웹소켓 연결 완료

mcp-server/gemini_client.py

@@ -10,15 +10,18 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
 class GeminiClient:
-    """Gemini AI 클라이언트 (ClaudeClient와 동일한 인터페이스)"""
+    """Gemini AI 클라이언트 (최신 google-genai SDK 버전)"""
 
     def __init__(self):
         if not settings.GEMINI_API_KEY:
             raise ValueError("GEMINI_API_KEY is not set")
-        genai.configure(api_key=settings.GEMINI_API_KEY)
-
-        self.model = genai.GenerativeModel(settings.GEMINI_MODEL)
-        self.generate_config = types.GenerateContentConfig(
+        
+        # 최신 SDK에서는 Client 객체를 생성하여 사용합니다.
+        self.client = genai.Client(api_key=settings.GEMINI_API_KEY)
+        self.model_id = settings.GEMINI_MODEL  # 예: 'gemini-2.0-flash'
+        
+        # GenerationConfig 설정
+        self.config = types.GenerateContentConfig(
             max_output_tokens=settings.MAX_TOKENS,
             temperature=settings.TEMPERATURE,
         )
@@ -31,16 +34,23 @@ class GeminiClient:
     ) -> Dict[str, Any]:
         """Gemini를 통한 분석 실행"""
         try:
-            model_with_system_prompt = genai.GenerativeModel(
-                model_name=self.model.model_name,
-                system_instruction=system_prompt
+            # 최신 SDK에서는 별도의 모델 객체 생성 없이 client.models.generate_content를 사용합니다.
+            # system_instruction을 config에 포함시켜 보냅니다.
+            config_with_system = types.GenerateContentConfig(
+                system_instruction=system_prompt,
+                max_output_tokens=self.config.max_output_tokens,
+                temperature=self.config.temperature,
             )
-            response = await model_with_system_prompt.generate_content_async(
-                user_message,
-                generation_config=self.generate_config,
+
+            # 비동기 호출
+            response = await self.client.models.generate_content(
+                model=self.model_id,
+                contents=user_message,
+                config=config_with_system
             )
 
             text = response.text if response.text else ""
+            
             return {
                 "content": [{"type": "text", "text": text}],
                 "stop_reason": "end_turn",