gemini-webapi-mcp

MCP-сервер для Google Gemini — генерация и редактирование изображений, чат и анализ файлов через браузерные cookies.
Без API-ключей. Бесплатно.

Возможности

• Генерация изображений по текстовому описанию (модель Pro с поддержкой пропорций)
• 2x разрешение — автоматически скачивает upscaled-версию (2816x1536 вместо 1408x768)
• Редактирование изображений — отправьте картинку + промпт и получите изменённую версию
• Анализ файлов — видео, изображения, PDF, документы
• Текстовый чат с Gemini (Flash, Pro, Flash-Thinking)
• Авто-удаление вотермарки — нейросеть LaMa убирает sparkle-метку Gemini локально
• Авто-аутентификация через cookies из Chrome

Быстрый старт

1. Войдите в Gemini

Откройте Chrome, перейдите на gemini.google.com и войдите в свой Google-аккаунт.

2. Установите MCP-сервер

Из GitHub (без клонирования):

uv run --with "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git" gemini-webapi-mcp

Локальная установка:

git clone https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git
cd gemini-webapi-mcp
uv sync
uv run gemini-webapi-mcp

3. Добавьте MCP-конфиг

Добавьте в ~/.config/mcp/mcp_servers.json:

Из GitHub:

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git", "gemini-webapi-mcp"]
    }
  }
}

Без удаления вотермарки: замените gemini-webapi-mcp[watermark] на gemini-webapi-mcp.

Локально (после клонирования):

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "/path/to/gemini-webapi-mcp", "gemini-webapi-mcp"]
    }
  }
}

4. Установите скилл для Claude Code (опционально)

Папка skill/ содержит скилл для Claude Code — подсказки по промптингу, документацию по тулам и гайд по генерации изображений. Скилл автоматически активируется при работе с Gemini.

cp -r skill ~/.claude/skills/gemini-mcp

5. Проверьте

mcp-cli call gemini gemini_chat '{"prompt": "Привет!"}'

Если получили ответ — всё работает.

Аутентификация

Сервер автоматически читает cookies из Chrome через browser-cookie3.

Несколько Google-аккаунтов? При авто-определении выбор аккаунта непредсказуем. Используйте env vars GEMINI_PSID / GEMINI_PSIDTS чтобы явно указать нужный аккаунт.

Если автоопределение не работает или у вас несколько аккаунтов, задайте cookies вручную:

1. Откройте Chrome DevTools на gemini.google.com → Application → Cookies
2. Скопируйте значения __Secure-1PSID и __Secure-1PSIDTS
3. Добавьте в MCP-конфиг:

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git", "gemini-webapi-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_PSID": "your__Secure-1PSID_value",
        "GEMINI_PSIDTS": "your__Secure-1PSIDTS_value"
      }
    }
  }
}

Переменные окружения

Высокое разрешение (2x)

Сервер автоматически запрашивает у Google увеличенную версию сгенерированного изображения — тот же механизм, что использует кнопка "Download" в веб-интерфейсе Gemini. Google выполняет server-side upscale, и вы получаете изображение в 2x разрешении:

Если 2x-версия недоступна (таймаут, ошибка сети), сервер автоматически использует нативное разрешение.

Удаление вотермарки

Gemini добавляет sparkle-метку (четырёхконечную звёздочку) в правый нижний угол сгенерированных изображений. Сервер автоматически удаляет её с помощью нейросети LaMa.

Установка:

# Из GitHub — с поддержкой удаления вотермарки
uv run --with "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git" gemini-webapi-mcp

# Или отдельно, если уже установлен
pip install onnxruntime

При первом запуске модель LaMa (208 МБ) автоматически скачивается и кэшируется в ~/.cache/gemini-mcp/. Если onnxruntime не установлен — сервер работает нормально, просто не удаляет вотермарку.

Инструменты

Модели

Примеры использования

Сгенерировать изображение:

mcp-cli call gemini gemini_generate_image '{"prompt": "кот в акварельном стиле"}'

Отредактировать изображение:

mcp-cli call gemini gemini_generate_image '{"prompt": "сделай кота серым", "files": ["/path/to/cat.png"]}'

Проанализировать YouTube-видео или URL:

mcp-cli call gemini gemini_analyze_url '{"url": "https://youtube.com/watch?v=...", "prompt": "О чём это видео?"}'

Проанализировать файл:

mcp-cli call gemini gemini_upload_file '{"file_path": "/path/to/video.mp4", "prompt": "О чём это видео?"}'

Благодарности

Этот проект построен на основе библиотеки gemini-webapi от @HanaokaYuzu — реверс-инжиниринговой асинхронной Python-обёртки для веб-приложения Google Gemini. Лицензия: AGPL-3.0.

