Gemini CLI 与 MCP 整合
如何通过MCP协议扩展Gemini CLI的能力，让它能够与各种外部工具和服务交互。
# 什么是MCP服务器？
MCP服务器是实现了Model Context Protocol的程序，它向Gemini CLI这样的客户端提供各种工具。每个MCP服务器通常专注于特定领域的功能，例如：
- GitHub MCP服务器 - 提供与GitHub仓库交互的能力
- 天气MCP服务器 - 提供实时天气查询功能
- 数据库MCP服务器 - 提供SQL查询和数据库操作功能
- Playwright MCP服务器 - 提供网页自动化和爬取功能
- Context7 MCP服务器 - 提供开源库文档查询功能
MCP的特别之处在于，服务器会向模型"自我描述"自己的功能和参数要求，这样AI模型能够"理解"工具的用途，并在适当的时机使用正确的参数调用它们。
# 配置MCP服务器
要在Gemini CLI中使用MCP服务器，你需要创建或编辑配置文件：
1.创建配置目录和文件：
mkdir -p ~/.gemini
touch ~/.gemini/settings.json
2.编辑settings.json文件，添加MCP服务器配置
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your_github_token_here"
}
},
"weather": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-weather"],
"env": {
"WEATHER_API_KEY": "your_weather_api_key_here"
}
}
}
}
3.重启Gemini CLI以加载新配置
# 使用MCP工具
配置完成后，你可以通过以下步骤使用MCP工具：
1.使用/mcp命令查看所有可用的MCP服务器和工具：
> /mcp
这会显示所有已连接的MCP服务器及其提供的工具列表。
2.直接在对话中自然使用这些工具：
> 获取南京明天的天气预报
Gemini会自动识别这是一个天气查询，调用weather MCP服务器获取信息。
3.或者直接指定使用某个工具：
> 使用GitHub工具列出我的仓库中的所有issue
# 用Gemini CLI+MCP解决日常开发问题
让我们通过几个实际例子，看看Gemini CLI和MCP如何帮助解决实际的开发问题：
# 分析GitHub仓库并提出改进建议
> 使用GitHub工具分析仓库"username/project"的代码，找出可能的性能问题和改进点
Gemini会调用GitHub MCP服务器，获取仓库信息，分析代码结构，然后提供详细的改进建议。这个过程包括：
- 获取仓库结构和文件列表
- 分析关键文件的代码
- 识别潜在的性能瓶颈、代码质量问题和安全漏洞
- 提供具体的改进建议和代码示例
# 使用天气数据创建示例应用
> 创建一个简单的React天气应用，使用weather工具获取实时数据，显示5天预报
Gemini会设计应用结构，生成代码，并集成weather MCP服务器的API调用，一步到位。 Gemini还会生成配套的CSS样式、API路由和后端集成代码，帮你完成整个应用。
# 自动化数据分析和可视化
> 分析项目中的sales.csv文件，生成销售趋势图表和关键指标摘要
Gemini会使用内置的文件读取工具解析CSV数据，然后生成数据分析脚本。
如果配置了数据库MCP服务器，Gemini还可以直接从数据库读取数据，而不需要中间CSV文件。
# 使用Playwright MCP实现网页自动化
如果你配置了Playwright MCP服务器，可以让Gemini帮你自动化网页操作：
> 使用Playwright工具访问https://example.com，填写联系表单并提交
Gemini会生成并执行Playwright自动化脚本，完成表单填写和提交过程。
这种自动化能力在测试、数据抓取和重复性网页操作中特别有用。