Gemini MCP Client

MCP Gemini客户端

贷记并开始于- medium.com/@fruitful2007/building-an-mcp-client-101-lets-build-one-for-agemini-chat-agent

pypi.org/project/gemini-tool-agent

一个（可能是哈哈）功能强大的MCP（模型上下文协议）客户端，使用谷歌的Gemini AI模型进行智能工具使用和对话处理。

• 经过测试，目前与Claude Desktop作为MCP服务器运行良好。

基于未经测试的AI生成代码，由非编码人员使用，风险自负。

特性

• 多个Gemini模型：支持多种Gemini型号（2.0-flash、2.5-pro、1.5-pro等）
• 灵活的软件包支持：适用于gemini工具代理、谷歌generativeai或谷歌genai软件包
• 运行时模型切换：在对话中更改模型
• 服务器配置管理：存储和管理MCP服务器配置
• 智能工具使用：人工智能驱动的工具发现和执行
• 异步/等待支持：高效的并发操作
• 全面的错误处理：强大的错误恢复和日志记录
• 类型提示：具有完全类型安全的现代Python实践

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使用agents目录中的“adk-web”-将agent.py路径更改为您自己的路径，以便现在使用简单的Gemini mcp，直到我得到更好的设置。 full_mcp_agent-README.md alt text

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谷歌代理框架报告文本

安装

📋 简易安装说明 以下是用Claude设置它的正确方法——也许，如果工作不正常，你可能需要安装它：

• cd/gegemini mcp客户端&uv添加谷歌generativeai

不会抛出错误，非常适合聊天，不确定Gemini MCP的使用。 只需在路径中编辑并在Claude Desktop中使用此配置：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-ai": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/home/ty/Repositories/ai_workspace/gemini-mcp-client",
        "run",
        "python",
        "servers/gemini_mcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key_here"
      }
    },
    "echo-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/home/ty/Repositories/ai_workspace/gemini-mcp-client",
        "run",
        "python",
        "examples/echo_server.py"
      ]
    }
  }
}

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如果有人想尝试，可以在Claude之外安装，并可能使用MCP工具为Gemini开发独立UI！:

• 可能是幻觉

此项目使用 uv 用于依赖性管理。确保你有 uv 安装。

设置环境

# Create and activate virtual environment
uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate

Install base dependencies- this is wrong it seems.

uv add .

maybe

/gemini-mcp-client uv sync uv add mcp

Install a Gemini package (choose one or more):

uv add gemini-tool-agent

OR

uv add google-generativeai

OR

uv add google-genai

OR install all options

uv add all-gemini

### 开发设置

Install with development dependencies

uv add --dev ".[dev]"

Install pre-commit hooks

uv run pre-commit install

## 配置

创建一个 `.env` 项目根目录中的文件：

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here LOG_LEVEL=INFO

## 用法

### 模型选择

客户端支持多种Gemini模型，不确定是否可以添加更多模型：

- `gemini-2.0-flash` -快速、高效的模型（默认）
- `gemini-2.5-pro-preview-03-25` -复杂任务的高级模型
- `gemini-2.5-flash-preview-04-17` -平衡的速度和能力
- `gemini-1.5-pro` -稳定可靠的型号
- `gemini-1.5-flash` -快速、轻便的型号
- `gemini-1.5-flash-8b` -超轻型

### 命令行用法

Start chat with default model

mcp-gemini-client chat path/to/server.py

Start chat with specific model

mcp-gemini-client chat server.py --model gemini-2.5-pro-preview-03-25

Get server information

mcp-gemini-client info server.py

List available models

mcp-gemini-client models

Set logging level

mcp-gemini-client chat server.py --log-level DEBUG

### 服务器管理

List configured servers

mcp-gemini-client servers list

Add new server interactively

mcp-gemini-client servers add

Connect to configured server by name

mcp-gemini-client chat echo-server

Enable/disable servers

mcp-gemini-client servers enable my-server mcp-gemini-client servers disable my-server

Export for Claude Desktop

mcp-gemini-client servers export claude_config.json

Import from Claude Desktop config

mcp-gemini-client servers import existing_config.json

### 配置管理

Show current configuration

mcp-gemini-client config show

Set default model

mcp-gemini-client config set default_model gemini-2.5-pro-preview-03-25

Set other settings

mcp-gemini-client config set log_level DEBUG mcp-gemini-client config set connection_timeout 60.0

### 程序化使用

import asyncio from mcp_gemini_client import MCPClient

async def main(): # Initialize with specific model client = MCPClient(model="gemini-2.5-pro-preview-03-25")

try: # Connect to server await client.connect_to_server("examples/echo_server.py")

# Get server information info = await client.get_server_info() print(f"Current model: {info['model']}") print(f"Available tools: {[tool['name'] for tool in info['tools']]}")

# Change model during runtime client.set_model("gemini-2.0-flash")

# Interactive conversation response = await client.get_response("What tools are available?") print(response)

# Direct tool usage result = await client.call_tool_directly("echo", {"message": "Hello!"}) print(result)

# Start chat loop await client.chat_loop()

finally: await client.close()

asyncio.run(main())

### 运行时模型切换

在交互式聊天会话中，您可以更改模型：

💬 You: model gemini-2.5-pro-preview-03-25 ✅ Model changed to: gemini-2.5-pro-preview-03-25

💬 You: What's the current model? 🤖 Assistant: I'm currently using gemini-2.5-pro-preview-03-25...

## 服务器配置

### 配置文件

- `config/servers.json` -MCP服务器配置
- `config/client.json` -客户端设置（型号、超时等）

### 服务器配置示例

{ "my-database": { "name": "my-database", "description": "Project SQLite database", "server_type": "python", "command": "uv", "args": ["run", "mcp-server-sqlite", "--db-path", "data/project.db"], "env": { "DB_READONLY": "false" }, "enabled": true, "tags": ["database", "sqlite"] } }

### Claude桌面集成

直接导出Claude Desktop的配置：

mcp-gemini-client servers export

这创建了一个 `claude_desktop_config.json` 文件：

{ "mcpServers": { "my-database": { "command": "uv", "args": ["run", "mcp-server-sqlite", "--db-path", "data/project.db"], "env": { "DB_READONLY": "false" } } } }

## 快速开始

Install and setup

uv add . --optional-dependencies google-generativeai cp .env.example .env

Edit .env and add your GEMINI_API_KEY

List available models

mcp-gemini-client models

Test with echo server

mcp-gemini-client chat examples/echo_server.py

Add a server configuration

mcp-gemini-client servers add

Use configured server

mcp-gemini-client chat my-server

Export for Claude Desktop

mcp-gemini-client servers export

## 例子

### 与Echo服务器聊天

mcp-gemini-client chat examples/echo_server.py

### 模型选择示例

List available models

mcp-gemini-client models

Use specific model

mcp-gemini-client chat server.py --model gemini-2.5-pro-preview-03-25

### 服务器配置示例

from mcp_gemini_client.config import get_config_manager, ServerConfig, ServerType

config_manager = get_config_manager()

Add a database server

db_server = ServerConfig( name="project-db", description="Project database server", server_type=ServerType.PYTHON, command="uv", args=["run", "mcp-server-sqlite", "--db-path", "data/project.db"], env={"DB_READONLY": "false"}, tags=["database", "project"] )

config_manager.add_server(db_server)

Export for Claude Desktop

config_manager.export_claude_desktop_config("claude_config.json")

## 建筑

客户端由以下关键组件构建：

- **MCP客户端**：处理服务器连接和对话的主客户端类
- **GeminiAgent**：不同Gemini包实现的包装器
- **配置管理器**：服务器和客户端配置管理
- **异步上下文管理**：适当的资源清理和连接处理
- **模型管理**：运行时模型选择和切换
- **错误处理**：全面的错误恢复和日志记录
- **类型安全**：完整的类型提示，以获得更好的开发体验

## 发展

### 代码质量

Format code

uv run ruff format .

Check code

uv run ruff check .

Type checking

uv run pyright

Run tests

uv run pytest

### 测试

Run all tests

uv run pytest

Run with coverage

uv run pytest --cov=mcp_gemini_client

Run specific test

uv run pytest tests/test_client.py::test_model_selection

## 文档

- **使用指南**: `prompts/usage_guide.md`
- **服务器配置**: `prompts/server_configuration_guide.md`
- **故障排除**: `prompts/troubleshooting.md`
- **最佳实践**: `prompts/best_practices.md`

## 贡献

1. 遵循代码库中的开发指南
1. 确保所有测试通过
1. 为所有新代码添加类型提示
1. 为公共API编写文档字符串
1. 保持功能集中和小型化
1. 使用多个Gemini软件包进行测试

## 许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。