Gemini Context MCP Server

Gemini Context MCP サーバー

Gemini の機能を活用してコンテキスト管理とキャッシュを行う強力な MCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。このサーバーは、Gemini の 2M トークンのコンテキストウィンドウの価値を最大限に引き出しつつ、大規模なコンテキストを効率的にキャッシュするためのツールを提供します。

🚀 機能

コンテキスト管理

• 最大 2M トークンのコンテキストウィンドウをサポート - Gemini の広範なコンテキスト機能を活用できます
• セッションベースの会話 - 複数のやり取りにわたって会話の状態を維持します
• スマートなコンテキスト追跡 - メタデータ付きでコンテキストを追加、取得、検索できます
• セマンティック検索 - 意味的な類似性を使って関連するコンテキストを見つけられます
• コンテキストの自動クリーンアップ - セッションとコンテキストは自動的に期限切れになります

API キャッシュ

• 大規模プロンプトのキャッシュ - 大規模なシステムプロンプトや指示を効率的に再利用できます
• コスト最適化 - 頻繁に使用するコンテキストのトークン使用コストを削減します
• TTL 管理 - キャッシュの有効期限を制御できます
• 自動クリーンアップ - 期限切れのキャッシュは自動的に削除されます

🏁 クイックスタート

前提条件

• Node.js 18 以上がインストールされていること
• Gemini API キー（こちらから取得）

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/ogoldberg/gemini-context-mcp-server
cd gemini-context-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Copy environment variables example
cp .env.example .env

# Add your Gemini API key to .env file
# GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

基本的な使い方

# Build the server
npm run build

# Start the server
node dist/mcp-server.js

MCP クライアントとの統合

この MCP サーバーは、さまざまな MCP 互換クライアントと統合できます。

• Claude Desktop - Claude の設定で MCP サーバーとして追加します
• Cursor - Cursor の AI/MCP 設定で構成します
• VS Code - MCP 互換の拡張機能と併用します

各クライアントとの詳細な統合手順については、MCP ドキュメントの MCP クライアント構成ガイドを参照してください。

クライアントのクイックセットアップ

簡略化されたクライアントインストールコマンドを使用します。

# Install and configure for Claude Desktop
npm run install:claude

# Install and configure for Cursor
npm run install:cursor

# Install and configure for VS Code
npm run install:vscode

各コマンドは適切な構成ファイルをセットアップし、統合を完了するための手順を提供します。

💻 使用例

初心者向け

サーバーを直接使用する場合:

1. サーバーを起動します:

   node dist/mcp-server.js
   

2. 提供されているテストスクリプトを使って操作します:

   # Test basic context management
   node test-gemini-context.js
   
   # Test caching features
   node test-gemini-api-cache.js
   

Node.js アプリケーションで使用する場合:

import { GeminiContextServer } from './src/gemini-context-server.js';

async function main() {
  // Create server instance
  const server = new GeminiContextServer();
  
  // Generate a response in a session
  const sessionId = "user-123";
  const response = await server.processMessage(sessionId, "What is machine learning?");
  console.log("Response:", response);
  
  // Ask a follow-up in the same session (maintains context)
  const followUp = await server.processMessage(sessionId, "What are popular algorithms?");
  console.log("Follow-up:", followUp);
}

main();

パワーユーザー向け

カスタム構成を使用する場合:

// Custom configuration
const config = {
  gemini: {
    apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY,
    model: 'gemini-2.0-pro',
    temperature: 0.2,
    maxOutputTokens: 1024,
  },
  server: {
    sessionTimeoutMinutes: 30,
    maxTokensPerSession: 1000000
  }
};

const server = new GeminiContextServer(config);

コスト最適化のためにキャッシュシステムを使用する場合:

// Create a cache for large system instructions
const cacheName = await server.createCache(
  'Technical Support System',
  'You are a technical support assistant for a software company...',
  7200 // 2 hour TTL
);

// Generate content using the cache
const response = await server.generateWithCache(
  cacheName,
  'How do I reset my password?'
);

// Clean up when done
await server.deleteCache(cacheName);

🔌 MCP ツール（Cursor など）での使用

このサーバーは Model Context Protocol（MCP）を実装しているため、Cursor やその他の AI 強化開発環境などのツールと互換性があります。

利用可能な MCP ツール

1. コンテキスト管理ツール:

   • generate_text - コンテキストを使ってテキストを生成します
   • get_context - セッションの現在のコンテキストを取得します
   • clear_context - セッションのコンテキストをクリアします
   • add_context - 特定のコンテキストエントリを追加します
   • search_context - 意味的に関連するコンテキストを見つけます

2. キャッシュツール:

   • mcp_gemini_context_create_cache - 大規模なコンテキスト用のキャッシュを作成します
   • mcp_gemini_context_generate_with_cache - キャッシュされたコンテキストを使って生成します
   • mcp_gemini_context_list_caches - 利用可能なすべてのキャッシュを一覧表示します
   • mcp_gemini_context_update_cache_ttl - キャッシュの TTL を更新します
   • mcp_gemini_context_delete_cache - キャッシュを削除します

Cursor との接続

Cursor と併用する場合、MCP 構成を通じて接続できます。

{
  "name": "gemini-context",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Gemini context management and caching MCP server",
  "entrypoint": "dist/mcp-server.js",
  "capabilities": {
    "tools": true
  },
  "manifestPath": "mcp-manifest.json",
  "documentation": "README-MCP.md"
}

MCP ツールの詳細な使用手順については、README-MCP.mdを参照してください。

⚙️ 構成オプション

環境変数

以下のオプションを含む .env ファイルを作成します。

# Required
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash

# Optional - Model Settings
GEMINI_TEMPERATURE=0.7
GEMINI_TOP_K=40
GEMINI_TOP_P=0.9
GEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS=2097152

# Optional - Server Settings
MAX_SESSIONS=50
SESSION_TIMEOUT_MINUTES=120
MAX_MESSAGE_LENGTH=1000000
MAX_TOKENS_PER_SESSION=2097152
DEBUG=false

🧪 開発

# Build TypeScript files
npm run build

# Run in development mode with auto-reload
npm run dev

# Run tests
npm test

📚 さらに読む

• MCP 固有の使用方法については、README-MCP.mdを参照してください
• 利用可能なツールを理解するには、mcp-manifest.jsonのマニフェストを確認してください
• 使用パターンについては、リポジトリ内のサンプルスクリプトを確認してください

📋 今後の改善点

• コンテキストとキャッシュのデータベース永続化
• キャッシュサイズの管理と削除ポリシー
• ベクトルベースのセマンティック検索
• 分析とメトリクスのトラッキング
• ベクトルストアとの統合
• コンテキスト管理のためのバッチ操作
• ハイブリッドキャッシュ戦略
• プロンプトの自動最適化

📄 ライセンス

MIT