使用说明

• 项目简介

  • 该仓库实现了一个完整的 MCP 服务器，名称为 Gemini MCP 服务器。它将资源、工具、以及提示模板等以标准化方式暴露给 MCP 客户端，通过 JSON-RPC 请求进行交互，并借助 Gemini/Ai 能力完成代码生成、代码分析、计划与监督等任务，同时提供对项目管理（epics/stories/tasks）的持久化存储与操作脚本。

• 主要功能点

  • MCP 核心能力：实现一个可运行的 MCP 服务器框架，暴露多种工具模块，客户端可通过 JSON-RPC 请求调用相应工具。
  • Gemini 集成：内置工具集包含 gemini_generate、gemini_chat、plan、analyze、fetch_doc 等，支持文本生成、对话、计划与分析等能力。
  • PM（项目管理）工具：提供 pm_create_epic、pm_create_story、pm_add_task、pm_update_story 等丰富的项目管理功能，并含有数据库后端（epics/stories/tasks 等表结构及迁移逻辑）。
  • 基于 SQLite 的持久化存储：epics.db 等数据以 SQLite 持久化，包含迁移、依赖关系、分支信息等丰富字段。
  • 会话与恢复：通过 epics.db 与 git 工作流实现会话状态、跨会话恢复等能力。
  • 多传输协议支持：默认通过 stdio 传输，也可切换为基于 HTTP 的传输，方便 MCP 客户端的不同使用场景。

• 安装与运行

  • 该服务器的核心运行依赖 Python 环境，以及 Gemini CLI（gemini）可执行程序。
  • 服务器启动点位于 mcp-servers/gemini/server.py，提供 mcp.run(...) 接口用于不同传输模式（stdio 或 streamable-http）。
  • 启动前需确保 Gemini CLI 已安装并在系统 PATH 可执行，且 Python 版本符合运行要求（通常 Python 3.8+）。此外，数据库迁移会在启动时执行，确保 epics.db 的表结构正确。

• 服务器配置（客户端无需，供 MCP 客户端理解后使用） 说明：下面给出一个示例性配置字段说明，实际配置应以客户端使用的 MCP 客户端格式为准。配置的核心信息包括服务器名称、启动命令以及参数等，用于 MCP 客户端连接并与服务器进行 JSON-RPC 交互。

  • server_name: gemini
  • command: python3
  • args: ["-u", "mcp-servers/gemini/server.py"]
  • transport: stdio 或 http（若要使用 HTTP，请设置 transport: "streamable-http" 并在命令行或环境中开启 http 转发）
  • 说明：MCP 客户端仅需要知道服务器的启动指令与通讯方式，客户端不需要读取服务器内部实现细节。上述字段用于描述如何在客户端环境中启动和连接到该 MCP 服务器。

• 基本使用方法

  • 启动服务器后，客户端通过 MCP 协议向 gemini 工具集合发送请求（如调用 gemini_generate、pm_plan、pm_view 等）并接收 JSON-RPC 风格的响应。
  • 服务器内置 migrate/startup 逻辑，启动时会进行数据库迁移，确保 epics/db 表结构就绪。
  • 对于计划、分析、审核等任务，服务器会调用 Gemini CLI（gemini）进行推理与产出，结果以 JSON 字符串返回给客户端。
  • 使用场景包括：创建/更新 epic、创建/story、分派任务、计划多故事、分析代码/设计、生成/分析文档等。

• 基本注意事项

  • 运行时请确保 Gemini CLI 可访问，否则 Gemini 相关工具将无法工作。
  • 服务器对数据库的写操作开放，使用前请注意权限与备份策略。
  • 提供的 PM/PM-Analytics 等工具具有较高的 I/O 与计算需求，生产环境请留出资源与并发控制。

• 参考要点

  • 服务器实现覆盖 MCP 的核心场景：工具注册、JSON-RPC 调用、跨模块协作、跨会话状态保存、以及可扩展的工具集合。
  • 服务器内部包含大量与项目管理相关的操作、数据结构和计划执行逻辑，以及对 Gemini 的调用封装，体现了完整的 MCP 服务端能力。