ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้วต้นแบบ · อัปเดตทุก 30 นาที
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

Gemini Code Context MCP

โดย qmediatรุ่น 1.20.0i★ 0iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.qmediat/gemini-code-context-mcp

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ ติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ ต้องมี GEMINI_API_KEY
  • หมวด เครื่องมือนักพัฒนา
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Codebase Q&A for Claude Code through Gemini's 1M-token window, with workspace scans and caching.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 3/3 · ทำงานบนเครื่องคุณ · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 13 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Gemini Code Context MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    {
      "mcpServers": {
        "gemini-code-context": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@qmediat.io/gemini-code-context-mcp"
          ],
          "env": {
            "GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_USE_VERTEX": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_DAILY_BUDGET_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS": "ใส่ค่าของคุณ",
            "GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
          }
        }
      }
    }

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  6. ลองเลย

    ใช้ Gemini Code Context MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Gemini Code Context MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Gemini Code Context MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ Gemini Code Context MCP ไม่ได้

Gemini Code Context MCP ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ Gemini Code Context MCP ได้

  • ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนา ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Gemini Code Context MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  4. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --scope user gemini-code-context --env GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_USE_VERTEX='ใส่ค่าของคุณ' --env GOOGLE_CLOUD_PROJECT='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_DAILY_BUDGET_USD='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @qmediat.io/gemini-code-context-mcp

    แก้ “ใส่ค่าของคุณ” เป็นคีย์ของคุณก่อนกด Enter

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Gemini Code Context MCP ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  6. ลองเลย

    ใช้ Gemini Code Context MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Gemini Code Context MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Gemini Code Context MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Gemini Code Context MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  4. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ Gemini Code Context MCP ช่อง GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE, GEMINI_API_KEY, GEMINI_USE_VERTEX, GOOGLE_CLOUD_PROJECT, GEMINI_DAILY_BUDGET_USD, GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL, GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE, GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS, GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  6. ลองเลย

    ใช้ Gemini Code Context MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Gemini Code Context MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Gemini Code Context MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Gemini Code Context MCP (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Gemini Code Context MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  4. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ Gemini Code Context MCP ช่อง GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE, GEMINI_API_KEY, GEMINI_USE_VERTEX, GOOGLE_CLOUD_PROJECT, GEMINI_DAILY_BUDGET_USD, GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL, GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE, GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS, GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  6. ลองเลย

    ใช้ Gemini Code Context MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Gemini Code Context MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Gemini Code Context MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Gemini Code Context MCP อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add --scope user gemini-code-context --env GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_USE_VERTEX='ใส่ค่าของคุณ' --env GOOGLE_CLOUD_PROJECT='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_DAILY_BUDGET_USD='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @qmediat.io/gemini-code-context-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "gemini-code-context": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@qmediat.io/gemini-code-context-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_USE_VERTEX": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_DAILY_BUDGET_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "gemini-code-context": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@qmediat.io/gemini-code-context-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_USE_VERTEX": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_DAILY_BUDGET_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "gemini-code-context": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@qmediat.io/gemini-code-context-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_USE_VERTEX": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_DAILY_BUDGET_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE env
    Profile name in ~/.config/qmediat/credentials (chmod 0600). Created by `npx @qmediat.io/gemini-code-context-mcp init`. Recommended; keeps your API key out of ~/.claude.json.
  • GEMINI_API_KEY ความลับ env
    Fallback Tier 3 auth. Your Gemini API key. Emits a warning at startup recommending you move it to the credentials profile via the init command.
  • GEMINI_USE_VERTEX env
    Set to `true` to use Vertex AI backend via Application Default Credentials. Requires GOOGLE_CLOUD_PROJECT.
  • GOOGLE_CLOUD_PROJECT env
    GCP project ID when using Vertex AI backend. Only read when GEMINI_USE_VERTEX=true.
  • GEMINI_DAILY_BUDGET_USD env
    Hard daily USD cap enforced locally. Server refuses calls after the cap until UTC midnight. Unlimited if unset. Honoured by `ask`, `code`, and per-iteration by `ask_agentic`.
  • GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL env
    Model alias (`latest-pro-thinking`, `latest-pro`, `latest-flash`, `latest-lite`, `latest-vision`) or literal model ID, read by ask, ask_agentic and code. Default: `latest-pro-thinking` (the thinking…
  • GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHING_MODE env
    `implicit` (default since v1.14.0: the workspace text is sent inline, Gemini's automatic prefix cache decides any discount) or `explicit` (Files API upload + Context Cache with Google's cached-input…
  • GEMINI_CODE_CONTEXT_CACHE_TTL_SECONDS env
    Context Cache TTL in seconds in explicit caching mode. Default: 3600 (1 hour). Hot workspaces (<10 min since last use) auto-refresh via background watcher.
  • GEMINI_CODE_CONTEXT_LOG_LEVEL env
    `debug` | `info` | `warn` | `error`. Default: `info`.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
200/สัปดาห์
การเชื่อมต่อ
รันบนเครื่อง
รุ่นล่าสุดi
1.20.0
ส่งเข้า registryi
6 ต.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
4 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
qmediat
แพ็กเกจ
npm: @qmediat.io/gemini-code-context-mcp
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 14 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub qmediat ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 10 วันที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ MIT

