MCP Gemini

MCP Gemini CrunchTools

Google Gemini AI 向けのセキュアな MCP（Model Context Protocol）サーバーです。テキスト、画像、動画、リサーチなどに対応しています。

概要

この MCP サーバーは、次の特長を備えています。

• デフォルトでセキュア - STRIDE 脅威モデル（SECURITY.md を参照）、Pydantic による入力検証、誤ってログに記録されるのを防ぐため SecretStr として保持される API キー
• サードパーティサービス不要 - stdio 経由でローカル実行され、API キーがマシンの外部に送信されることはありません
• クロスプラットフォーム - Linux、macOS、Windows で動作します
• 自動更新 - GitHub Actions が CVE を監視し、依存関係を更新します
• コンテナ化 - Hummingbird Python ベースイメージ上に構築され、quay.io/crunchtools/mcp-gemini で利用できます

命名規則

コンポーネント	名前
GitHub リポジトリ	crunchtools/mcp-gemini
コンテナ	quay.io/crunchtools/mcp-gemini
Python パッケージ（PyPI）	mcp-gemini-crunchtools
CLI コマンド	mcp-gemini-crunchtools
モジュールインポート	mcp_gemini_crunchtools

Hummingbird を使用する理由

このコンテナイメージは、Project Hummingbird の Hummingbird Python ベースイメージ 上に構築されており、次の特長を備えています。

• CVE への露出を最小限に抑制 - Hummingbird イメージは最小限のパッケージセットで構築されており、汎用イメージと比べて攻撃対象領域を大幅に縮小します
• 定期的な更新 - セキュリティパッチが速やかに適用され、CVE 数を低く保ちます
• Python に最適化 - 高速で再現性の高いビルドを実現する uv パッケージマネージャーを備えた、事前設定済みの Python 環境です
• 本番環境に対応 - 適切なシグナル処理と非 root ユーザーのデフォルト設定により、本番環境のワークロード向けに設計されています

そのため、一般的な Python コンテナイメージより脆弱性が少ない、強化された環境で MCP サーバーを実行できます。

機能

クエリツール（5 個）

• gemini_query - Google Search グラウンディングをオプションで利用して Gemini にクエリを送信します
• gemini_brainstorm - トピックに関する創造的なアイデアを生成します
• gemini_analyze_code - セキュリティ、パフォーマンス、バグについてコードを分析します
• gemini_analyze_text - 感情、語調、内容についてテキストを分析します
• gemini_summarize - さまざまな形式で内容を要約します

画像生成（4 個）

• gemini_generate_image - テキストプロンプトから画像を生成します（Gemini ネイティブ）
• gemini_generate_image_with_input - 既存の画像を編集・変更します
• gemini_image_prompt - 効果的な画像生成プロンプトを作成します
• gemini_imagen_generate - Google Imagen 4 モデルを使って画像を生成します

画像編集（4 個）

• gemini_start_image_edit - 複数ターンの画像編集セッションを開始します
• gemini_continue_image_edit - アクティブなセッションで編集を続行します
• gemini_end_image_edit - 画像編集セッションを終了します
• gemini_list_image_sessions - アクティブな編集セッションをすべて一覧表示します

画像分析（1 個）

• gemini_analyze_image - ローカルの画像ファイルを分析して説明します

検索ツール（1 個）

• gemini_search - Google Search グラウンディングを使って Gemini でウェブ検索を行います

ドキュメントツール（3 個）

• gemini_analyze_document - PDF、DOCX、TXT などを分析します
• gemini_summarize_pdf - PDF ドキュメントを要約します
• gemini_extract_tables - ドキュメントから表を抽出します

URL ツール（3 個）

• gemini_analyze_url - 1 つ以上の URL を分析します
• gemini_compare_urls - 2 つの URL を比較します
• gemini_extract_from_url - URL から特定のデータを抽出します

動画ツール（2 個）

• gemini_generate_video - Veo を使って動画を生成します
• gemini_check_video - 動画生成の状態を確認します

YouTube ツール（2 個）

• gemini_youtube - YouTube 動画を分析します
• gemini_youtube_summary - YouTube 動画を要約します

音声ツール（3 個）

• gemini_speak - テキストを音声に変換します
• gemini_dialogue - 複数の音声による対話音声を生成します
• gemini_list_voices - 利用可能な音声を一覧表示します

リサーチツール（3個のツール）

• gemini_deep_research - 複数ステップのウェブリサーチを実行します
• gemini_check_research - リサーチ操作のステータスを確認します
• gemini_research_followup - 追加の質問をします

キャッシュツール（4個のツール）

• gemini_create_cache - 繰り返しのクエリ用にコンテンツキャッシュを作成します
• gemini_query_cache - キャッシュされたコンテンツをクエリします
• gemini_list_caches - 有効なキャッシュをすべて一覧表示します
• gemini_delete_cache - キャッシュを削除します