Лицензия

AGPL-3.0 — свободно используйте, модифицируйте и распространяйте при условии сохранения открытости исходного кода.

@AndyShaman · gemini-webapi-mcp

gemini-webapi-mcp

MCP server for Google Gemini — image generation/editing, chat and file analysis via browser cookies.
No API keys. Free.

Features

• Image generation from text descriptions (Pro model with aspect ratio support)
• 2x resolution — automatically downloads upscaled version (2816x1536 instead of 1408x768)
• Image editing — send an image + prompt to get a modified version
• File analysis — video, images, PDF, documents
• Text chat with Gemini (Flash, Pro, Flash-Thinking)
• Auto watermark removal — LaMa neural network removes Gemini's sparkle mark locally
• Auto-authentication via Chrome browser cookies

Quick Start

1. Log into Gemini

Open Chrome, go to gemini.google.com and sign in.

2. Install the MCP server

From GitHub (no clone needed):

uv run --with "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git" gemini-webapi-mcp

Local install:

git clone https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git
cd gemini-webapi-mcp
uv sync
uv run gemini-webapi-mcp

3. Add MCP config

Add to ~/.config/mcp/mcp_servers.json:

From GitHub:

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git", "gemini-webapi-mcp"]
    }
  }
}

Without watermark removal: replace gemini-webapi-mcp[watermark] with gemini-webapi-mcp.

Local (after cloning):

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "/path/to/gemini-webapi-mcp", "gemini-webapi-mcp"]
    }
  }
}

4. Install the skill for Claude Code (optional)

The skill/ folder contains a Claude Code skill — prompting tips, tool documentation and an image generation guide. The skill auto-activates when working with Gemini.

cp -r skill ~/.claude/skills/gemini-mcp

5. Verify

mcp-cli call gemini gemini_chat '{"prompt": "Hello!"}'

Authentication

The server reads cookies from Chrome automatically via browser-cookie3.

Multiple Google accounts? Auto-detection picks an unpredictable account. Use env vars GEMINI_PSID / GEMINI_PSIDTS to explicitly select the desired account.

If auto-detection fails or you have multiple accounts, set cookies manually:

1. Open Chrome DevTools on gemini.google.com → Application → Cookies
2. Copy __Secure-1PSID and __Secure-1PSIDTS values
3. Add to your MCP config:

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git", "gemini-webapi-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_PSID": "your__Secure-1PSID_value",
        "GEMINI_PSIDTS": "your__Secure-1PSIDTS_value"
      }
    }
  }
}

Environment Variables

High Resolution (2x)

The server automatically requests an upscaled version of each generated image — the same mechanism used by the "Download" button in Gemini's web interface. Google performs server-side upscaling, delivering images at 2x resolution:

If the 2x version is unavailable (timeout, network error), the server automatically falls back to native resolution.

Watermark Removal

Gemini adds a sparkle watermark (4-point star) to the bottom-right corner of generated images. The server automatically removes it using the LaMa neural network.

Install:

# From GitHub — with watermark removal support
uv run --with "gemini-webapi-mcp[watermark] @ git+https://github.com/AndyShaman/gemini-webapi-mcp.git" gemini-webapi-mcp

# Or separately, if already installed
pip install onnxruntime

On first run, the LaMa model (208 MB) is automatically downloaded and cached in ~/.cache/gemini-mcp/. If onnxruntime is not installed, the server works normally — it just doesn't remove the watermark.

Tools

Models

Usage Examples

Generate an image:

mcp-cli call gemini gemini_generate_image '{"prompt": "a cat in watercolor style"}'

Edit an image:

mcp-cli call gemini gemini_generate_image '{"prompt": "make it gray", "files": ["/path/to/cat.png"]}'

Analyze a YouTube video or URL:

mcp-cli call gemini gemini_analyze_url '{"url": "https://youtube.com/watch?v=...", "prompt": "Summarize this video"}'

Analyze a file:

mcp-cli call gemini gemini_upload_file '{"file_path": "/path/to/video.mp4", "prompt": "What happens here?"}'

Acknowledgements

This project is built on top of gemini-webapi by @HanaokaYuzu — a reverse-engineered async Python wrapper for the Google Gemini web app. Licensed under AGPL-3.0.

License

AGPL-3.0 — free to use, modify, and distribute, provided the source code remains open.

@AndyShaman · gemini-webapi-mcp