Gemini MCP 文件代理 (MVP)

此项目允许你与 Google 的 Gemini AI 进行聊天，并允许它在特定的、受控的文件夹（一个“沙箱”）内安全地读取、写入和列出你的计算机上的文件。

功能：

• mcp_server.py: 一个本地服务器，Gemini 使用它来访问文件。你需要告诉它你的计算机上的哪个文件夹是“沙箱”。
• 聊天脚本 (chat_with_gemini_mcp.py, simple_chat.py): 命令行聊天，你可以通过这些脚本与 Gemini 对话。Gemini 可以使用 mcp_server.py 来管理沙箱中的文件。

谨慎使用: 这是一个基本示例。请小心选择让 mcp_server.py 访问的文件夹。

快速开始

1. 获取文件: 确保所有 .py 文件都在同一个文件夹中。

2. API 密钥:

   • 从 Google AI Studio 获取 Google AI API 密钥。

   • 将其设置为环境变量： bash export GOOGLE_API_KEY="YOUR_KEY_HERE"

     （对于 Windows，使用 set GOOGLE_API_KEY="YOUR_KEY_HERE"）

3. 安装依赖: bash pip install -r requirements.txt

   （或者运行 ./install_packages.sh）

4. 运行程序:

   • 终端 1: 启动 MCP 服务器 bash python mcp_server.py

     （默认情况下，这会创建并使用 ./mcp_data_sandbox/ 文件夹。要使用不同的文件夹，请使用 python mcp_server.py --sandbox-dir ./my_files）

   • 终端 2: 开始聊天 bash python chat_with_gemini_mcp.py

5. 与 Gemini 聊天:

   • “我的工作文件夹里有哪些文件？”
   • “创建 notes.txt 并在其中写入 ‘Hello world’。”
   • “读取 notes.txt。”

工作原理（简化版）

1. 你与 Gemini 进行聊天。
2. 如果你询问有关文件的问题，Gemini 会告诉你的聊天脚本使用“文件工具”。
3. 你的聊天脚本告诉 mcp_server.py 在沙箱文件夹中执行文件操作（如读取、写入等）。
4. 服务器执行该操作并将结果告知聊天脚本。
5. 聊天脚本将结果告知 Gemini。
6. Gemini 告诉你发生了什么。

重要事项

• 仅限沙箱: mcp_server.py 只能访问你指定为沙箱的那个文件夹内的文件。这是为了安全考虑。
• 本地使用: 设计为在你自己的计算机上运行。

这是一个基本的工具，用于探索给予 AI 文件访问权限。请明智地使用它！