Menyiapkan asisten coding Anda dengan Gemini MCP dan Keterampilan

Asisten coding AI sangat canggih, tetapi memiliki batasan—data pelatihan terhenti pada tanggal tertentu, sehingga tidak ada fitur dan perubahan API baru. Tanpa akses ke dokumentasi khusus Gemini, agen mungkin menyarankan pola umum, bukan pendekatan yang dioptimalkan.

Untuk memastikan asisten coding Anda selalu menggunakan Gemini API yang terus berkembang dan penggunaan yang direkomendasikan, sebaiknya siapkan Gemini Docs MCP dan tingkatkan lingkungan Anda dengan Gemini API Skills. Meskipun alat ini dapat digunakan secara independen, alat ini dirancang untuk bekerja sama guna memberikan cakupan lengkap.

Menghubungkan Gemini Docs MCP

Gemini menghosting server Model Context Protocol (MCP) publik di https://gemini-api-docs-mcp.dev. Menghubungkan agen coding Anda ke server ini akan memastikan bahwa semua kueri memiliki akses ke API terbaru, update kode, dan contoh konfigurasi optimal.

Jalankan perintah berikut di terminal agen atau root project untuk menginstal server:

npx add-mcp "https://gemini-api-docs-mcp.dev"

Server ini menambahkan fungsi search_documentation yang dapat digunakan agen Anda untuk mengambil definisi API real-time dan pola integrasi dari file dokumentasi Gemini resmi.

Menambahkan Keterampilan Pengembangan API

Keterampilan ini menyediakan aturan dan praktik terbaik bawaan (seperti menerapkan SDK yang benar dan versi model saat ini) langsung dalam konteks asisten Anda. Keterampilan ini berfungsi bersama dengan layanan Gemini Docs MCP: Jika Anda menginstal keduanya, keterampilan ini akan menggunakan layanan MCP untuk dokumentasi, tetapi meskipun tanpa MCP terinstal, keterampilan ini akan mengambil llms.txt dari ai.google.dev sebagai penggantian.

Untuk menginstal keterampilan ini, Anda dapat menggunakan salah satu alat yang didukung berikut. Petunjuk penginstalan untuk keduanya disediakan di bawah setiap modul keterampilan:

  • skills.sh: Direkomendasikan. Standar terbuka untuk perilaku agen portabel.
  • Context7

gemini-api-dev

Keterampilan dasar untuk pengembangan Gemini tujuan umum. Keterampilan ini menyediakan dokumentasi dan praktik terbaik untuk:

  • Perutean perintah ke model saat ini (misalnya, Gemini 3.1 Pro/Flash) dan menghindari model yang tidak digunakan lagi
  • Perintah multimodal, panggilan fungsi, output terstruktur, dan pola integrasi umum

Menginstal dengan skills.sh

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global

Menginstal dengan Context7

npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev

gemini-live-api-dev

Keterampilan untuk membangun aplikasi AI percakapan real-time dengan Gemini Live API. Keterampilan ini menyediakan dokumentasi dan praktik terbaik untuk:

  • Koneksi WebSocket untuk streaming latensi rendah
  • Streaming audio, video, dan teks
  • Deteksi aktivitas suara dan dukungan barge-in

Menginstal dengan skills.sh

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-live-api-dev --global

Menginstal dengan Context7

npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-live-api-dev

gemini-interactions-api

Keterampilan untuk membangun aplikasi dengan Interactions API. Interactions API adalah antarmuka terpadu untuk berinteraksi dengan model dan agen Gemini, yang dirancang untuk aplikasi agentic. Keterampilan ini mencakup:

  • Pembuatan teks, chat multi-giliran, dan streaming
  • Panggilan fungsi, output terstruktur, dan pembuatan gambar
  • Eksekusi latar belakang dan agen Deep Research
  • Pengelolaan status percakapan sisi server
  • Pola Python dan TypeScript SDK

Menginstal dengan skills.sh

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api --global

Menginstal dengan Context7

npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-interactions-api

Memverifikasi penginstalan

Setelah menginstal, pastikan asisten coding Anda dapat terhubung ke server Gemini Docs MCP dan menggunakan keterampilan yang telah diinstal.

1. Memverifikasi perilaku agen

Cara paling andal untuk memverifikasi adalah dengan mengajukan pertanyaan teknis tentang Gemini API kepada agen Anda.

Perintah: "How do I use context caching with the Gemini API?"

Penyiapan yang berhasil akan:

  • Menyediakan kode yang akurat: Merujuk metode Gemini tertentu seperti cacheContent atau cachedContents.create dari endpoint terbaru.
  • Menggunakan Alat MCP: Menunjukkan bahwa alat ini terhubung ke Server Gemini Docs MCP atau menggunakan alat search_documentation untuk mengambil data.
  • Memanggil keterampilan yang dimuat: Menampilkan indikator bahwa keterampilan ini "Using skill: gemini-api-dev" (jika mengandalkan wrapper sekunder).

2. Memverifikasi manifestasi &alat

Jika agen memberikan jawaban umum, gunakan perintah Discovery atau Status tertentu untuk lingkungan Anda guna memverifikasi bahwa Docs MCP atau keterampilan dimuat ke dalam memori.

Lingkungan Verifikasi MCP Verifikasi Keterampilan
Claude Code Ketik /mcp di terminal untuk melihat server aktif dan alat search_documentation. Ketik /skills di terminal untuk mencantumkan semua manifes aktif.
Cursor Buka Settings > Features > MCP. Pastikan server "Connected". Buka Settings > Rules. Pastikan keterampilan muncul di bagian "Agent Decides".
Antigravity Periksa sidebar Customizations > Connections untuk mengetahui status MCP. Ketik /skills list atau periksa sidebar Customizations > Rules.
Gemini CLI Jalankan gemini mcp list atau gunakan /mcp list. Jalankan gemini skills list atau gunakan perintah garis miring /skills dalam sesi.
Copilot Ketik @gemini /mcp untuk mencantumkan konektor data aktif. Ketik @gemini /skills (atau /skills) untuk melihat ekstensi aktif.

Pemecahan masalah

Jika agen Anda hanya memberikan informasi umum atau gagal mengenali metode khusus Gemini, periksa hal berikut:

Agen tidak menemukan keterampilan

Sebagian besar agen mengindeks keterampilan hanya saat startup.

Perbaikan: Mulai ulang IDE (Cursor/VS Code) sepenuhnya atau keluar dan buka kembali agen berbasis terminal (Claude Code).

Konflik global vs. lokal

Jika Anda menginstal dengan flag --global, agen Anda mungkin mengabaikannya dan lebih memilih aturan khusus project.

Perbaikan: Coba instal keterampilan langsung ke root project Anda tanpa flag global:

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev

Resource