Deno Gemini Grounding MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to the connpass users API v2, utilizing Gemini for grounding.

https://github.com/rinerebox1/deno-gemini-grounding-mcp-server

https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing?hl=ja

以下でチェックできる。 echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list", "params": {}}' | deno run --env-file=.env --allow-net=generativelanguage.googleapis.com --allow-env --allow-read index.ts
- （Connpass APIキーをすでに取得済の場合はスキップ）Connpass APIキーの発行をしてもらいます。詳細についてはconnpassのAPI利用についてを参照してください。
- このリポジトリをクローンします。
- 必要な環境変数を設定します。.env.exampleを.envにコピーして、Connpass APIキーを設定します。

cp .env.example .env # .envファイルを編集してCONNPASS_API_KEYを設定

"deno-gemini-grounding-mcp-server": { "command": "wsl.exe", "args": [ "/home/smorce/.deno/bin/deno", "--allow-net=generativelanguage.googleapis.com", "--env-file=/home/smorce/MCP/deno-gemini-grounding-mcp-server/.env", "--allow-read", "--allow-env", "/home/smorce/MCP/deno-gemini-grounding-mcp-server/index.ts" ] }

"deno-gemini-grounding-mcp-server": { "command": "wsl.exe", "args": [ "/home/user/.local/share/mise/installs/node/22.14.0/bin/node", "--env-file=/home/smorce/MCP/deno-gemini-grounding-mcp-server/.env", "/home/smorce/MCP/deno-gemini-grounding-mcp-server/dist/index.js" ] }

# .envファイルを作成し、以下の内容を設定 echo "GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here" >> .env

docker compose run vs docker compose up の違い

- サービス全体を起動し、フォアグラウンドで継続実行
- ログが表示され続け、Ctrl+Cで停止するまで動作
- 開発・テスト時のサーバー起動に適している

- 一回限りのコマンド実行に使用
- コンテナを起動してコマンドを実行し、完了後に自動終了
- MCPクライアントからの呼び出しに適している

# 起動スクリプトを実行（クリーンアップ→ビルド→起動を自動実行） ./start.sh

⚡ MCP用（一回限りの実行）:MCPクライアント経由で自動実行されます。手動テストする場合：

docker compose run --rm deno-gemini-grounding-mcp-server

MCPクライアントの設定ファイルでは、docker compose runコマンドを指定します。 MCPサーバーはstdin/stdoutでの対話的通信が必要なため、設定は以下のようになります(先にビルドが必要)：

{ "mcpServers": { "deno-gemini-grounding-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "-e", "GEMINI_API_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXX", "deno-gemini-grounding-mcp-server" ] } } }

docker build -t deno-gemini-grounding-mcp-server .

docker run -e CONNPASS_API_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXX -e GEMINI_API_KEY=YYYYYYYYYYYYYYYY deno-gemini-grounding-mcp-server

"deno-gemini-grounding-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "-e", "GEMINI_API_KEY=YYYYYYYYYYYYYYYY", "deno-gemini-grounding-mcp-server" ] }

このリポジトリをクローンしてDenoまたはNode.jsでMCPサーバーの起動が可能です。

"deno-gemini-grounding-mcp-server": { "command": "wsl.exe", "args": [ "/home/smorce/.deno/bin/deno", "--allow-net=generativelanguage.googleapis.com", "--env-file=/home/smorce/MCP/deno-gemini-grounding-mcp-server/.env", "--allow-read", "--allow-env", "/home/smorce/MCP/deno-gemini-grounding-mcp-server/index.ts" ] }

ただしnpxでMCPサーバーを起動するのはサプライチェーン攻撃などのセキュリティ的な懸念があるため非推奨としています。

-

get_connpass_user_list- Connpassユーザーの基本情報を取得します

- パラメータ:nickname(Connpassユーザー名/ニックネームの配列)
- 取得情報: 参加イベント数、管理イベント数、発表イベント数、ブックマークイベント数

get_connpass_user_group_list- Connpassユーザーが所属するグループ一覧を取得します

- パラメータ:nickname(Connpassユーザー名/ニックネーム)
- 取得情報: グループ名、URL、説明、参加者数など

get_connpass_user_events- Connpassユーザーが参加したイベント情報を取得します

- パラメータ:nickname(Connpassユーザー名/ニックネーム)
- 取得情報: イベント名、日時、場所、URL、説明

get_connpass_user_presenter_events- Connpassユーザーが発表者として参加したイベント情報を取得します

- パラメータ:nickname(Connpassユーザー名/ニックネーム)
- 取得情報: イベント名、日時、場所、URL、説明

- 「yamanoku, okuto_oyamaさんのConnpassユーザー情報を教えて」
- 「yamanokuさんの参加するConnpassイベント情報を教えて」
- 「yamanokuさんの発表したConnpassイベント一覧を表示して」
- 「yamanokuさんのConnpass所属グループを一覧表示して」

以下のようなアウトプットになっていれば成功。30秒の安全タイムアウトが作動しているのは正常な動作。

🔍 === レスポンス検証 === ✅ キーワード検出: 5/5 - "東京" ✓ - "魅力" ✓ - "多様性" ✓ - "文化" ✓ - "食" ✓ 🎉 テスト成功: 東京の魅力について適切にレスポンスしました！ 📊 レスポンス統計: - 文字数: 1541 - 行数: 15 ✅ MCPサーバープロセス終了 (コード: 143) ⏰ タイムアウト: プロセスを終了します

このOSSはGPT-4o Image Generationによってロゴを製作、Claude 3.7 Sonnetによって実装、ドキュメントのサンプルを提案いただきました。感謝申し上げます。

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An unofficial MCP server for the Artificial Analysis API

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An image generation server that connects to a local ComfyUI instance via its API, supporting dynamic workflows.

An MCP server for interacting with Dappier's Retrieval-Augmented Generation (RAG) models.

Provides a full suite of AI tools via DeepInfra’s OpenAI-compatible API, including image generation, text processing, embeddings, and speech recognition.