Gemini Researcher

Gemini Researcher רץ באופן מקומי מתוך חבילת Node.js שפורסמה במרשם npm: gemini-researcher, גרסה 1.0.2. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Node.js; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם npx - הפקודה המקובלת היא npx -y gemini-researcher@1.0.2. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: GEMINI_API_KEY (סודי), PROJECT_ROOT, RESPONSE_CHUNK_SIZE_KB, CACHE_TTL_MS, DEBUG, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, GOOGLE_CLOUD_PROJECT ו-VERTEX_AI_PROJECT; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "gemini-researcher": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "gemini-researcher@1.0.2"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "<סוד>",
        "PROJECT_ROOT": "<ערך>",
        "RESPONSE_CHUNK_SIZE_KB": "<ערך>",
        "CACHE_TTL_MS": "<ערך>",
        "DEBUG": "<ערך>",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "<ערך>",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "<ערך>",
        "VERTEX_AI_PROJECT": "<ערך>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים