{"$schema":"https://wellknown.network/schemas/agent-record-v1.json","schemaVersion":"1","id":"ag_kuegca5ch32p","handle":"iflow-mcp-gemini-mcp-server","url":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server","links":{"self":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/record.json","html":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server","markdown":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/record.md","api":"https://wellknown.network/api/v1/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server","status":"https://wellknown.network/api/v1/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/status","claim":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/claim","claimApi":"https://wellknown.network/api/v1/claims","claimDescriptor":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/claim.json","badge":"https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/badge.svg","openapi":"https://wellknown.network/openapi.json","history":"https://wellknown.network/api/v1/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/history","tools":"https://wellknown.network/api/v1/agents/iflow-mcp-gemini-mcp-server/tools"},"ard":{"identifier":"urn:air::server:iflow-mcp-gemini-mcp-server","type":"application/mcp-server-card+json"},"kind":"mcp_server","declared":{"name":"iflow-mcp_gemini-mcp-server","summary":"MCP server for Gemini CLI","description":"# Gemini MCP Server\n\n> [English Version](README_EN.md)\n\nClaude Code에서 Gemini AI를 MCP 서버로 사용할 수 있게 해주는 도구입니다.\n\n## 주요 이점\n\n1. **대용량 파일 분석**: Gemini의 거대한 컨텍스트 윈도우를 활용하여 대용량 파일과 디렉토리를 한 번에 분석 가능\n2. **토큰 절약**: 무료로 제공되는 Gemini CLI를 이용해서 Claude Code의 토큰 사용량을 절약하면서도 Claude Code만의 강력한 기능을 활용 가능\n3. **간편한 통합**: 기존 Claude Code 워크플로우에 쉽게 통합 가능\n\n이 서버는 로컬에 설치된 `gemini` CLI 도구를 사용하여 작동합니다.\n\n## 사전 요구사항\n\n- Python 3.8+\n- [uv](https://github.com/astral-sh/uv) 패키지 매니저\n- [Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli) CLI 도구\n\n## 빠른 시작\n\n### 1. 저장소 클론\n```bash\ngit clone https://github.com/InfolabAI/gemini-cli-mcp.git\ncd gemini-cli-mcp\n```\n\n- uv 설치\n\nuv는 시스템 레벨에 설치해야 합니다 (Python 가상환경과 독립적으로 작동):\n\n```bash\n# Linux/macOS (권장)\ncurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh\n\n# macOS Homebrew\nbrew install uv\n\n# Windows PowerShell\npowershell -c \"irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex\"\n\n# 설치 확인\nuv --version\n```\n\n- 의존성 설치:\n```bash\nuv sync\n```\n\n## Tools\n\n- **run_gemini**\n  - Gemini를 이용해서 파일, 디렉토리, URL의 대량 정보를 처리합니다\n  - 입력:\n    - `prompt` (string): Gemini에 전달할 프롬프트\n    - `file_dir_url_path` (string): 분석할 파일, 디렉토리 또는 URL 경로\n    - `working_directory` (string): 작업 디렉토리 (필수)\n\n## Configuration \n\nClaude Code에서 사용하려면 MCP 서버 설정을 추가하세요:\n\nLinux 의 경우, `~/.claude.json` 파일에 다음 설정을 추가:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"gemini\": {\n      \"command\": \"uv\",\n      \"args\": [\n        \"--directory\",\n        \"/path/to/your/project\",\n        \"run\",\n        \"python\",\n        \"/path/to/your/project/gemini_mcp_server.py\"\n      ],\n      \"env\": {}\n    }\n  }\n}\n```\n\n**참고**: `/path/to/your/project/`를 다운받은 git 프로젝트 경로로 변경하세요.\n\n## 개발\n\n- 서버 직접 실행(실행 후, 멈춰있는 것이 정상임)\n```bash\nuv run python gemini_mcp_server.py\n```\n\n- 테스트\n```bash\nuv run python test_gemini_mcp.py\n```\n\n- Debugging\n\nMCP 서버는 stdio를 통해 통신하므로 디버깅이 어려울 수 있습니다. [MCP Inspector](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector) 사용을 권장합니다.\n\n- 주의할 점\n\nsubprocess.run 을 사용할 때 `shell=True` 옵션을 사용해야 합니다. 이는 MCP 서버 환경에서 쉘을 통해 명령을 실행하기 위함입니다. 이 옵션이 없으면, Gemini CLI 명령 실행 시, 대기 상태…","publisher":null,"homepage":null,"repository":null,"version":"0.1.0","license":null,"protocols":["mcp"],"tags":["mcp"],"pricing":null,"endpoints":[{"url":"pypi:iflow-mcp_gemini-mcp-server","type":"package_pypi","auth":null,"probeable":false}],"skills":null,"tools":null,"extra":null,"attribution":{"kind":"pypi","name":"pypi","summary":"pypi","version":"pypi","description":"pypi"}},"derived":{"capabilities":[{"slug":"dev.version-control","name":"Version Control","confidence":0.745,"provenance":"derived"},{"slug":"dev.terminal","name":"Terminal & Shell","confidence":0.745,"provenance":"derived"}],"categories":["dev"],"language":"en"},"observed":{"status":"unknown","statusReason":"Distributed as a package to run locally; no network endpoint to check.","lastOkAt":null,"lastProbedAt":null,"statusComputedAt":null,"reliability30d":null,"latestObservations":[],"tools":null,"package":{"name":"iflow-mcp_gemini-mcp-server","registry":"pypi","observedAt":"2026-09-15T18:21:44.697Z","publishedAt":"2025-10-30T09:13:38.337294Z","latestVersion":"0.1.0"},"toolSurface":null,"endpointFacts":[]},"verification":{"claimed":false,"claimedAt":null,"proofs":[]},"provenance":{"sources":[{"source":"pypi","key":"iflow-mcp_gemini-mcp-server","url":"https://pypi.org/project/iflow-mcp_gemini-mcp-server/","firstSeenAt":"2026-09-09T19:23:07.221Z","fetchedAt":"2026-09-15T18:19:37.320Z","normalizedAt":"2026-09-15T18:19:37.320Z"}]},"firstSeenAt":"2026-09-09T19:23:07.221Z","updatedAt":"2026-09-15T18:21:44.697Z"}