Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Gemini

de houtini-aiversión 2.10.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.houtini-ai/gemini

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Model Context Protocol server for Google Gemini AI with chat, research, and grounding

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Chat y correo
  • Debes completar: GEMINI_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/gemini-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add gemini --env GEMINI_API_KEY=your-value -- npx -y @houtini/gemini-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/gemini-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "gemini": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@houtini/gemini-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • GEMINI_API_KEY secreto obligatorio env
    Google AI Studio API key (get from https://aistudio.google.com/apikey)

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub houtini-ai, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Chat y correoi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 1787 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 68% de los otros 1787 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1787 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Gemini?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: GEMINI_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (2.10.1) llegó al registro hace 14 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Vexa

de Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

Se ejecuta en la nube★ 2949Apache-2.0Actualizado hace 2 meses
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emailmd

de anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

Computadora o nube★ 1385MITActualizado hace 32 días
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MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

Se ejecuta en tu computadora★ 277MITActualizado hace 5 meses
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Gemini MCP - Google Gemini image generation, video and search grounding inside Claude

I've had this Gemini MCP server running in my Claude Desktop setup for the best part of a year now. It's one of the few I leave switched on permanently. Not because Gemini replaces Claude (it doesn't), but because grounded search, image generation, SVG diagrams and video are things Gemini happens to do well, and having them as tools inside Claude beats flipping between browser tabs.

Fourteen tools, built around the models people actually come looking for: Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) and Nano Banana 2 for images, Veo 3.1 for video with synchronised audio, Gemini 4 Argon for chat and Gemini 3.1 Pro for deep research, both with Google Search grounding. Everything previews inline in Claude Desktop through MCP Apps rather than landing as a file path you have to go and open.

One npx command. That's it.

New here? The full user guide walks through every tool, the free-tier gotcha, and what to do when something breaks.


Quick Navigation

What it makes | Get started | What it does | Image output | Configuration | Tools | Models | Requirements


What it makes

Everything below came out of the tools in this repo, unretouched, on the afternoon I wrote this. Prompts are in the captions so you can judge for yourself.

Image generation with search grounding. One generate_image call with use_search=true. Gemini looked up the actual Met Office forecast for the week, then drew it. The dates and temperatures are real (well, as real as a forecast gets).

*Prompt: "A polished editorial infographic poster: London weather, this week. Use real forecast data from search for the next 5 days..." - gemini-3-pro-image, 16:9, 2K.*

Text that's actually spelled correctly. This is the thing Nano Banana Pro does that the previous generation of image models couldn't. Every label here is straight out of the model.

*Prompt: "A clean, magazine-quality infographic titled How an MCP tool call works, with four numbered steps..." - gemini-3-pro-image.*

Generate, then edit. Left is generate_image. Right is edit_image on that file with one sentence of instructions: change the track to Monza in daylight, swap the rim lighting for window light, make the pedals red. Same cockpit, same camera angle.

generate_imageedit_image

Image to video with Veo 3.1. The night-time cockpit above, passed to generate_video as firstFrameImage. Eight seconds at 1080p with generated audio (engine note, tyre hiss) - the GIF below is silent and squashed for GitHub, the real file is a proper MP4.

SVG that you can actually use. Not a picture of a diagram - real vector markup you can drop into a page, edit by hand or commit to a repo. Both of these are the raw .svg files the tool wrote to disk.

generate_svg style=technicalgenerate_svg style=data-viz

A landing page from a paragraph. generate_landing_page with a brief, a company name and a brand colour. Self-contained HTML, inline CSS, the little chart in the hero is animated SVG. Screenshot of the file opened in Chrome, nothing else touched.

And the fast one. Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) for when you want volume rather than 4K. This took about ten seconds.


Get started in two minutes

Step 1: Get a Gemini API key

Go to Google AI Studio and create one.

A word on the free tier, because the defaults lean on a paid model. Google's pricing page gives Gemini 3 Flash Preview a free tier, but the flagship models are paid-only - and gemini-4-argon is the default for gemini_chat and generate_landing_page, with gemini-3.1-pro-preview the default for gemini_deep_research (synthesis) and analyze_image. On a free key those calls will fail unless you point them at a free model: set GEMINI_DEFAULT_MODEL=gemini-3-flash-preview (covers chat and landing pages), GEMINI_DEEP_RESEARCH_MODEL and GEMINI_IMAGE_ANALYSIS_MODEL likewise, or pass model per call. generate_svg already defaults to gemini-3-flash-preview. Check the pricing page for the other models before relying on them - Google changes these tiers.

