Claude Code 串接 Gemini MCP 的終極指南

附完整程式碼與踩雷心得

前言：可組合式 AI 代理的黎明

軟體開發的典範正在發生根本性的轉變。我們正從一個開發者需要逐行撰寫程式碼的時代，邁向一個由代理式工作流程（Agentic Workflows）增強的新紀元。在這個新典範中，開發者的角色從純粹的程式碼創作者，轉變為能夠指揮和協調智慧代理（Intelligent Agents）來完成複雜任務的指揮家 。

Claude Code：開發者的代理式夥伴

Anthropic 推出的 Claude Code 正是這場革命的前沿工具。它不僅僅是一個聊天機器人，而是一個專為開發者設計、原生於終端機的代理。其核心能力涵蓋了從自然語言描述中建構功能、偵錯、導覽程式碼庫，到自動化處理繁瑣的開發任務。它是一個積極參與整個開發生命週期的合作夥伴，而不僅僅是一個被動的工具 。

互通性問題與 MCP 解決方案

然而，像 Claude Code 這樣的強大代理，其真正的潛力在於它與外部工具和資料來源互動的能力。這帶來了一個經典的 M \times N 整合難題：每個 AI 模型都需要為每個工具客製化整合方案。模型情境協定（Model Context Protocol, MCP）為此提供了一個優雅的解答。它是一個開放標準，如同「AI 界的 USB-C」，讓任何遵循此協定的模型都能與任何遵循此協定的工具無縫連接，將一個複雜的整合問題簡化為一個 M + N 的問題 。

為何選擇 Gemini？多模態的強大引擎

在本指南中，我們選擇了 Google 的 Gemini 作為我們自訂 MCP 伺服器的「工具」核心。Gemini 的突出之處在於其原生的多模態能力——能夠無縫地理解和推理文字、圖像、音訊和影片。這是它與許多其他模型的關鍵區別。此外，其先進的推理能力，特別是在長情境視窗（Long Context Window）下的表現，使其成為對 Claude 協調能力的完美補充 。

本指南的使命

本指南的目標是提供一份詳盡、實用且步驟清晰的教學，引導讀者建立一個自訂的 MCP 伺服器，將 Gemini 的強大能力暴露給 Claude Code。這不僅僅是一份技術文件，更是一份「實戰筆記」，充滿了來自真實世界經驗的建議和「踩雷心得」。透過本指南，讀者將不僅學會如何連接兩個強大的 AI 系統，更將深入理解構建未來可組合式 AI 代理的基礎架構與核心原則。