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MCP Server · 开发工具

Gemini MCP Connect

连接Claude与Google Gemini的代码插件,提供双AI代码审查、计划验证、安全审计及关键二次意见分析功能。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 8
代码审查安全审计PythonClaude开发工具

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
StealthyLabsHQ
提供方
StealthyLabsHQ

工具数量

8

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Gemini MCP Connect 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 8 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 8 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

gemini mcp连接

一个连接Claude Code的插件 克劳德 到 谷歌双子座 作为原生MCP工具,支持双AI代码审查、计划验证、安全审计和关键的第二意见分析。

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运作原理

在修改任何文件之前,Claude会自动将其计划或代码提交给Gemini进行关键的独立审查——逻辑缺陷、安全问题、错误假设、优化。只有在整合了双子座的反馈后,克劳德才会应用这些更改。

双子座像 原生MCP工具,而不是bash脚本。克劳德直接调用它,就像它使用任何其他工具一样。

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安装

一个衬垫(不需要克隆)

macOS/Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/StealthyLabsHQ/gemini-mcp-connect/main/install.sh | bash

Windows(PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/StealthyLabsHQ/gemini-mcp-connect/main/install.ps1 | iex

两个脚本都提示您输入Gemini API密钥。获取免费钥匙 aistudio.google.com/apikey.

如果在安装过程中跳过密钥,请稍后使用激活 /gemini:activate YOUR_KEY 克劳德密码。

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仅限MCP(无斜线命令)

claude mcp add --scope user gemini-mcp-connect -e GEMINI_API_KEY=your_key_here -- uvx gemini-mcp-connect

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从克隆

macOS/Linux:

git clone https://github.com/StealthyLabsHQ/gemini-mcp-connect
cd gemini-mcp-connect
bash install.sh

Windows(PowerShell):

git clone https://github.com/StealthyLabsHQ/gemini-mcp-connect
cd gemini-mcp-connect
.\install.ps1

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斜杠命令

命令描述
`/gemini:model

|使用所选层查询Gemini| | /gemini:review |关键代码审查(关键/警告/建议)| | /gemini:validate |执行前验证计划(继续/修订/不继续)| | /gemini:security |安全审计-OWASP Top 10,秘密,注入| | /gemini:debug |诊断错误或堆栈跟踪-根本原因+修复| | /gemini:config [setting] [value] |查看或更新设置(思维、温度、媒体等)| | /gemini:status |今日剩余API配额| | /gemini:activate ` |设置Gemini API密钥(无需重新启动)|

/双子座:模型示例

/gemini:model flash what is the difference between TCP and UDP?
/gemini:model pro review this architecture for scalability issues
/gemini:model lite quick summary of this file

/gemini:配置示例

/gemini:config                   → show all current settings
/gemini:config thinking high     → set thinking level to HIGH
/gemini:config thinking off      → disable thinking (faster)
/gemini:config temperature 0.5   → more deterministic responses
/gemini:config media high        → higher media resolution
/gemini:config tokens 32768      → limit output length

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层前缀(最快方式)

以以下方式开始任何消息 pro,, flash, 或 lite, 为该任务选择Gemini模型:

pro, refactor this code
flash, search for information on X
lite, quick look at my code

无前缀→ pro 默认情况下。

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MCP工具

Claude本机调用这些工具,不需要bash命令。

工具默认层描述
query_gemini(prompt, tier)pro双子座的开放式问题
review_code(code, language, tier)flash关键代码审查
validate_plan(plan, tier)pro执行前验证计划
security_audit(code, language, tier)pro安全审计(OWASP、机密、注入)
debug_error(error, context, tier)flash诊断错误和堆栈跟踪
configure_gemini(setting, value)-查看/更新配置设置
activate_gemini(api_key)-在不重新启动的情况下设置API密钥
gemini_status()-今天的剩余配额

______________________________________________________________________

模型

级别型号最适合
litegemini-3.1-flash-lite-preview快速检查,快速且便宜
flashgemini-3-flash-preview代码审查,速度均衡
progemini-3.1-pro-preview架构、安全、深度推理(默认)

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定价

级别成本/请求\*请求1美元
lite~$0.002~500
flash~$0.004~250
pro~$0.016~62

\*假设每个请求约2K个输入令牌+约1K个输出令牌。

这 pro 等级限制为 100个请求/天 默认情况下(最高1.60美元/天)。 flash 和 lite 是无限的。

______________________________________________________________________

配置

通过管理 /gemini:config 或者通过设置环境变量(claude mcp add -e).

设置变量默认值值
thinkingGEMINI_THINKING_LEVELHIGHOFF / LOW / MEDIUM / HIGH
temperatureGEMINI_TEMPERATURE1.00.0 – 2.0
mediaGEMINI_MEDIA_RESOLUTIONMEDIUMLOW / MEDIUM / HIGH
tokensGEMINI_MAX_OUTPUT_TOKENS655361 – 65536
top_pGEMINI_TOP_P0.950.0 – 1.0

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插件结构

gemini-mcp-connect/
├── gemini_bridge_mcp.py         # MCP server (main entry point)
├── gemini_bridge/               # Python package (CLI + shared core)
├── commands/
│   └── gemini/                  # Slash commands
│       ├── model.md             # /gemini:model  

│       ├── review.md            # /gemini:review
│       ├── validate.md          # /gemini:validate
│       ├── security.md          # /gemini:security
│       ├── debug.md             # /gemini:debug
│       ├── config.md            # /gemini:config
│       ├── status.md            # /gemini:status
│       └── activate.md          # /gemini:activate
├── install.sh                   # macOS/Linux installer
├── install.ps1                  # Windows installer
└── pyproject.toml               # PyPI packaging

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许可证

麻省理工学院- StealtyLabsHQ

工具与能力

工具数量

8

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代码审查Python本地部署安全审计AI协作开发工具

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 8 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Gemini MCP Connect 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Gemini MCP Connect 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Gemini MCP Connect 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Gemini MCP Connect 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Gemini MCP Connect 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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