GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
作者による説明(英語の原文)
MCP server that exposes Google Gemini as tools for Claude Code
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
GEMINI_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gemini": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add gemini --env GEMINI_API_KEY=your-value -- npx -y claude-gemini-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gemini": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"gemini": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント PavelGuzenfeld で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:GEMINI_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは8 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Lightweight MCP server that exposes Google Gemini as tools for Claude Code (or any MCP client).
Use Gemini for second opinions, large-context analysis, code review, or anything where a different model perspective helps.
| Tool | Description |
|---|---|
gemini_ask | Ask Gemini a question or give it a task |
gemini_analyze | Send code/text for analysis with a specific instruction |
gemini_chat | Multi-turn conversation with full history |
gemini_models | List available Gemini models |
Go to Google AI Studio and create a free API key.
Option A — Clone (recommended for Claude Code)
git clone https://github.com/PavelGuzenfeld/gemini-mcp.git ~/.claude/mcp-servers/gemini
cd ~/.claude/mcp-servers/gemini npm install
Option B — npx (no install)
npx claude-gemini-mcp
Add to ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": { "gemini": { "command": "node", "args": ["/home/you/.claude/mcp-servers/gemini/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-key-here" } } } }
Or with npx:
{
"mcpServers": { "gemini": { "command": "npx", "args": ["-y", "claude-gemini-mcp"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-key-here" } } } }
> Use gemini_ask to explain the difference between std::expected and std::optional
Gemini says: std::optional represents a value that may or may not be present... std::expected additionally carries an error value when the expected value is absent...
> Use gemini_analyze to review this function for performance issues:
instruction: "Find performance bottlenecks" content:
Gemini says: Line 12 allocates inside the loop — move the vector outside...
> Use gemini_chat with messages:
[{"role": "user", "content": "Design a REST API for a task manager"}, {"role": "model", "content": "Here's a RESTful design..."}, {"role": "user", "content": "Now add authentication"}]
Gemini says: Building on the previous design, add JWT-based auth...
> Use gemini_ask with model: "gemini-2.5-flash" to quickly summarize this error log
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | *(required)* | Google AI Studio API key |
GEMINI_MODEL | gemini-2.5-pro | Default model for all tools |
| Model | Best for |
|---|---|
gemini-2.5-pro | Best quality, large context (1M tokens) |
gemini-2.5-flash | Fast, good for most tasks |
gemini-2.0-flash | Fastest, simple tasks |
Every tool accepts an optional model parameter to override the default per-call.
| Problem | Solution |
|---|---|
GEMINI_API_KEY is not set | Add the key to your env block in settings.json |
429 Too Many Requests | Built-in retry handles this — wait a few seconds |
Model not found | Run gemini_models to list valid model names |
| Tools not appearing in Claude Code | Check ~/.claude/settings.json syntax, restart Claude Code |
ECONNREFUSED | Check network/firewall — the server calls generativelanguage.googleapis.com |
git clone https://github.com/PavelGuzenfeld/gemini-mcp.git
cd gemini-mcp npm install npm test # Run smoke tests node index.js # Start the MCP server locally
MIT