インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Google Gemini API をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
AI に自分の API キーで Google Gemini を使わせます。Gemini モデルへの質問、リンクで指定した画像や PDF の分析、トークン数のカウント、埋め込みの作成、Nano Banana による画像の生成と編集ができ、画像はチャットにそのまま表示されます。
こう聞いてみよう
Google Gemini API のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Google Gemini API をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Gemini API + Gemini CLI
AI に自分の API キーで Google Gemini を使わせます。Gemini モデルへの質問、リンクで指定した画像や PDF の分析、トークン数のカウント、埋め込みの作成、Nano Banana による画像の生成と編集ができ、画像はチャットにそのまま表示されます。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
GEMINI_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
- Google AI Studio（
https://aistudio.google.com/apikey）を開き、Google アカウントでサインインします。 - Create API key をクリックし、Google Cloud プロジェクトを選択または作成して、キーをコピーします。キーは通常
AIzaで始まります。 - キーを
GEMINI_API_KEYに貼り付けて、コネクターをインストールします。キーは Google にだけ送信されます。 - 画像を生成する場合や、より高い上限が必要な場合は、AI Studio でキーのプロジェクトの課金を有効にします（Get API key、次に Set up billing）。画像モデルには無料枠がありません。
gemini_list_modelsを実行して、キーで使えるモデルを確認します。料金はかかりません。
課金: Gemini API はご自身のキーで動作します。モデル一覧、Files API、トークン数のカウントを除くすべての呼び出しは、キーのプロジェクトに課金されるか、その無料枠から差し引かれます。無料枠では、テキストモデルと埋め込みモデルを 1 分あたり・1 日あたりの上限内で無料で使えます。また、無料枠のプロンプトは Google が製品の改善に使う場合があります。より高性能なモデルを指定しない限り、AI は安価で高速な既定のモデル（テキストは gemini-3.1-flash-lite、埋め込みは gemini-embedding-001）を使います。長いプロンプトは、送信前に gemini_count_tokens で無料で見積もれます。
画像は有料です: gemini_generate_image と gemini_edit_image は Nano Banana で画像を作成または変更し、チャットにそのまま表示します。既定の画像モデルは 1 枚あたり約 0.034 ドル、最も高性能なモデルは約 0.13 ドルかかるため、AI は画像ごとに事前に確認を求めます。4 MB を超える画像は返されません。小さいサイズを指定してください。
リンクで渡すファイル: gemini_analyze_file_url は、公開された HTTPS リンク（最大 15 MB）で指定した画像、PDF、テキストファイル、CSV ファイル、短い動画について質問に答えます。リンクは Gemini 自身が取得するため、ログインなしで開ける必要があります。Files API のツールは、プロジェクトに保存されたファイルを一覧表示して読み取ります。ファイルは 48 時間で期限切れになります。gemini_delete_file はインストール時は無効です。
よくあるエラー: 無効なキーを示す 400: キーが間違っているか削除されています。AI Studio で新しいキーを作成してください。403: キーが他の API に制限されている（Google Cloud console の Credentials、API restrictions で Generative Language API を許可します）、プロジェクトで API が無効になっている、またはファイルのリンクが公開されていません。404: そのモデルコードは存在しません。gemini_list_models で確認してください。429: 無料枠または有料プランの上限に達したか、課金なしで画像モデルを呼び出しました。待つか、課金を有効にしてください。無料枠が利用できないという 400 は、お住まいの地域で無料枠が提供されていないことを意味します。課金を有効にしてください。Google の安全フィルターでブロックされたリクエストはエラーとして返り、再試行されません。
このコネクターは、ファイルのアップロード、音声や動画のストリーミング（Live API）、音声や動画の生成（Veo）、コンテキストキャッシュ、バッチジョブ、チューニング済みモデル、ファイル検索ストアには対応していません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json（Windows では %USERPROFILE%\.gemini\settings.json）から MCP サーバーを読み込みます。次を追加してください:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys で MCP API キーを作成し、
YOUR_MCP_API_KEYと置き換えます。 - ファイルを保存し、
geminiを再起動します。 - Gemini CLI で
/mcpを実行します（またはシェルでgemini mcp list）。anythingmcpが接続済みとして表示されるはずです。 - プロンプトを入力しましょう。Gemini CLI が
Gemini APIのツールを呼び出せるようになりました。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
gemini_list_models | List the Gemini models this API key can use, with their input and output token limits, whether they think, and the methods they support… |
gemini_get_model | Read one Gemini model: display name, description, version, input and output token limits, default temperature, top-p and top-k, whether it… |
gemini_generate_text | Ask a Gemini model one question and get its text answer (generateContent) |
gemini_generate_content | Full generateContent call for conversations and mixed input. contents is the list of turns: [{"role": "user", "parts": [{"text": "..."}]}… |
gemini_analyze_file_url | Ask a Gemini model about a file on the web: an image, a PDF, a text or CSV file or a short video, given by its public HTTPS link (up to 15… |
gemini_count_tokens | Count how many input tokens a text is for a Gemini model, to estimate cost or check it fits the context window before a long call |
gemini_embed_text | Turn one text into an embedding vector (embedContent) for semantic search, clustering or similarity |
gemini_batch_embed_texts | Embed up to 20 texts in one call (batchEmbedContents); the vectors come back in the order given |
gemini_generate_image | Create a picture from a text description with a Gemini image model (Nano Banana) and return it as an image the user can see |
gemini_edit_image | Change an existing picture with a Gemini image model: describe the edit ("replace the sky with a sunset", "remove the person on the left"… |
gemini_list_files | List the files stored in the project's Gemini Files API (uploaded for prompts, or generated), newest first, with name, display name, MIME… |
gemini_get_file | Read one file of the Gemini Files API: display name, MIME type, size, state (PROCESSING, ACTIVE or FAILED), uri to use in… |
gemini_delete_file | Delete a file from the Gemini Files API before it expires |
プロンプトの例
- 「下に貼るリンクの仕入先価格表 PDF を読んで、すべての商品と価格を一覧にしてください。」
- 「この商品説明を、オンラインショップ向けにもっと短く親しみやすい文章に書き直すよう Gemini に頼んでください。」
- 「この提案書は Gemini で何トークンになりますか。既定のモデルで要約するといくらかかりますか。」
- 「Nano Banana で、木のテーブルに置いた青い陶器のマグカップの商品写真を作ってください。ただし、先に費用を教えて、私の OK を待ってください。」
FAQ
Gemini CLI はどこから MCP サーバーを読み込みますか? ユーザー単位では ~/.gemini/settings.json、プロジェクト単位ではプロジェクト内の .gemini/settings.json です。gemini mcp list で各サーバーと接続状態を確認できます。
次のステップ
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