Gemini MCP 文件代理 (MVP)

该项目允许您与 Google 的 Gemini AI 进行聊天，并让其在您的计算机上特定受控文件夹（“沙箱”）中安全地读取、写入和列出文件。

功能：

• mcp_server.py：Gemini 使用的本地服务器以访问文件。您告诉它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，您可以与 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。小心选择 mcp_server.py 访问的文件夹。

快速开始

1. 获取文件：确保所有 .py 文件都在一个文件夹内。

2. API 密钥：

   • 从 Google AI Studio 获取 Google AI API 密钥。
   • 设置为环境变量：

     export GOOGLE_API_KEY="YOUR_KEY_HERE"
     

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

3. 安装依赖：

   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

     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：python mcp_server.py --sandbox-dir ./my_files）
   • 终端 2：开始聊天

     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 并在里面写入 ‘Hello world’。”
   • “读取 notes.txt。”

工作原理（简单版）

1. 您与 Gemini 进行对话。
2. 如果您询问关于文件的问题，Gemini 会告诉您的聊天脚本使用一个“文件工具”。
3. 您的聊天脚本会告诉 mcp_server.py 在沙箱文件夹中执行文件操作（读取、写入等）。
4. 服务器执行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 告知您发生了什么。

重要事项

• 仅限沙箱：mcp_server.py 只能接触您选择作为沙箱的文件夹内的文件。这是为了安全起见。
• 本地使用：设计用于在您自己的计算机上运行。

这是一个基本工具，用于探索给 AI 提供文件访问权限。请明智地使用它！