Step 2: Add to your Claude Desktop config

Config file locations:

  • Windows: C:\Users\{username}\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "gemini": { "command": "npx", "args": ["@houtini/gemini-mcp"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Step 3: Restart Claude Desktop

That's it. Tools show up automatically. npx pulls the package on first run, so there's no separate install.

Local build instead

For development, or if you'd rather not rely on npx:

git clone https://github.com/houtini-ai/gemini-mcp

cd gemini-mcp npm install --include=dev npm run build

Then point your config at the local build:

{

"mcpServers": { "gemini": { "command": "node", "args": ["C:/path/to/gemini-mcp/dist/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Claude Code (CLI)

Claude Code doesn't read claude_desktop_config.json. Use claude mcp add instead:

claude mcp add -e GEMINI_API_KEY=your-api-key-here -s user gemini -- npx -y @houtini/gemini-mcp

With an output directory for images and video:

claude mcp add \

-e GEMINI_API_KEY=your-api-key-here \ -e GEMINI_IMAGE_OUTPUT_DIR=/path/to/output \ -s user \ gemini -- npx -y @houtini/gemini-mcp

Check with claude mcp get gemini - you want to see Status: Connected.


What it does

Chat with Google Search grounding
Use gemini:gemini_chat to ask: "What changed in the MCP spec in the last month?"

Grounding is on by default. Gemini searches Google before it answers, so you get this month's information rather than a training-cutoff guess, and the sources come back as markdown links. For questions where you want pure reasoning ("explain this code", that sort of thing) set grounding: false.

Runs on gemini-4-argon (Gemini 4 Argon) unless you say otherwise. Pass model: "gemini-3.8-flash" if you'd rather have speed than depth, or model: "gemini-3.1-pro-preview" for the previous flagship. thinking_level works on Gemini 3.x and 4 models: high for the hard stuff, low to keep it snappy.

Deep research
Use gemini:gemini_deep_research with:

research_question="What are the current approaches to AI agent memory management?" max_iterations=5

Runs grounded search passes and then writes them up as one report. The passes run on gemini-3.8-flash with low thinking (they're gathering facts, not reasoning about them), and the synthesis at the end runs on gemini-3.1-pro-preview with high thinking. Two passes plus a synthesis is the default and lands in two to three minutes.

That split matters more than it sounds. Earlier versions ran everything on Pro with full thinking, and one pass on a broad question could run past Claude Desktop's four-minute timeout on its own. Keep max_iterations at 2 or 3 in Claude Desktop; in an IDE or an agent framework, 5 to 7 produces noticeably better synthesis. focus_areas takes an array if you want to steer each pass.

Image generation with search grounding
Use gemini:generate_image with:

prompt="Stock price chart showing Apple (AAPL) closing prices for the last 5 trading days" use_search=true aspectRatio="16:9"

Default model is gemini-3-pro-image, which is Nano Banana Pro now that it's out of preview. It renders legible text, does 4K, and it's the only one that supports conversational editing. gemini-3.1-flash-image (Nano Banana 2) is the fast option - not far off in quality, a fraction of the time and the cost. There's a Lite variant too if you're doing hundreds.

With use_search=true, Gemini looks things up before it draws. Weather, prices, sports results, that kind of data-driven image works reliably. The full-resolution file always goes to disk; the inline preview is resized to fit the MCP transport cap but the original is untouched.

Video generation with Veo 3.1
Use gemini:generate_video with:

prompt="A close-up shot of a futuristic coffee machine brewing a glowing blue espresso, steam rising dramatically. Cinematic lighting." resolution="1080p" durationSeconds=8

Google's Veo 3.1. Four to eight second clips at up to 4K with native, synchronised audio. It's asynchronous on Google's side and takes two to five minutes; the tool polls until it's ready so you don't have to.

Options worth knowing about:

  • aspectRatio - 16:9 landscape or 9:16 for vertical
  • generateAudio - on by default; dialogue and effects that match the prompt
  • firstFrameImage - animate from a still (that's how the cockpit clip above was made)
  • referenceImages - up to three, for characte

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx