Weather AI Agent

Gemini API与MCP工具集成

该项目演示了如何将Google Gemini API与MCP（多云平台）框架管理的自定义工具集成。它使用Gemini API处理自然语言查询，并利用MCP工具根据查询意图执行特定操作。

先决条件

在运行此项目之前，请确保您具备以下条件：

• Python 3.7或更高版本

• 启用Gemini API和API密钥的谷歌云项目。

• 使用必要的工具设置MCP环境。

• .env 包含以下环境变量的文件：

  GEMINI_API_KEY=
  GEMINI_MODEL=
  MCP_RUNNER=

  MCP_SCRIPT=

安装

1. 克隆存储库：

   git clone 
   cd 

1. 创建虚拟环境（推荐）：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On macOS/Linux

1. 使用安装所需的依赖项 uv:

   uv pip install dotenv google-generativeai mcp
   uv add "mcp[cli]" httpx
   uv pip install python-dotenv google-generativeai mcp

1. 创建一个 .env 在项目根目录中创建文件并添加环境变量。

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
GEMINI_MODEL=gemini-pro
MCP_RUNNER=path_to_mcp_runner
MCP_SCRIPT=path_to_mcp_script

用法

要运行应用程序，请执行以下命令：

python main.py

运作原理

1. 应用程序加载环境变量并验证其存在
2. 与MCP客户端建立连接
3. 从MCP会话中检索可用工具
4. 将提示与工具定义一起发送到Gemini的API
5. 处理模型发出的任何工具调用
6. 返回包含工具调用结果的最终响应

定制

要自定义提示或行为，请执行以下操作：

1. 修改 prompt 带有所需文本的变量
2. 调整 get_contents() 更改提示格式的函数
3. 扩展 process_response() 处理不同的响应类型

许可证

MIT许可证