成图像。
- 🔧 提供简单的设置向导,方便进行配置。
- 🎨 可自定义图像生成参数。
- 🔌 与 Claude Desktop 的 MCP 服务器系统集成。
- 📜 具备详细的日志记录和调试功能。
- 🐳 支持 Docker,便于部署和共享。
📦 安装指南
全局安装(推荐)
npm install -g gemini-mcp-server
# 运行设置向导
npx gemini-mcp-setup
本地安装
# 为服务器创建一个目录
mkdir gemini-mcp-server
cd gemini-mcp-server
# 本地安装
npm install gemini-mcp-server
# 运行设置向导
npx gemini-mcp-setup
Docker 安装
你也可以使用 Docker 运行 Gemini MCP 服务器:
# 构建 Docker 镜像
docker build -t gemini-mcp-server .
# 运行 Docker 容器
docker run -e GEMINI_API_KEY="your-api-key" -e OUTPUT_DIR="/app/output" -v /path/on/host:/app/output gemini-mcp-server
⚙️ 配置说明
设置向导将引导你完成配置过程:
- 输入你的 Google Gemini API 密钥。
- 指定保存生成图像的目录。
- 配置日志记录和模型设置。
- 自动为 Claude Desktop 创建包装脚本。
- 更新你的 Claude Desktop 配置。
如果你更喜欢手动设置,请参阅下面的 手动配置 部分。
💻 使用示例
基础用法
安装并配置完成后,重启 Claude Desktop 以启用 Gemini MCP 服务器。然后:
- 与 Claude 开始对话。
- 要求 Claude 为你生成图像,例如:
- "生成一张日落时分的山脉风景图"
- "创建一张带有飞行汽车的未来城市图片"
- "制作一幅猫弹钢琴的插画"
Claude 将调用 Gemini API 生成图像,并为你提供保存的图像文件路径。
高级用法
你可以使用额外的参数自定义图像生成:
- 风格:指定风格,如 "写实风格"、"艺术风格"、"简约风格" 等。
- 温度:控制生成的创造性/随机性(0.0 - 1.0)。
示例:"以写实风格、温度 0.7 生成一张带有霓虹灯的赛博朋克城市图像"
🔧 手动配置
如果你不想使用设置向导,请按照以下步骤操作:
1. 创建配置文件
创建一个包含你设置的 JSON 配置文件:
{
"apiKey": "YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE",
"outputDir": "/path/to/your/output/directory",
"debug": true,
"modelOptions": {
"model": "gemini-2.0-flash-exp",
"temperature": 0.4
}
}
2. 创建包装脚本
创建一个 bash 脚本来运行服务器:
#!/bin/bash
# 设置环境变量
export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE"
export OUTPUT_DIR="/path/to/your/output/directory"
export DEBUG="true"
# 执行服务器
exec "$(which node)" "$(npm root -g)/gemini-mcp-server/bin/gemini-mcp-server.js"
使脚本可执行:
chmod +x gemini-mcp-wrapper.sh
3. 更新 Claude Desktop 配置
编辑你的 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json 文件,添加 Gemini MCP 服务器:
{
"mcpServers": {
"gemini-image": {
"command": "/bin/bash",
"args": [
"-c",
"/path/to/your/gemini-mcp-wrapper.sh"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE",
"DEBUG": "true"
}
}
}
}
🐳 Docker 部署
此 MCP 服务器包含一个 Dockerfile,便于部署和共享。Docker 镜像配置为:
- 使用 Node.js 16 Alpine 作为轻量级基础。
- 安装所有必要的依赖项。
- 在
/app/output设置默认输出目录。 - 允许通过环境变量进行配置。
构建 Docker 镜像
docker build -t gemini-mcp-server .
使用 Docker 运行
docker run \
-e GEMINI_API_KEY="your-api-key" \
-e OUTPUT_DIR="/app/output" \
-e DEBUG="false" \
-v /path/on/host:/app/output \
gemini-mcp-server
Docker 环境变量
运行 Docker 容器时,你可以使用以下环境变量配置服务器:
GEMINI_API_KEY:你的 Google Gemini API 密钥(必需)OUTPUT_DIR:保存生成图像的目录(默认:/app/output)DEBUG:启用调试日志记录(默认:false)
与 Claude Desktop 一起使用
当将 Docker 容器与 Claude Desktop 一起使用时,你需要:
- 确保容器正在运行。
- 配置 Claude Desktop 以连接到容器化服务器。
- 将输出目录映射到 Claude 可访问的位置。
📚 详细文档
命令行界面
gemini-mcp-server [options]
选项:
-k, --api-key <key>:Google Gemini API 密钥-o, --output-dir <dir>:保存生成图像的目录-d, --debug:启用调试日志记录-c, --config <path>:自定义配置文件的路径-r, --reset-config:将配置重置为默认值-v, --version:显示版本信息
环境变量
GEMINI_API_KEY:你的 Google Gemini API 密钥OUTPUT_DIR:保存生成图像的目录DEBUG:启用调试日志记录(true或false)LOG_LEVEL:设置日志级别(ERROR、WARN、INFO或DEBUG)GEMINI_LOG_FILE:自定义日志文件路径
配置选项
| 属性 | 详情 | 默认值 |
|------|------|---------|
| apiKey | Google Gemini API 密钥 | (必需) |
| outputDir | 保存生成图像的目录 | ~/Claude/gemini-images |
| debug | 启用调试日志记录 | false |
| modelOptions.model | 要使用的 Gemini 模型 | gemini-2.0-flash-exp |
| modelOptions.temperature | 控制创造性/随机性 | 0.4 |
| modelOptions.topK | 前 k 采样参数 | 32 |
| modelOptions.topP | 前 p 采样参数 | 1 |
| modelOptions.maxOutputTokens | 最大输出令牌数 | 8192 |
🔍 故障排除
常见问题
服务器无法启动或 Claude 无法连接到服务器
- 检查
~/Claude/logs/gemini-image-mcp.log处的日志文件。 - 验证你的 API 密钥是否正确。
- 确保所有目录存在并具有适当的权限。
- 重启 Claude Desktop。
图像未生成
- 验证你的 Google Gemini API 密钥是否具有正确的权限。
- 检查输出目录是否存在且可写。
- 检查日志以获取特定的错误消息。
- 尝试不同的提示或模型。
错误:"Method not found"
这通常意味着 Claude 试图调用 MCP 服务器不支持的方法。检查日志以查看请求的方法。
Docker 特定问题
- 确保容器具有适当的网络连接。
- 检查卷挂载是否正确配置。
- 验证环境变量是否正确设置。
- 使用
docker logs [container-id]查看容器日志。
调试模式
启用调试模式以获取更详细的日志:
npx gemini-mcp-server --debug
或者设置环境变量:
export DEBUG=true
npx gemini-mcp-server
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
🙏 致谢
- Model Context Protocol 提供 MCP 规范。
- Google Generative AI 提供 Gemini API。
- 本项目的所有贡献者。
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