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elkalowkey885/gemini-embedding-2-mcp-server

Erstelle einen lokalen MCP-Server, der Dateien, Bilder und Videos in eine schnelle räumliche Suche für KI-Agenten umwandelt – unter Verwendung von Gemini-Embeddings und ChromaDB.

Was ist gemini-embedding-2-mcp-server?

Dieses Skill ermöglicht es Ihnen, einen lokalen MCP-Server (Model Context Protocol) zu erstellen, der Dateien, Bilder und Videos mit Hilfe von Gemini-Embeddings und ChromaDB indiziert und in eine performante räumliche Suche umwandelt. Es ist ideal für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, die semantische oder multimodale Ähnlichkeitssuchen benötigen. Der Server nutzt Googles Gemini-Modell für Embeddings und speichert die Vektordaten in ChromaDB, einem hochperformanten Vektordatenbank-Backend. Zu den Hauptfunktionen gehören die Indexierung von Dateiinhalten, Bild- und Videodaten sowie die Durchführung von Suchabfragen, die Ergebnisse basierend auf Ähnlichkeit zurückgeben. Dies ist besonders nützlich für Entwickler, die Agenten mit lokalem Gedächtnis oder Wissensabruf ausstatten möchten, ohne auf externe Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Der Skill wurde im Rahmen der täglichen Skill-Jagd auf awesomeskills.dev entdeckt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add elkalowkey885/gemini-embedding-2-mcp-server

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Dokumentation

Was macht gemini-embedding-2-mcp-server?

Erstelle einen lokalen MCP-Server, der Dateien, Bilder und Videos in eine schnelle räumliche Suche für KI-Agenten umwandelt – unter Verwendung von Gemini-Embeddings und ChromaDB.

Quelle: https://github.com/elkalowkey885/gemini-embedding-2-mcp-server

Entdeckt während der täglichen Skill-Jagd auf awesomeskills.dev.

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