使用 Gemini MCP 和技能设置编码助理

AI 编码助理功能强大，但也有局限性：训练数据截止到特定日期，缺少新的 API 功能和更改。如果无法访问 Gemini 专用文档，智能体可能会建议通用模式，而不是优化方法。

为了让编码助理及时了解不断发展的 Gemini API 及其推荐用法，我们建议设置 Gemini Docs MCP 并使用 Gemini API 技能 增强环境。虽然这些工具可以独立使用，但它们旨在协同工作，以提供全面覆盖。

连接 Gemini Docs MCP

Gemini 在 https://gemini-api-docs-mcp.dev 上托管了一个公共模型上下文协议 (MCP) 服务器。将编码智能体连接到此服务器可确保所有查询都能访问最新的 API、代码更新和最佳配置示例。

在智能体的终端或项目根目录中运行以下命令以安装服务器：

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

此服务器添加了一个 search_documentation 函数，智能体可以使用该函数从官方 Gemini 文档文件中检索实时 API 定义和集成模式。

添加 API 开发技能

这些技能直接在助理的上下文中提供内置规则和最佳实践 （例如强制使用正确的 SDK 和当前模型版本）。该技能与 Gemini Docs MCP 服务协同工作：如果您同时安装了这两者，该技能将使用 MCP 服务来获取文档；但即使没有安装 MCP，它也会从 ai.google.dev 中提取 llms.txt 作为备用方案。

如需安装这些技能，您可以使用以下任一受支持的工具。每个技能模块下方都提供了这两者的安装说明：

  • skills.sh：推荐。用于可移植智能体行为的开放标准。
  • Context7：支持已在使用 Context7 生态系统的用户。

gemini-api-dev

用于通用 Gemini 开发的基础技能。此技能提供以下方面的文档和最佳实践：

  • 将提示路由到当前模型（例如 Gemini 3.1 Pro/Flash）并避免使用已废弃的模型
  • 多模态提示、函数调用、结构化输出和常见集成模式

使用 skills.sh 安装

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

使用 Context7 安装

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

gemini-live-api-dev

用于使用 Gemini Live API 构建实时对话式 AI 应用的技能。此技能提供以下方面的文档和最佳实践：

  • 用于低延迟流式传输的 WebSocket 连接
  • 流式传输音频、视频和文本
  • 语音活动检测和抢占支持

使用 skills.sh 安装

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

使用 Context7 安装

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

gemini-interactions-api

用于使用 Interactions API构建应用的技能。Interactions API 是使用 Gemini 模型和智能体进行构建的最简单、最佳方式。此技能涵盖：

  • 文本生成、多轮对话和流式传输
  • 函数调用、结构化输出和图片生成
  • 后台执行和 Deep Research 智能体
  • 服务器端对话状态管理
  • Python 和 TypeScript SDK 模式

使用 skills.sh 安装

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

使用 Context7 安装

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

验证安装

安装后，请确认编码助理可以连接到 Gemini Docs MCP 服务器并使用已安装的技能。

1. 验证智能体行为

最可靠的验证方式是向智能体询问有关 Gemini API 的技术问题。

提示： “如何使用 Gemini API 进行上下文缓存？”

设置成功后，将：

  • 提供准确的代码：引用最新端点中的特定 Gemini 方法，例如 cacheContent 或 cachedContents.create。
  • 使用 MCP 工具：显示它已连接到 Gemini Docs MCP 服务器 或正在使用 search_documentation 工具提取数据。
  • 调用已加载的技能：显示“正在使用技能：gemini-api-dev”的指示器（如果依赖于辅助封装容器）。

2. 验证清单和工具

如果智能体给出了通用答案，请使用适用于您的环境的特定 Discovery 或 Status 命令来验证 Docs MCP 或技能是否已加载到内存中。

环境 MCP 验证 技能验证
Claude Code 在终端中输入 /mcp 以查看活跃服务器和 search_documentation 工具。 在终端中输入 /skills 以列出所有活跃清单。
Cursor 依次前往设置 > 功能 > MCP 。确保服务器处于“已连接”状态。 打开设置 > 规则 。验证该技能是否显示在“智能体决定”下。
Antigravity 检查 Customizations > Connections 边栏中的 MCP 状态。 输入 /skills list 或检查 Customizations > Rules 边栏。
Gemini CLI 运行 gemini mcp list 或使用 /mcp list。 运行 gemini skills list 或在会话中使用 /skills 斜杠命令。
Copilot 输入 @gemini /mcp 以列出活跃数据连接器。 输入 @gemini /skills（或 /skills）以查看活跃扩展程序。

问题排查

如果智能体仅提供一般信息或无法识别 Gemini 特定的方法，请检查以下内容：

智能体未发现该技能

大多数智能体仅在启动时对技能进行索引。

修复方法： 完全重启 IDE (Cursor/VS Code)，或退出并重新打开基于终端的智能体 (Claude Code)。

全局冲突与本地冲突

如果您使用 --global 标志进行安装，智能体可能会忽略该标志，而优先使用项目特定的规则。

修复方法： 尝试直接将技能安装到项目根目录中，而不使用全局标志：

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

资源