Gemini Docs MCP Server

一个本地的STDIO MCP服务器，提供工具来搜索和检索Google Gemini API文档。

• 搜索文档：全文搜索所有Gemini文档页面。
• 获取功能：列出可用的文档页面或检索特定页面的内容。
• 获取当前模型：快速访问当前Gemini模型的文档。
• 自动更新：在服务器启动时抓取并更新文档。

sequenceDiagram
    participant Client as MCP Client / IDE
    participant Server as FastMCP Server
    participant DB as SQLite Database

    Client->>Server: call_tool("search_documentation", queries=["embeddings"])
    Server->>DB: 全文搜索"embeddings"
    DB-->>Server: 返回匹配的文档
    Server-->>Client: 返回格式化的结果

工作原理

1. 数据摄入：启动时，服务器从https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt获取所有可用文档页面的列表。
2. 处理：然后并发地获取并处理每个页面，提取文本内容。
3. 索引：处理后的内容存储在一个本地SQLite数据库中，并带有全文搜索（FTS5）索引以实现高效查询。
4. 搜索：当你使用search_documentation工具时，服务器会查询这个SQLite数据库以找到最相关的文档页面。

安装

方案1：使用uvx（推荐）

你可以使用uvx直接运行服务器而无需显式安装。这是开始使用的最简单方法。

uvx --from git+https://github.com/philschmid/gemini-api-docs-mcp gemini-docs-mcp

方案2：直接从GitHub安装

你可以使用pip直接从GitHub安装该包：

pip install git+https://github.com/philschmid/gemini-api-docs-mcp.git

方案3：手动安装（适用于开发）

git clone https://github.com/philschmid/gemini-api-docs-mcp.git
cd gemini-api-docs-mcp
pip install -e .
cd ..
rm -rf gemini-api-docs-mcp

使用

如果你是通过pip安装的（方案2或3），可以使用以下命令运行服务器：

gemini-docs-mcp

这将通过stdio启动MCP服务器。它将立即开始摄入文档，首次运行可能需要一些时间。

配置

默认情况下，数据库存储在~/.mcp/gemini-api-docs/database.db。你可以通过设置GEMINI_DOCS_DB_PATH环境变量来覆盖此路径。

与MCP客户端一起使用

配置你的MCP客户端以运行gemini-docs-mcp命令。

{
  "mcpServers": {
    "gemini-docs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/philschmid/gemini-api-docs-mcp", "gemini-docs-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "gemini-docs": {
      "command": "gemini-docs-mcp",
    }
  }
}

工具

• search_documentation(queries: list[str])：对Gemini文档进行全文搜索给定的查询列表（最多3个）。
• get_capability_page(capability: str = None)：获取功能列表或特定功能的内容。
• get_current_model()：获取当前Gemini模型的文档。

许可证

MIT

测试结果

我们运行了一个全面的评估框架，以确保MCP服务器提供了准确且最新的代码示例。测试涵盖了Python和TypeScript SDK。

指标	值
总测试数	117
通过	114
失败	3

最后更新：2025-11-03 13:29:01

你可以在tests/result.json中找到详细的测试结果。