Configurer votre assistant de codage avec Gemini MCP et Skills

Les assistants de programmation basés sur l'IA sont puissants, mais ils ont des limites : les données d'entraînement s'arrêtent à une date spécifique, ce qui signifie qu'ils ne disposent pas des nouvelles fonctionnalités et modifications de l'API. Sans accès à la documentation spécifique à Gemini, les agents peuvent suggérer des schémas génériques au lieu d'approches optimisées.

Pour que votre assistant de codage reste à jour avec l'évolution de l'API Gemini et son utilisation recommandée, nous vous conseillons de configurer le MCP Gemini Docs et d'améliorer votre environnement avec les compétences de l'API Gemini. Bien que ces outils puissent être utilisés indépendamment, ils sont conçus pour fonctionner ensemble et offrir une couverture complète.

Connecter le MCP Gemini Docs

Gemini héberge un serveur MCP (Model Context Protocol) public à l'adresse https://gemini-api-docs-mcp.dev. En connectant votre agent de codage à ce serveur, vous vous assurez que toutes les requêtes ont accès aux dernières API, aux mises à jour du code et aux exemples de configuration optimale.

Exécutez la commande suivante dans le terminal ou la racine du projet de votre agent pour installer le serveur :

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

Ce serveur ajoute une fonction search_documentation que votre agent peut utiliser pour récupérer les définitions d'API et les modèles d'intégration en temps réel à partir des fichiers de documentation Gemini officiels.

Ajouter des compétences en développement d'API

Les compétences fournissent des règles et des bonnes pratiques intégrées (comme l'application de la version correcte du SDK et des versions actuelles des modèles) directement dans le contexte de votre assistant. La skill fonctionne avec le service MCP Gemini Docs : si vous avez installé les deux, la skill utilise le service MCP pour la documentation, mais même sans le MCP installé, elle récupérera llms.txt depuis ai.google.dev en tant que solution de secours.

Pour installer ces compétences, vous pouvez utiliser l'un des outils compatibles suivants. Les instructions d'installation pour les deux sont fournies sous chaque module de compétence :

  • skills.sh : recommandé. Norme ouverte pour les comportements d'agent portables.
  • Context7 : disponible pour les utilisateurs qui utilisent déjà l'écosystème Context7.

gemini-api-dev

Compétence de base pour le développement Gemini à usage général. Cette compétence fournit de la documentation et des bonnes pratiques pour :

  • Routage des requêtes vers les modèles actuels (par exemple, Gemini 3.1 Pro/Flash) et évitement des modèles obsolètes
  • Prompting multimodal, appel de fonction, sorties structurées et modèles d'intégration courants

Installer avec skills.sh

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

Installer avec Context7

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

gemini-live-api-dev

Compétence pour créer des applications d'IA conversationnelle en temps réel avec l'API Gemini Live. Cette compétence fournit de la documentation et des bonnes pratiques pour :

  • Connexions WebSocket pour le streaming à faible latence
  • Streaming audio, vidéo et texte
  • Détection de l'activité vocale et prise en charge de l'interruption

Installer avec skills.sh

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

Installer avec Context7

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

gemini-interactions-api

Compétence pour créer des applications avec l'API Interactions. L'API Interactions est une interface unifiée permettant d'interagir avec les modèles et les agents Gemini. Elle est conçue pour les applications agentiques. Ce cours aborde les points suivants :

  • Génération de texte, chat multitour et streaming
  • Appel de fonction, sortie structurée et génération d'images
  • Exécution en arrière-plan et agents Deep Research
  • Gestion de l'état des conversations côté serveur
  • Modèles de SDK Python et TypeScript

Installer avec skills.sh

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

Installer avec Context7

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

Vérifier l'installation

Après l'installation, vérifiez que votre assistant de codage peut se connecter au serveur MCP Gemini Docs et utiliser les compétences que vous avez installées.

1. Vérifier le comportement de l'agent

Le moyen le plus fiable de le vérifier est de poser une question technique à votre agent sur l'API Gemini.

Prompt : "Comment utiliser la mise en cache du contexte avec l'API Gemini ?"

Une configuration réussie :

  • Fournissez du code précis : référencez des méthodes Gemini spécifiques telles que cacheContent ou cachedContents.create à partir des derniers points de terminaison.
  • Utilisez l'outil MCP : montrez qu'il est connecté au serveur MCP Gemini Docs ou qu'il utilise l'outil search_documentation pour extraire des données.
  • Invoquer les compétences chargées : afficher un indicateur "Utilisation de la compétence : gemini-api-dev" (si vous vous appuyez sur un wrapper secondaire).

2. Valider les manifestations et les outils

Si l'agent fournit une réponse générale ou générique, utilisez les commandes spécifiques "Discovery" ou "Status" pour votre environnement afin de vérifier que le MCP ou la skill Docs sont chargés en mémoire.

Environnement Validation du MCP Validation des compétences
Claude Code Saisissez /mcp dans le terminal pour afficher les serveurs actifs et les outils search_documentation. Saisissez /skills dans le terminal pour lister tous les fichiers manifestes actifs.
Cursor Accédez à Paramètres > Fonctionnalités > MCP. Assurez-vous que le serveur est "Connecté". Ouvrez Paramètres > Règles. Vérifiez que la compétence apparaît sous "L'agent décide".
Antigravity Consultez la barre latérale Personnalisation > Connexions pour connaître l'état du MCP. Saisissez /skills list ou cochez la barre latérale Personnalisations > Règles.
Gemini CLI Exécutez gemini mcp list ou utilisez /mcp list. Exécutez gemini skills list ou utilisez la commande à barre oblique /skills en cours de session.
Copilot Saisissez @gemini /mcp pour lister les connecteurs de données actifs. Saisissez @gemini /skills (ou /skills) pour afficher les extensions actives.

Dépannage

Si votre agent ne fournit que des informations générales ou ne reconnaît pas les méthodes spécifiques à Gemini, vérifiez les points suivants :

L'agent n'a pas découvert la compétence

La plupart des agents n'indexent les compétences qu'au démarrage.

Solution : Redémarrez complètement votre IDE (Cursor/VS Code) ou quittez et rouvrez votre agent basé sur un terminal (Claude Code).

Conflit global ou local

Si vous avez installé l'agent avec l'indicateur --global, il est possible qu'il l'ignore au profit de règles spécifiques au projet.

Solution : Essayez d'installer la skill directement dans la racine de votre projet sans l'indicateur global :

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

Ressources