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gemini-mcp-tool

作者 jamubc · jamubc/gemini-mcp-tool

让 Claude 调用 Google Gemini CLI 进行大上下文文件分析 — 将 Gemini 的百万 token 窗口作为子程序使用。

jamubc/gemini-mcp-tool 在 Claude(或任何 MCP 客户端)和 Gemini CLI 之间搭建桥梁。包含三个工具:ask-gemini(用 @ 语法进行文件分析)、sandbox-test(在 Gemini 沙箱中运行代码)、Ping。让你能将大文件和大代码库的分析工作卸载给 Gemini 的百万 token 上下文。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

gemini-mcp-tool.replay ▶ 就绪
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安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "gemini-mcp-tool": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "gemini-mcp-tool"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "gemini-mcp-tool": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "gemini-mcp-tool"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "gemini-mcp-tool": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "gemini-mcp-tool"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "gemini-mcp-tool": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "gemini-mcp-tool"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "gemini-mcp-tool",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "gemini-mcp-tool"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "gemini-mcp-tool": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "gemini-mcp-tool"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add gemini-mcp-tool -- npx -y gemini-mcp-tool

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: gemini-mcp-tool

如何分析超大文件(Claude 上下文放不下)

👤 处理超大日志、代码库或文档的开发者 ⏱ ~15 min intermediate

何时使用: Claude 放不下这个文件,但 Gemini 可以。

前置条件
  • Gemini CLI + Google API key — npm i -g @google/gemini-cli,然后用 aistudio.google.com 中的 key 运行 gemini config set
  • 安装 MCP — claude mcp add gemini-cli -- npx -y gemini-mcp-tool
步骤
  1. 卸载分析工作
    ask-gemini: @/var/log/app-2026-04.log — 找出过去 72 小时内部署周围聚集的所有 5xx 错误,以表格形式呈现。✓ 已复制
    → Gemini 分析后返回简洁摘要
  2. 用 Claude 深入分析
    基于 Gemini 的摘要,重点关注 2026-04-12 14:30 UTC 前后的集群,并提出根本原因。✓ 已复制
    → Claude 基于摘要进行推理

结果: 单靠任何一个模型都无法一次性得到的结果。

注意事项
  • 把敏感日志发送给 Gemini — 在调用 ask-gemini 前移除个人信息,或改用自托管模型
  • 大输入量在 Gemini Pro 上的 token 成本 — 为节省成本用 Gemini Flash,只在准确性很关键时用 Pro
搭配使用: filesystem

如何一次性审查整个小代码库

👤 审计小型服务的工程师 ⏱ ~20 min intermediate

何时使用: 你想要一个整体的审查,一次性考虑所有文件。

步骤
  1. 交给 Gemini 整个代码库
    ask-gemini: @./src/ — 审查结构问题、应该被抽象的重复模式和死代码。✓ 已复制
    → 涵盖整个代码库的观察
  2. 对建议进行分类
    其中影响最大的 3 个是什么?列出文件名。✓ 已复制
    → 优先级列表

结果: 一个审查员的初步审查在一条提示中完成。

注意事项
  • Gemini 在超大代码库上丢失细节 — 如果你的 src/ 超过 50 万 token,缩小到子目录
搭配使用: github

如何在 Gemini 沙箱中执行不安全代码

👤 测试不受信任代码片段的开发者 ⏱ ~5 min beginner

何时使用: 你想运行某段代码但不让它接触你的机器。

步骤
  1. 提交到沙箱
    sandbox-test: 运行这个 Python 脚本 [粘贴] — 报告 stdout/stderr 和退出码。✓ 已复制
    → 输出结果,对你的机器无副作用

结果: 安全的执行结果。

注意事项
  • 大多数代码片段的沙箱默认没有网络 — 查看 Gemini CLI 沙箱文档了解连接选项

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

gemini-mcp-tool + filesystem

本地选择文件,将 @-引用传递给 Gemini

通过 filesystem 列出今天修改的所有 *.log 文件,然后用 ask-gemini @ 每个文件来找异常。✓ 已复制
gemini-mcp-tool + github

通过将完整 diff 交给 Gemini 的宽上下文来审查 PR

通过 github MCP 获取 PR #4421 的 diff,然后让 ask-gemini 将整个 diff 作为一个连贯的变更来批评。✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
ask-gemini prompt: str (may include @path refs), model?: 'flash'|'pro' 大上下文分析 Gemini API call — Flash ~$0.075/1M input, Pro higher
sandbox-test code: str, language? 运行不受信任的代码 Gemini sandbox billing
Ping 检查连接是否正常 free

成本与限制

运行它的成本

API 配额
Gemini AI Studio 有免费套餐,付费套餐按 token 付费
每次调用 Token 数
很大 — 这就是要点。每次调用要准备 10-50 万 token。
费用
Gemini 2.5 Flash 每 100 万输入 token 约 $0.075;Pro 贵约 20 倍
提示
默认用 Flash。仅当 Flash 明显不合适时才升级到 Pro。

安全

权限、密钥、影响范围

最小权限: Gemini API key
凭据存储: Gemini CLI 将 key 存储在 ~/.config/gemini/
数据出站: 文件内容上传到 Google Gemini,受 Google Gemini API 数据政策约束
切勿授予: 不要在 @-引用的文件中传递秘密 — 它们直接上传到 Google

故障排查

常见错误与修复

找不到 gemini-cli

全局安装:npm i -g @google/gemini-cli,确保 npm 全局 bin 在 PATH 中。

验证: which gemini
来自 Gemini 的 401 错误

运行 gemini config 从 aistudio.google.com 设置你的 API key。

验证: gemini 'hello'
超出 token 限制

即使 Gemini 也有限制,修剪 @-引用或先用搜索缩小文件范围。

沙箱超时

长时间运行的代码需要更高的超时时间,或改为在本地容器中运行。

替代方案

gemini-mcp-tool 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
deep-research MCP你想要自主研究,而不是原始的 Gemini 访问形式不同,包含网络搜索
openrouter MCP你想通过一个 key 访问多个模型没有 @-文件语法,对大上下文不太方便

更多

资源

📖 阅读 GitHub 上的官方 README

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