構造化出力ツール（2個のツール）

• gemini_structured - 構造化された JSON 出力を取得します
• gemini_extract - テキストから構造化データを抽出します

トークンツール（1個のツール）

• gemini_count_tokens - コンテンツ内のトークン数を数えます

コード実行ツール（1個のツール）

• gemini_run_code - Gemini 経由で Python コードを実行します

合計：39個のツール

インストール

uvx を使用（推奨）

uvx mcp-gemini-crunchtools

pip を使用

pip install mcp-gemini-crunchtools

コンテナを使用

# Create a shared output directory (required before first run)
mkdir -p ~/.local/share/mcp-uploads-downloads

podman run -v ~/.local/share/mcp-uploads-downloads:/output:z \
    -e GEMINI_API_KEY=your_key \
    -e GEMINI_OUTPUT_DIR=/output \
    quay.io/crunchtools/mcp-gemini

SELinux に関する注意： :Z（大文字、プライベート）の代わりに :z（小文字、共有）を使用してください。 MCP サーバーは、長時間稼働する stdio プロセスとして実行されます。:Z を使用すると、コンテナの起動後に ディレクトリへコピーしたファイルには、コンテナのプライベートな MCS ラベルが付与されないため、 コンテナ内から見えなくなります。:z フラグは共有の container_file_t コンテキストを設定し、すべてのコンテナとホストが読み書きできるようにします。

ヒント： 複数の MCP コンテナサーバー（例：mcp-gemini や mcp-wordpress）で同じ共有ディレクトリ（~/.local/share/mcp-uploads-downloads/） を使用すると、生成した画像をコピーせずにすぐ WordPress にアップロードできます。

設定

Google Gemini API キーの作成

1. Google AI Studio にアクセスします

   • https://aistudio.google.com/apikey にアクセスします
   • Google アカウントでサインインします

2. API キーを作成します

   • 「Get API key」または「Create API key」をクリックします
   • Google Cloud プロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成します
   • 「Create API key in new project」をクリックします（または既存のプロジェクトを選択します）

3. API キーをコピーします

   • 重要：API キーをすぐにコピーして、安全に保管してください！
   • キーは AI... で始まります（例：AIzaSy...）

Claude Code に追加

claude mcp add mcp-gemini-crunchtools \
    --env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here \
    -- uvx mcp-gemini-crunchtools

コンテナ版の場合：

# Create a shared output directory (required before first run)
mkdir -p ~/.local/share/mcp-uploads-downloads

claude mcp add mcp-gemini-crunchtools \
    --env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here \
    --env GEMINI_OUTPUT_DIR=/output \
    -- podman run -i --rm \
        -v ~/.local/share/mcp-uploads-downloads:/output:z \
        -e GEMINI_API_KEY \
        -e GEMINI_OUTPUT_DIR=/output \
        quay.io/crunchtools/mcp-gemini

オプション：出力ディレクトリを設定（コンテナ以外）

コンテナを使用せずに実行する場合に生成される画像、音声、動画用：

claude mcp add mcp-gemini-crunchtools \
    --env GEMINI_API_KEY=your_api_key_here \
    --env GEMINI_OUTPUT_DIR=$HOME/.local/share/mcp-uploads-downloads \
    -- uvx mcp-gemini-crunchtools

使用例

Google 検索を使ったクエリ

User: What are the latest developments in quantum computing?
Assistant: [calls gemini_query with use_google_search=true]

画像を生成

User: Generate a photorealistic image of a sunset over mountains
Assistant: [calls gemini_generate_image with prompt and style]

PDF ドキュメントを分析

User: Analyze this research paper at /path/to/paper.pdf
Assistant: [calls gemini_analyze_document with file_path]

YouTube 動画を要約

User: Summarize this YouTube video: https://youtube.com/watch?v=...
Assistant: [calls gemini_youtube_summary with url]

詳細なリサーチ

User: Research the environmental impact of electric vehicles
Assistant: [calls gemini_deep_research then gemini_check_research]

コード分析

User: Analyze this Python code for security issues
Assistant: [calls gemini_analyze_code with focus="security"]

セキュリティ

このサーバーは、セキュリティを最優先に設計されています。以下については SECURITY.md を参照してください。

• 脅威モデルと攻撃ベクトル
• 多層防御アーキテクチャ
• API キーの取り扱いに関するベストプラクティス
• 入力検証ルール
• 監査ログ

主なセキュリティ機能

1. API キーの保護

   • SecretStr として保存（誤ってログに記録されることはありません）
   • 環境変数のみで管理（ファイルや引数には保存しません）
   • すべてのエラーメッセージからサニタイズ

2. 入力検証

   • すべての入力に Pydantic モデルを使用
   • ファイルパスの検証
   • URL の検証
   • 厳密なフォーマット検証

3. API の強化

   • API のベース URL をハードコード（SSRF を防止）
   • TLS 証明書の検証
   • リクエストのタイムアウト
   • レスポンスサイズの制限

4. CVE の自動スキャン

   • GitHub Actions が依存関係を毎週スキャン
   • セキュリティ更新用の PR を自動作成
   • Dependabot アラートを有効化

開発

セットアップ

git clone https://github.com/crunchtools/mcp-gemini.git
cd mcp-gemini
uv sync

テストを実行

uv run pytest

Lint と型チェック

uv run ruff check src tests
uv run mypy src

コンテナをビルド

podman build -t mcp-gemini .

ライセンス

AGPL-3.0-or-later

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！セキュリティ関連の変更を提出する前に、SECURITY.md をお読みください。

リンク

• Google Gemini API ドキュメント
• Google AI Studio
• FastMCP ドキュメント
• MCP 仕様
• crunchtools.com