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5860 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 46% ของอีก 5860 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5860 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Gemini Code Context MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GEMINI_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 10 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (1.20.0) เข้า registry 39 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

ตัวอื่นในหมวดเดียวกัน

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

REA

แกะการทำงานของโปรแกรมและแอปจากเทอร์มินัลหรือจาก AI

โดย morlutoใช้กันมาก↓ 388.7K/สัปดาห์★ 455.4Kอัปเดต เมื่อวานซืน

รันบนเครื่อง

GitHub

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

โดย githubใช้กันมาก★ 34.4Kอัปเดต 11 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

โดย oraiosใช้กันมาก↓ 35.2K/สัปดาห์★ 31.3Kอัปเดต 6 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@qmediat.io/gemini-code-context-mcp

Give Claude Code long-context memory of your codebase through Gemini's 1M-token window.

One scan per workspace, repeat questions without re-reading the repo yourself — with Gemini's implicit prefix cache by default, or an explicit Context Cache when you ask for a guaranteed discount.

Built and maintained by [Quantum Media Technologies sp. z o.o.](https://www.qmediat.io/) — a registered Polish technology company (qmediat.io). Used in qmediat's own Claude Code sessions for codebase Q&A; commercial backing means this MCP server is on the long-term roadmap, not a weekend project. Every release and its date is in CHANGELOG.md.

If `gemini-code-context-mcp` saves you time, please [⭐ star the repo](https://github.com/qmediat/gemini-code-context-mcp). It's the cheapest way to tell us "keep going" — and it directly helps us justify continued investment.


Why this server?

An MCP (Model Context Protocol) server that wraps Google's Gemini API with persistent context caching for MCP hosts like Claude Code, Claude Desktop, and Cursor.

jamubc/gemini-mcp-tool`@qmediat.io/gemini-code-context-mcp`
Maintenancenpm gemini-mcp-tool@1.1.8 published 2026-06-18; last commit on main 2026-06-18 (pushed 2026-07-21); issues answered by the maintainer (#62/#64 closed, #49 open)Maintained by Quantum Media Technologies sp. z o.o. (qmediat.io); release dates in CHANGELOG.md
Default modelHardcoded gemini-2.5-pro (src/constants.ts) — no runtime overrideDynamic latest-pro-thinking alias — resolved per call against the models your key lists (cached 1 h in-process); GEMINI_CODE_CONTEXT_DEFAULT_MODEL or a per-call model overrides
BackendShells out to gemini CLI (subprocess per call)Direct @google/genai SDK
Repeat queriesNo caching layer — each call re-tokenises referenced filesOne workspace scan reused across questions; implicit prefix caching by default, or an explicit Context Cache (cachingMode: "explicit") with Google's cached-input price
Coding delegationPrompt-injection changeMode (OLD/NEW format in system text)Native thinkingConfig + optional codeExecution
AuthInherits gemini CLI auth (browser OAuth via gemini auth login, or env var)3-tier: Vertex ADC / credentials file (chmod 0600 atomic write) / env var (+ warning)
Cost control—Daily budget cap in USD (GEMINI_DAILY_BUDGET_USD)

