Gemini CLI 与 MCP 服务器：释放本地工具的强大潜力
前言
Gemini CLI 是一款强大的命令行工具，它将 Google 的 Gemini 模型带入了您的终端。然而，其真正的潜力在于通过 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 与外部工具集成。本文将结合两篇关键文章，深入探讨什么是 MCP 服务器，以及如何利用它来扩展 Gemini CLI 的功能，实现更高效、更自动化的工作流。
什么是 MCP 服务器？
MCP（Model Context Protocol）服务器 是一种向 Gemini CLI 这类客户端提供外部工具的程序。您可以把它想象成一个桥梁，它将 AI 模型的能力与您本地计算机上的资源和工具安全地连接起来。
每个 MCP 服务器通常专注于特定的功能，例如：
- 文件系统操作： 读写文件、浏览目录、执行搜索。
- 代码仓库交互： 分析 GitHub 仓库代码、读取 issue。
- Web 自动化： 使用 Playwright 或 Selenium 等工具自动执行浏览器操作。
- 文档处理： 将 PDF、图片、Word 文档等转换为 Markdown 格式，或进行语义搜索。
- 专业领域工具： 查询天气、操作数据库等。
MCP 的核心特点在于，服务器能够向 AI 模型 “自我描述” 其提供的工具、功能和所需参数。这使得 Gemini 这样的 AI 模型能够理解何时以及如何调用这些本地工具来满足用户的请求，而无需用户编写复杂的脚本或命令。
如何配置和使用 MCP 服务器？
在 Gemini CLI 中使用 MCP 服务器的流程非常简单。
配置
您需要在 Gemini CLI 的配置文件 ~/.gemini/settings.json 中添加 MCP 服务器的设置。
或者在你的项目根目录下创建.gemini/settings.json。
这通常包括：
- 服务器的唯一标识符。
- 启动服务器的命令。
- 任何所需的环境变量（例如 API 密钥）。
{
"mcpServers": [
{
"name": "my-mcp-server",
