CLDGeminiPDF MCP Server

CLDGeminiPDF MCP サーバー

Model Context Protocol（MCP） サーバーです。Claude Desktop で Google の AI モデルを使用して PDF ドキュメントを分析できます。このサーバーは PDF ファイルを送信し、Gemini の強力な言語理解機能を活用して PDF からテキストを抽出し、インテリジェントな分析と洞察を提供します。

クイックスタート

1. ダウンロード：Releases からビルド済み JAR を入手します
2. API キー：Google AI Studio から無料の Gemini API キーを取得します
3. 設定：JAR のパスと API キーを指定して、Claude Desktop の設定にサーバーを追加します
4. 分析：Claude で PDF の分析を開始します！

機能

• PDF 分析：Gemini AI モデルを使用して PDF のコンテンツを抽出し、分析します
• 複数モデルのサポート：さまざまな Gemini モデル（2.5、2.0、1.5 シリーズ、および Gemma モデル）から選択できます
• 2 種類の処理方法：Gemini への PDF の直接アップロード、またはフォールバックとしてのテキスト抽出
• MCP との連携：Model Context Protocol を介して Claude Desktop とシームレスに連携します
• 柔軟な設定：環境変数ベースの設定により、簡単にデプロイできます

前提条件

• Java 11 以降
• Maven（ソースからビルドする場合）
• Google AI Studio API キー（aistudio.google.com で無料取得）
• Claude Desktop アプリケーション
• Filesystem MCP サーバー（依存関係として必須）

インストール

オプション 1：ビルド済み JAR をダウンロード（推奨）

1. Releases ページから最新の CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar をダウンロードします
2. システム内の都合のよい場所に保存します

オプション 2：ソースからビルド

git clone <your-repository-url>
cd CLDGeminiPDF
mvn clean compile assembly:single

これにより、すべての依存関係を含む JAR ファイルが target/ ディレクトリに作成されます。

Gemini API キーの取得

1. Google AI Studio にアクセスします
2. Google アカウントでサインインします
3. 「Get API Key」をクリックして、新しいキーを作成します
4. 環境変数で使用する API キーをコピーします

Claude Desktop との連携

1. Claude Desktop の設定ファイルを確認する

設定ファイルの場所は、オペレーティングシステムによって異なります。

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

2. 設定ファイルを更新する

ファイルシステムサーバーと CLDGeminiPDF サーバーの両方を claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/your/documents"
      ]
    },
    "CLDGeminiPDF": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-jar",
        "/path/to/CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_api_key_here",
        "GEMINI_MODEL": "gemini-2.0-flash"
      }
    }
  }
}

重要：

• /path/to/your/documents を PDF ファイルが格納されているディレクトリに置き換えます
• /path/to/CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar をダウンロードした JAR ファイルの実際のパスに置き換えます
• your_api_key_here を実際の Gemini API キーに置き換えます

パスの例：

• Windows："C:\\Users\\YourName\\Downloads\\CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar"
• macOS："/Users/YourName/Downloads/CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar"
• Linux："/home/yourusername/Downloads/CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar"

3. Claude Desktop を再起動する

変更を反映するため、Claude Desktop を終了して再起動します。

利用可能な Gemini モデル

Google API の無料ティアユーザー向けデータ

モデル	説明	制限
gemini-2.5-flash-preview-05-20	最新のプレビュー版。高いパフォーマンスを備えています	10 RPM、250K TPM
gemini-2.5-flash-preview-04-17	以前のプレビュー版	10 RPM、250K TPM
gemini-2.5-pro-preview-05-06	高度な機能を備えた Pro バージョン	利用可能数に制限あり
gemini-2.0-flash	安定した高速モデル（デフォルト）	15 RPM、1M TPM
gemini-2.0-flash-lite	軽量版	30 RPM、1M TPM
gemini-1.5-flash	安定した汎用モデル	15 RPM、250K TPM
gemini-1.5-pro	2M トークンの最大コンテキストウィンドウ	無料ティアユーザーは利用不可
gemma-3 models	最大 27B パラメーターのオープンモデル	30 RPM、15K TPM

モデルの利用可否は、API キーと利用ティアによって異なります。利用可能なモデルは Google AI Studio アカウントで確認してください。

データの出典：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits#free-tier

使用例

CLDGeminiPDF MCP サーバーで PDF ファイルにアクセスするには、Filesystem MCP server が必要です。完全なファイルパスを指定するか、許可されたディレクトリの範囲内からファイルを検索できます。

注：バージョン 1.0.0 は、チャットインターフェースでのファイルのドラッグ＆ドロップに対応していません。ファイルにはファイルシステムサーバー経由でアクセスできる必要があります。

設定後、Claude Desktop で次のコマンドを使用できます。

フルパスを指定して PDF を分析する

Please analyze this research paper: file:///Users/username/Documents/research_paper.pdf

Focus on the methodology and conclusions.

名前で PDF を検索して分析する

Find the "research_paper.pdf" file in the Documents directory and analyze it using Gemini.

利用可能なモデルを一覧表示する

What Gemini models are available for PDF analysis?

特定のモデルを使用する

Analyze this contract using the gemini-2.5-pro model: file:///path/to/contract.pdf

Look for key terms and potential risks.

トラブルシューティング

よくある問題

1. 「GEMINI_API_KEY environment variable is not set!」

   • API キーが Claude Desktop の設定に正しく設定されていることを確認してください
   • 設定を更新した後、Claude Desktop を再起動してください

2. 「PDF file not found or not readable」

   • ファイルパスが正しく、ファイルシステムサーバーで許可されたディレクトリ内にあることを確認してください
   • PDF ファイルが存在し、読み取り可能であることを確認してください
   • ファイルのアクセス権限を確認してください

3. 「Gemini API error: 401」

   • API キーが正しく、有効であることを確認してください
   • Google AI Studio で API キーに必要な権限があることを確認してください

4. 「Gemini API error: 429」

   • レート制限に達しています。しばらく待ってから再試行してください
   • レート制限の上限が高いモデルの使用を検討してください（上の表を参照）

5. ファイルシステムサーバーが動作しない

   • ファイルシステム MCP サーバーが正しく設定されていることを確認してください
   • ファイルシステムの設定にあるディレクトリパスが正しいことを確認してください
   • Claude Desktop に指定したディレクトリへのアクセス権限があることを確認してください

デバッグ

詳細なログを有効にするには、設定内の Java コマンドを変更します。

"args": [
  "-Djava.util.logging.level=INFO",
  "-jar",
  "/path/to/CLDGeminiPDF.v1.0.0.jar"
]

設定の確認

Claude Desktop に次のように質問して、セットアップをテストしてください。

List the available Gemini models

成功すると、利用可能なモデルとその機能を示す JSON レスポンスが表示されます。

開発

ソースからビルドする

git clone <your-repository-url>
cd CLDGeminiPDF
mvn clean compile assembly:single

JAR ファイルは target/ ディレクトリに作成されます。

依存関係

• Jackson（JSON 処理）
• Apache PDFBox（PDF テキスト抽出）
• MCP Java SDK（Model Context Protocol）
• Java HTTP Client（API 通信）

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！お気軽に Pull Request を送信してください。大きな変更の場合は、まず issue を作成し、変更したい内容について相談してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

サポート

問題や質問がある場合は、以下をご確認ください。

• 上記のトラブルシューティングのセクションを確認します
• Claude Desktop MCP documentationを確認します
• Google AI Studio API documentationを確認します
• このリポジトリで Issue を作成します