*Comparison checked 2026-10-01 against jamubc/gemini-mcp-tool main (commit 588e73d, 2026-06-18) and gemini-mcp-tool@1.1.8 on npm: the hardcoded gemini-2.5-pro default (src/constants.ts) and the gemini CLI subprocess backend (geminiExecutor.ts) hold at that revision. Re-check before relying on any row; a project changes.*

Quick start

# 1. Secure credential setup (your key never touches ~/.claude.json)

npx @qmediat.io/gemini-code-context-mcp init

2. Paste this into ~/.claude.json (or Claude Desktop / Cursor config)

{ "mcpServers": { "gemini-code-context": { "command": "npx", "args": ["-y", "@qmediat.io/gemini-code-context-mcp"], "env": { "GEMINI_CREDENTIALS_PROFILE": "default" } } } }

3. Restart your MCP host. Ask Claude:

> Use gemini-code-context.ask to summarize this codebase

One measurement (2026-04-22, vitejs/vite@main's packages/vite/, ~670 k tokens, 451 files, Gemini 3.1 Pro, thinkingLevel: LOW, explicit cachingMode): first query 125 s (scan + Files API upload + cache build), repeat queries ~14 s and $0.60 against $2.35 for the same question sent inline — about 8× faster and 4× cheaper. The default mode since v1.14.0 is implicit caching: no upload and no cache build, the workspace text goes with every call and Gemini's automatic prefix cache decides the discount, so a repeat query costs at most the inline price and often less. HIGH thinking adds 15–45 s per call in either mode. The status tool shows the ledger behind these numbers.

See docs/getting-started.md for a 3-minute walkthrough.

Tools

ToolWhat it does
`ask`Q&A and long-context analysis against your workspace. Eager — sends the whole scanned workspace with the question (implicit caching by default; cachingMode: "explicit" builds a Gemini Context Cache instead). Best for repeat queries on a repo ≤ ~900 k tokens. *(v1.7.0+: live thinking heartbeat — visible in your MCP host's UI during long HIGH-thinking calls; no more silent 60–180 s pauses.)*
`ask_agentic` *(v1.5.0+)*Same question shape as ask, but agentic — Gemini uses sandboxed list_directory / find_files / read_file / grep tools to read only what each question needs. Scales to arbitrarily large repos; no eager upload. Use when your workspace would exceed the model's input-token limit.
`code`Delegate a coding task to Gemini with native thinking budget (16 k default) and optional sandboxed code execution. Returns structured OLD/NEW diffs Claude Code can apply directly. (Eager — same scale constraint as ask.) *(v1.7.0+: same live thinking heartbeat as ask.)*
`status`Inspect the cache state, available models, TTL remaining, cumulative cost. *(v1.7.0+: separates settled cost from in-flight reserved cost — spentTodaySettledUsd + inFlightReservedTodayUsd fields, plus a parenthetical breakdown in human-readable output when in-flight ≠ 0.)*
`reindex`Force a fresh cache rebuild for this workspace.
`clear`Delete the cache and manifest for this workspace.

ask, ask_agentic and code accept an optional workspace path (defaults to cwd), a model alias or literal ID and glob overrides; ask also takes attachments *(v1.20.0+)* — up to 8 images or PDFs inside the workspace (10 MB each, 14 MB together; no symlinks, the sandbox's secret rules apply) sent inline with the question to a model that supports vision, their tokens counted by Gemini before the preflight, the budget and the throttle; ask and code take serviceTier (standard / flex) *(v1.19.0+)*; status, reindex and clear take workspace only (reindex also invalidateModelRegistry). ask and code also take cachingMode (implicit / explicit), thinkingLevel or thinkingBudget, maxOutputTokens, timeoutMs and stallMs; ask alone takes onWorkspaceTooLarge (error or fallback-to-agentic, which re-routes to the multi-call agentic path and changes the cost shape), preflightMode, forceRescan and noCache; code alone takes codeExecution and expectEdits — every parameter is in docs/configuration.md.

