Asystenci kodowania AI są potężni, ale mają ograniczenia – dane treningowe są odcinane w określonym dniu, co powoduje brak nowych funkcji i zmian API. Bez dostępu do dokumentacji dotyczącej Gemini agenci mogą sugerować ogólne wzorce zamiast zoptymalizowanych podejść.
Aby asystent kodowania był na bieżąco z rozwijającym się interfejsem Gemini API i jego zalecanym sposobem użycia, zalecamy skonfigurowanie protokołu MCP dokumentów Gemini i wzbogacenie środowiska o umiejętności Gemini API. Chociaż można z nich korzystać niezależnie, zostały zaprojektowane tak, aby współpracować ze sobą i zapewniać pełne pokrycie.
Łączenie Gemini Docs MCP
Gemini hostuje publiczny serwer protokołu Model Context Protocol (MCP) pod adresem gemini-api-docs-mcp.dev. Połączenie agenta kodującego z tym serwerem zapewnia, że wszystkie zapytania mają dostęp do najnowszych interfejsów API, aktualizacji kodu i optymalnych przykładów konfiguracji.
Aby zainstalować serwer, uruchom to polecenie w terminalu agenta lub w katalogu głównym projektu:
npx add-mcp gemini-api-docs-mcp.dev
Ten serwer dodaje funkcję search_documentation, której agent może używać do pobierania definicji interfejsu API i wzorców integracji w czasie rzeczywistym z oficjalnych plików dokumentacji Gemini.
Dodawanie umiejętności związanych z programowaniem interfejsów API
Umiejętności zapewniają wbudowane reguły i sprawdzone metody (np. wymuszanie prawidłowych wersji pakietu SDK i bieżącego modelu) bezpośrednio w kontekście asystenta. Ta funkcja współpracuje z usługą MCP Gemini Docs: jeśli masz zainstalowane obie usługi, funkcja korzysta z usługi MCP w celu uzyskania dokumentacji, ale nawet bez zainstalowanej usługi MCP pobiera llms.txt z ai.google.dev jako rozwiązanie zastępcze.
Aby zainstalować te umiejętności, możesz użyć jednego z tych obsługiwanych narzędzi. Instrukcje instalacji obu tych modułów znajdziesz poniżej każdego z nich:
- skills.sh: zalecany. Otwarty standard przenośnych zachowań agentów.
- Context7 obsługiwany w przypadku użytkowników, którzy korzystają już z ekosystemu Context7.
gemini-api-dev
Podstawowa umiejętność w zakresie tworzenia aplikacji z użyciem Gemini do zwykłych obciążeń. Ta umiejętność zawiera dokumentację i sprawdzone metody dotyczące:
- kierowanie promptów do obecnych modeli (np. Gemini 3.1 Pro/Flash) i unikanie wycofanych modeli;
- Tworzenie promptów multimodalnych, wywoływanie funkcji, dane wyjściowe o ustrukturyzowanej formie i wspólne wzorce integracji
Instalowanie za pomocą skryptu skills.sh
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global
Instalowanie za pomocą Context7
npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev
gemini-live-api-dev
Umiejętność tworzenia aplikacji konwersacyjnej AI w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsu Gemini Live API. Ta umiejętność zawiera dokumentację i sprawdzone metody dotyczące:
- Połączenia WebSocket do przesyłania strumieniowego z małym opóźnieniem
- Strumieniowe przesyłanie dźwięku, obrazu i tekstu
- Wykrywanie aktywności głosowej i obsługa przerywania
Instalowanie za pomocą skryptu skills.sh
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-live-api-dev --global
Instalowanie za pomocą Context7
npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-live-api-dev
gemini-interactions-api
Umiejętność tworzenia aplikacji za pomocą Interactions API. Interfejs Interactions API to ujednolicony interfejs do korzystania z modeli i agentów Gemini, przeznaczony do aplikacji opartych na agentach. Ten moduł obejmuje:
- Generowanie tekstu, czat wieloetapowy i streaming
- Wywoływanie funkcji, dane wyjściowe w formacie strukturalnym i generowanie obrazów
- Wykonywanie w tle i agenty Deep Research
- Zarządzanie stanem rozmowy po stronie serwera
- Wzorce pakietów SDK w Pythonie i TypeScript
Instalowanie za pomocą skryptu skills.sh
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api --global
Instalowanie za pomocą Context7
npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-interactions-api
Zweryfikuj instalację
Po instalacji sprawdź, czy asystent do kodowania może połączyć się z serwerem MCP Gemini Docs i korzystać z zainstalowanych umiejętności.
1. Sprawdzanie działania agenta
Najbardziej wiarygodnym sposobem weryfikacji jest zadanie przedstawicielowi pytania technicznego dotyczącego interfejsu Gemini API.
Prompt: „Jak używać buforowania kontekstu w interfejsie Gemini API?”
Prawidłowa konfiguracja:
- Podawaj dokładny kod: odwołuj się do konkretnych metod Gemini, takich jak
cacheContentlubcachedContents.create, z najnowszych punktów końcowych. - Korzystanie z narzędzia MCP: pokaż, że jest ono połączone z serwerem MCP Dokumentów Gemini lub korzysta z narzędzia
search_documentationdo pobierania danych. - Wywoływanie załadowanych umiejętności: wyświetlaj wskaźnik „Korzystanie z umiejętności: gemini-api-dev” (jeśli korzystasz z dodatkowego modułu).
2. Weryfikowanie przejawów i narzędzi
Jeśli agent udzieli ogólnej lub standardowej odpowiedzi, użyj poleceń Discovery lub Status, aby sprawdzić, czy MCP Dokumentów lub umiejętność są załadowane do pamięci.
| Środowisko | Weryfikacja MCP | Weryfikacja umiejętności |
|---|---|---|
| Claude Code | Wpisz /mcp w terminalu, aby wyświetlić aktywne serwery i narzędzia search_documentation. |
Wpisz w terminalu /skills, aby wyświetlić listę wszystkich aktywnych plików manifestu. |
| Kursor | Wybierz Ustawienia > Funkcje > MCP. Sprawdź, czy serwer jest „Połączony”. | Otwórz Ustawienia > Reguły. Sprawdź, czy umiejętność jest widoczna w sekcji „Decyzja agenta”. |
| Antigravity | Sprawdź stan MCP na pasku bocznym Dostosowywanie > Połączenia. | Wpisz /skills list lub sprawdź pasek boczny Dostosowywanie > Reguły. |
| Interfejs wiersza poleceń Gemini | Uruchom gemini mcp list lub użyj /mcp list. |
Uruchom gemini skills list lub użyj polecenia po ukośniku /skills podczas sesji. |
| Copilot | Wpisz @gemini /mcp, aby wyświetlić listę aktywnych łączników danych. |
Wpisz @gemini /skills (lub /skills), aby wyświetlić aktywne rozszerzenia. |
Rozwiązywanie problemów
Jeśli Twój agent podaje tylko ogólne informacje lub nie rozpoznaje metod specyficznych dla Gemini, sprawdź te kwestie:
Agent nie wykrył umiejętności
Większość agentów indeksuje umiejętności tylko podczas uruchamiania.
Rozwiązanie: całkowicie ponownie uruchom IDE (Cursor/VS Code) lub zamknij i ponownie otwórz agenta opartego na terminalu (Claude Code).
Konflikt globalny a lokalny
Jeśli instalacja została przeprowadzona z użyciem flagi --global, agent może ją ignorować na rzecz reguł dotyczących konkretnego projektu.
Rozwiązanie: spróbuj zainstalować umiejętność bezpośrednio w katalogu głównym projektu bez flagi globalnej:
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev