Gemma Ai Mcp Server

Gemma AI MCP Server

Gemma AI - 高度な AI モデルを使える無料の Google Gemma チャット

Gemma AI の公式なナレッジ情報（モデル、プロンプト、チャットのワークフロー、料金、FAQ、公式リンク）を、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Continue などの MCP 対応 AI クライアントに提供する Model Context Protocol サーバーです。読み取り専用で、API キーや利用制限は不要、コールドスタートは約 50 ms です。

公式ウェブサイト：https://gemmaai.online

💬 Gemma AI について

Gemma AI（gemmaai.online）は、会話型チャットインターフェースを通じて、Google DeepMind のオープンソース AI モデルファミリー Gemma 4 を無料で利用できるウェブベースのプラットフォームです。利用開始にクレジットカードやサブスクリプションは必要ありません。このプラットフォームでは、幅広い性能を持つ 4 種類のモデルを提供しています。モバイルやブラウザーでの利用を想定して最適化されたコンパクトなエッジモデルから、Arena AI の公開リーダーボードでトップ 3 に入る 310 億パラメーターのフラッグシップ密モデルまで揃っています。すべてのモデルは Apache 2.0 ライセンスで公開されているため、個人的な実験にも商用利用にも適しています。

主な機能

• 4 段階のモデルファミリー：超小型エッジモデル E2B/E4B（有効パラメーター数 23 億、45 億）、推論ステップごとに 40 億パラメーターのみを有効にする 260 億パラメーターの Mixture-of-Experts モデル、または 310 億パラメーターの密なフラッグシップモデルから選択できます。それぞれ、リソースと性能の異なるトレードオフに合わせて調整されています。
• ネイティブなマルチモーダル入力：すべてのモデルが、1 回の会話ターンでテキスト、さまざまなアスペクト比の画像、動画、音声、文書（OCR や図の理解を含む）を受け付けます。
• 拡張されたコンテキストウィンドウ：デュアル RoPE 構成による 128K〜256K トークンのコンテキストをサポートしており、長い文書、コードベース、複数ターンのセッションを切り詰めずに処理できます。
• 優れたベンチマーク性能：31B モデルは、AIME 2026 の数学的推論で 89.2％、LiveCodeBench のコーディング課題で 80％、MMLU Pro で 85.2％、Codeforces で ELO レーティング 2150 を記録しています。これらの数値は、サイトのベンチマーク比較表で確認できます。
• 柔軟なデプロイ方法：ホスト型チャットインターフェースに加え、Ollama、llama.cpp、MLX を使ったローカル実行、transformers.js と WebGPU を使ったブラウザーでの実行、ONNX チェックポイント、Kaggle、Hugging Face リポジトリを利用できます。
• ファインチューニング不要の関数呼び出し：自律型エージェントのワークフローとツール統合に標準で対応しており、チャットインターフェースから直接、または API 経由で利用できます。

ユースケース

• ソフトウェア開発と競技プログラミング：開発者はチャットインターフェースを使ってコードを生成、デバッグ、レビューします。31B モデルは、標準的なコーディングベンチマークで競技レベルの性能を達成しています。
• 数学的・論理的推論：学生や研究者は、モデルの高い AIME および MMLU Pro スコアを活かして、複数段階の数学問題や証明、定量分析の課題に取り組みます。
• ドキュメントと画像の分析：チームは PDF、スクリーンショット、図表、またはスキャンしたページをアップロードして、構造化情報を抽出したり、内容を要約したり、視覚データに基づいて質問に回答したりできます。
• エッジ環境やプライバシーに配慮したアプリケーション：モバイルまたはブラウザベースの製品を開発する開発者は、データを外部サーバーに送信せず、デバイス上で実行できるコンパクトな E2B/E4B モデルを利用できます。
• オープンウェイトモデルによる迅速なプロトタイピング：研究者やスタートアップは、寛容な Apache 2.0 ライセンスのもとでローカルまたはクラウドへのデプロイに踏み切る前に、ホストされたインターフェースを通じて Gemma 4 の機能を評価できます。

対象ユーザー

Gemma AI は、幅広い技術者を対象としています。サブスクリプションの制約なく最先端のオープンソースモデルを利用したい開発者や研究者にとって、無料のチャットインターフェースはすぐに役立ちます。商用製品向けにモデルを評価するチームは、Apache 2.0 ライセンスと多様なデプロイ方法を活用できます。数学、コーディング、マルチモーダルプロジェクトに取り組む学生は、通常ならクラウド API の予算が必要となる高性能モデルを利用できます。プライバシー優先またはオフライン対応のアプリケーションを開発する開発者は、エッジ向けに最適化されたバリアントを出発点として利用し、その後 Ollama、llama.cpp、またはブラウザネイティブのランタイムを使ったローカルデプロイに移行できます。

ツール

list_models

サイトで公開されているチャットモデルの正式な一覧と、各モデルの機能に関する注記を返します。（Gemma AI）

入力： パラメーターなし。 戻り値： text/markdown。

get_pricing

Gemma AI の正式な料金情報への入口を返します。

入力： パラメーターなし。 戻り値： text/markdown。

get_official_links

Gemma AI の公式リンク（ウェブサイト、サポート、利用可能な場合はドキュメント）の正式な一覧を返します。

入力： パラメーターなし。 戻り値： text/markdown。

リソース

• site://gemmaai/models — 対応しているチャットモデルと、各モデルの機能に関する注記。
• site://gemmaai/pricing — 正式な料金情報への入口。
• site://gemmaai/faq — 公開サイトのメタデータから生成された簡潔な FAQ。
• site://gemmaai/links — ユーザーと共有できる正式な URL。

プロンプト

tell_me_about_gemmaai

サイトの概要、対象ユーザー、仕組みを要約します。— Gemma AI

start_chat_session_gemmaai

サイトのモデルを使ったチャット評価セッションを、適切なデフォルト設定で開始します。— Gemma AI

インストール

Smithery 経由でインストール

npx -y @smithery/cli install gemmaai-mcp --client claude

（該当するクライアントでは、claude を cursor、windsurf、または continue に置き換えてください。）

ソースからインストール

git clone https://github.com/rocnubie/gemmaai-mcp.git
cd gemmaai-mcp
pnpm install

次に、MCP クライアントの設定に追加します（Claude Desktop の場合は claude_desktop_config.json、Cursor／Windsurf／Continue の場合は mcp.json）。

{
  "mcpServers": {
    "gemmaai-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/gemmaai-mcp/src/index.mjs"
      ]
    }
  }
}

MCP Inspector でデバッグ

npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.mjs

公式リンク

• ウェブサイト：https://gemmaai.online
• 料金：https://gemmaai.online/pricing
• GitHub：https://github.com/Rocniubi/MSA
• サポート：[email protected]

開発

pnpm install
pnpm start                 # run the server over stdio

ライセンス

MIT