关于 Gemini MCP Server
Gemini MCP Server 使用 Gemini API 分析网页,并保存带标签和元数据的截图,适用于需要检查网页并通过 API 获取结果的应用。
主要功能
- 01使用 Gemini 分析网页
- 02捕获网页截图
- 03附加标签和元数据
- 04按 ID 获取截图
- 05按标签或元数据筛选截图
适用场景
- 01通过 URL 分析网页
- 02获取此前捕获的截图
- 03按标签或页面元数据查找截图
MCP 相关
项目称其为用于网页分析的 MCP 服务,但 README 描述的是 HTTP 端点,没有说明 MCP 专用工具或传输方式。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
服务地址
https://example.com一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http gemini-mcp-server-muckitymuck https://example.comCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"gemini-mcp-server-muckitymuck":{"type":"http","url":"https://example.com"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"gemini-mcp-server-muckitymuck":{"type":"http","url":"https://example.com"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"gemini-mcp-server-muckitymuck":{"type":"http","url":"https://example.com"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"gemini-mcp-server-muckitymuck":{"serverUrl":"https://example.com"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Gemini MCP 服务
使用 Gemini API 分析网页的多上下文处理(MCP)服务。
功能
- 截取网页并进行分析
- 为截图添加标签和元数据
- 通过 API 获取截图及相关数据
API 端点
处理网页
POST /process
请求正文:
{
"url": "https://example.com",
"prompt": "Describe what you see on this webpage"
}
获取截图
根据 ID 获取截图
GET /screenshots/:id
示例:
GET /screenshots/123
响应:
{
"id": 123,
"url": "https://example.com",
"prompt": "Describe what you see on this webpage",
"created_at": "2023-06-15T12:34:56Z",
"tags": ["initial_load", "page_entry"],
"metadata": {
"pageState": "initial",
"pageTitle": "Example Domain"
},
"download_url": "https://yoursupabaseproject.supabase.co/storage/v1/object/public/screenshots/screenshot_1234.png"
}
根据筛选条件获取截图
GET /screenshots?tag=initial_load
或
GET /screenshots?key=pageTitle&value=Example%20Domain
响应:
{
"count": 2,
"screenshots": [
{
"id": 123,
"url": "https://example.com",
"prompt": "Describe what you see on this webpage",
"created_at": "2023-06-15T12:34:56Z",
"tags": ["initial_load", "page_entry"],
"metadata": {
"pageState": "initial",
"pageTitle": "Example Domain"
},
"download_url": "https://yoursupabaseproject.supabase.co/storage/v1/object/public/screenshots/screenshot_1234.png"
},
// Additional screenshots...
]
}
安装
- 克隆仓库
- 根据
.env.example创建.env文件 - 运行
npm install - 运行
npm run build - 使用
npm start启动服务
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。