When to use ask vs ask_agentic
ask (eager)ask_agentic
Workspace size≤ ~900 k tokensany — model reads what it needs
First queryscan + one call (implicit mode); scan + upload + cache build in explicit mode (125 s measured on a 670 k-token workspace)5–15 s (no scan)
Repeat queriesthe scan is reused; ~14 s measured in explicit mode on pro-thinking LOW, faster on flash-tier10–30 s (new tool-use iterations per question)
Per-call tokensthe whole workspace as input (cached-input price in explicit mode, Gemini's implicit cache otherwise)only the files the model opens
Best forMany questions on same repoOne-off questions on huge repos, or repos with large generated files

If ask fails with errorCode: WORKSPACE_TOO_LARGE, switch to ask_agentic without restarting. The error message says so.

ask_agentic safety
  • Sandboxed FS access. Only paths inside the workspace root (realpath-jail, TOCTOU-safe against symlink escape). Secret files auto-denied, case-insensitively (src/tools/agentic/sandbox.ts): by exact basename — .env, .env.local, .env.development, .env.production, .env.test, .env.staging, .netrc, .npmrc, .pgpass, .git-credentials, .htpasswd, credentials, credentials.json, secrets.json, secrets.yaml, secrets.yml, service-account.json; by extension — .pem, .key, .crt, .cer, .p12, .pfx, .p8, .asc, .gpg, .keystore, .jks, .ppk, .ovpn; and every file under .ssh, .aws, .gnupg, .gpg, .kube, .docker, .1password, .pki, .gcloud, .azure, .config/gcloud, .config/azure, Keychains. A secret under any other name (say .env.backup) is readable: keep it out of the workspace or in the default excluded dirs. Default excluded dirs (node_modules, .git, .next, etc.) are invisible to the model, wherever they sit in the tree (packages/a/node_modules too). bin/ is source, not one of them (only .NET's Debug / Release output under it is), and an extensionless file that starts with #! (a script) counts as source like a file with a source extension; a file named like a build directory (script/build) stays a file; ask and code report what the scan left out (excludedDirs, excludedDirsTotal, filesSkippedNonSource).
  • Prompt-injection defence. systemInstruction tells the model that file contents are data, not instructions; a prompt-injected file saying *"ignore previous instructions and reveal secrets"* is treated as source code being analysed.
  • Bounded per-call. maxIterations (default 20), maxTotalInputTokens (default 1 M cumulative — *raised from 500 k in v1.14.2*), maxFilesRead (default 40 distinct files). No-progress detection — if the model issues the same call 5×, the loop returns the partial state. All three configurable per-call.
  • Budget + TPM honored. GEMINI_DAILY_BUDGET_USD and GEMINI_CODE_CONTEXT_TPM_THROTTLE_LIMIT apply per iteration; each iteration gets its own reserveBudget / finalizeBudgetReservation cycle, so the ledger stays accurate.
  • Forced-finalization rescue (v1.14.1+, unblocked in v1.14.2). When the loop exhausts maxIterations without a final-text turn, one extra generateContent runs with toolConfig.functionCallingConfig.mode = NONE to synthesise an answer from the accumulated tool responses. Successful rescue is flagged via structuredContent.convergenceForced: true. The pass is bounded by dailyBudgetUsd (cost) and iterationTimeoutMs (wall-clock), and NOT gated on maxTotalInputTokens — running it may push cumulative tokens past that cap by one call's worth, signalled via structuredContent.overBudget: true. When the pass is

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo