MCP with Gemini Tutorial

使用 Gemini 的 MCP 教程

本仓库包含使用 Google 的 Gemini 2.0 模型构建 Model Context Protocol (MCP) 服务的教程完整代码，详见这篇博客文章。

什么是 Model Context Protocol (MCP)？

MCP 是由 Anthropic 开发的一个开放标准，使 AI 模型能够无缝访问外部工具和资源。它为 AI 模型与工具交互、访问互联网、运行代码等创建了一种标准化方式，无需为每个工具或模型进行自定义集成。

主要优势包括：

• 互操作性：任何兼容 MCP 的模型都可以使用任何兼容 MCP 的工具
• 模块化：添加或更新工具时无需更改模型集成
• 标准化：一致的接口降低了集成复杂度
• 关注点分离：模型能力与工具功能之间的清晰划分

项目概览

本教程演示如何：

• 构建一个集成了 Brave Search 的完整 MCP 服务
• 将其连接到 Google 的 Gemini 2.0 模型
• 为 AI 驱动的应用创建灵活架构

快速开始

前置条件

• Bun（用于快速执行 TypeScript）
• Brave Search API key
• 用于访问 Gemini 的 Google API key

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/GuiBibeau/mcp-gemini-tutorial.git
cd mcp-tutorial

# Install dependencies
bun install

环境设置

创建一个包含你的 API key 的 .env 文件：

BRAVE_API_KEY="your_brave_api_key"
GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"

用法

运行基础客户端

bun examples/basic-client.ts

运行 Gemini 集成

bun examples/gemini-tool-function.ts

项目结构

• src/ - MCP 服务和工具的核心实现
• examples/ - 演示如何使用 MCP 服务的示例客户端
• tests/ - 项目的测试文件

已实现的工具

此 MCP 服务公开两个主要工具：

1. Web Search：通过 Brave Search 进行通用互联网搜索
2. Local Search：通过 Brave Search 查找商家和位置

扩展项目

你可以通过以下方式添加自己的工具：

1. 使用 schema 定义新工具
2. 实现其功能
3. 将其注册到 MCP 服务

了解更多

• MCP 官方文档
• Google Gemini API 文档
• Brave Search API 文档

许可证

MIT

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此项目使用 bun init 在 bun v1.1.37 中创建。Bun 是一个快速的 all-in-one JavaScript 运行时。