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Gemini

Gemini는 현재 Anthropic 스타일의 네이티브 MCP 커넥터를 제공하지 않으므로, Gemini API 또는 Google AI Studio에서 Function Calling으로 FindIP REST API를 도구로 등록하는 방식이 가장 안정적입니다.

사전 준비

Gemini API 키(Google AI Studio 발급) + FindIP API 키.

단계별 설정

1

FindIP API 키 발급

대시보드에서 키를 만들고 환경 변수로 저장합니다.
bash
export FINDIP_API_KEY="psk_live_..."
2

Function Declaration 작성

Gemini SDK에 FindIP 검색을 도구로 선언합니다.
python
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

findip_search = types.FunctionDeclaration(
    name="findip_search",
    description="한·미·일·중·EP 5개국 특허를 시맨틱 검색합니다.",
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {
            "query": {"type": "string"},
            "top_k": {"type": "integer", "default": 10},
        },
        "required": ["query"],
    },
)

tools = types.Tool(function_declarations=[findip_search])
3

도구 호출 핸들러

모델이 함수 호출을 요청하면 FindIP REST API를 실제로 호출합니다.
python
import os, requests

def handle_findip_search(args):
    res = requests.post(
        "https://api.findip.ai/api/v1/search/semantic",
        headers={"X-API-Key": os.environ["FINDIP_API_KEY"]},
        json=args,
        timeout=30,
    )
    return res.json()
4

대화 실행

Gemini 모델에게 자연어 질의 → 모델이 도구 호출 → 결과를 모델에 다시 전달 → 최종 답변.

첫 검색 예시

아래 문장을 그대로 LLM에게 보내보세요.

“고체 산화물 연료전지(SOFC) 분야의 최근 3년 한국 출원 동향과 상위 출원인 5곳을 정리해줘.”

트러블슈팅

Gemini Extensions에서 FindIP를 등록할 수 있나요?
Extensions는 Google이 큐레이팅한 항목만 등록 가능합니다. 커스텀 통합은 Function Calling 또는 Agent Builder를 권장합니다.
Vertex AI에서도 동일하게 동작하나요?
네. Vertex AI Gemini의 Tool 기능에 동일 declaration을 등록하면 됩니다. 호출 코드는 SDK만 vertexai 패키지로 바꾸면 됩니다.
AI 연결Next: 검색 가이드
FindIP | Semantic Patent Search