AI 编码智能体依赖于在设定日期截止的训练数据。因此,智能体经常会建议使用已弃用的模型 (gemini-1.5)、旧版 SDK (google-generativeai) 或过时的代码模式。
将智能体连接到官方 Gemini 开发者资源,有助于它使用当前模型、google-genai SDK 和 Interactions API 编写准确的代码。
您可以通过以下五种方式将编码智能体连接到 Gemini 文档、规则和 CLI 工具:
代理资源摘要
| 资源 | 它提供什么 | 可用性 |
|---|---|---|
| Gemini 智能体技能 | 针对特定功能(gemini-api-dev、gemini-live-api-dev、gemini-omni-flash-api)的分步规则、SDK 模式和辅助脚本。 |
已预安装在 AI Studio build 中;可使用 skills.sh、Context7 或代管式代理进行安装。 |
| Gemini Docs MCP 服务器 | 在所有文档中进行实时搜索 (gemini_search_docs) 和完整页面阅读 (gemini_get_doc)。 |
在 Claude Code、Cursor、OpenAI Codex 和 VS Code 中受支持。 |
| Gemini API 插件 | 包含官方 Gemini skill、Docs MCP 服务器和 API 密钥工具的捆绑套餐。 | Antigravity。 |
| 机器可读文档 | 清理 Markdown 页面和 llms.txt 索引。 |
ai.google.dev/gemini-api/docs 上的所有文档页面。 |
| Gemini API CLI | 无状态 CLI (gemini-api),用于从 shell 生成式媒体、分析文件和运行托管式智能体,而无需编写 SDK 代码。 |
使用安装脚本、Go 或预构建的二进制文件在 macOS、Linux 或 Windows 上安装。 |
安装 Gemini 代理技能
智能体技能可为编码智能体提供程序规则、当前模型名称和 SDK 代码模式。您的代理仅在需要时加载每项技能,而无需在提示中添加冗长的指令。这有助于您的代理避免使用已弃用的 SDK,并使用现代 Gemini 模式。
技能可与 Gemini Docs MCP 服务器搭配使用。如果您的代理未安装 MCP 服务器,该技能会回退到 llms.txt。如需详细了解技能的运作方式,请参阅 Gemini API 技能指南。
使用 CLI(skills.sh 或 Context7)安装
使用 skills.sh(推荐)或 Context7 安装技能:
# List all available skills in the repository
npx skills add google-gemini/gemini-skills --list
# Install a specific skill globally with skills.sh
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill <skill-name> --global
# Or install with Context7
npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills <skill-name>
可用的技能
gemini-api-dev
掌握使用 Interactions API 和官方 Gemini API SDK(google-genai for Python 和 @google/genai for TypeScript)构建应用的技能。此技能涵盖:
- 文本生成、多轮对话、流式传输、结构化输出和函数调用
- 图片生成、文字转语音 (TTS) 和多模态输入
- 服务器端对话状态管理、后台执行、Deep Research 和托管代理
- 当前模型名称和迁移旧版
generateContent或google-generativeai代码
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global
gemini-live-api-dev
掌握使用 Gemini Live API 构建实时音频和视频流式传输应用的技能。此技能涵盖以下内容:
- WebSocket 会话管理、临时客户端令牌和会话恢复
- 流式传输音频、视频和文本,支持语音活动检测 (VAD) 和插话
- 后台推理(扩展思考)、非阻塞异步工具调用、转写和实时语音翻译
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-live-api-dev --global
gemini-omni-flash-api
使用 Interactions API 通过 Gemini Omni Flash 生成和编辑视频的技能。包含辅助脚本(upload_file.py、generate_video.py、prep_video.py、inspect_video.py),并涵盖以下内容:
- 文本转视频生成和提示撰写
- 首尾帧过渡和参考引导式视频生成
- 视频扩展程序和媒体预处理工作流
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-omni-flash-api --global
在托管式智能体中装载技能
使用 Interactions API 运行远程托管代理时,您可以将 google-gemini/gemini-skills 代码库装载到代理的工作区中。如需了解详情,请参阅 Gemini API 技能指南:
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
agent="antigravity-preview-09-2026",
input="Build a script that generates a 5-second video of a neon cityscape.",
environment={
"type": "remote",
"sources": [
{
"type": "repository",
"source": "https://github.com/google-gemini/gemini-skills",
"target": ".agents",
}
],
},
)
连接 Gemini Docs MCP 服务器
借助公开的 Gemini Docs MCP 服务器 (https://gemini-api-docs-mcp.dev),您的智能体可以实时访问整个文档网站。您的代理可以搜索和阅读文档页面,以查看请求架构、模型限制和新功能:
gemini_search_docs:按主题或查询搜索 Gemini API 文档。gemini_get_doc:读取特定文档页面的完整 Markdown 内容。
快速设置
在终端或项目根目录中运行此命令,以自动配置检测到的编码智能体:
npx add-mcp "https://gemini-api-docs-mcp.dev"
按环境配置
Claude Code
在终端中运行:
$ claude mcp add --transport http geminiDocs https://gemini-api-docs-mcp.dev
光标
添加到 ~/.cursor/mcp.json(全局)或 .cursor/mcp.json(项目):
{
"mcpServers": {
"geminiDocs": {
"url": "https://gemini-api-docs-mcp.dev"
}
}
}
OpenAI Codex
在终端中运行:
$ codex mcp add geminiDocs --url https://gemini-api-docs-mcp.dev
或添加到 ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.geminiDocs]
url = "https://gemini-api-docs-mcp.dev"
VS Code (Copilot)
在工作区中添加到 .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"geminiDocs": {
"type": "http",
"url": "https://gemini-api-docs-mcp.dev"
}
}
}
Gemini API 插件
如果您使用 Antigravity,则 Gemini API 插件是设置工作区的最快方法。它将 Gemini Docs MCP 服务器、所有官方 Gemini 技能(gemini-api-dev、gemini-live-api-dev、gemini-omni-flash-api)和 API 密钥工具打包在一个下载文件中。
- 在 Antigravity 中安装(界面):前往设置 > 自定义 > Build with Google 插件,然后下载 Gemini API。
- 使用 CLI 安装:
bash agy plugin install https://github.com/google-gemini/gemini-skills
机器可读文档
标准网页包含 HTML 标记、导航栏和脚本,这些内容会占用上下文窗口空间。ai.google.dev 提供机器可读的端点,以便智能体和脚本可以直接提取干净的 Markdown:
llms.txt索引 (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt):列出所有 Gemini API 文档页面,并提供指向每个页面的链接。- 直接 Markdown 网址 (
.md.txt):将.md.txt附加到ai.google.dev上的任何文档网址(例如https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents.md.txt),即可获取已保存提示、AGENTS.md规则或自动化脚本的干净 Markdown 源代码。
推荐的项目规则 (AGENTS.md)
项目规则文件(AGENTS.md、.cursorrules 或 CLAUDE.md)设置在每个智能体对话开始时加载的基准规则。将这些准则添加到项目根目录中,以便编码智能体默认使用当前模型和 SDK:
# Gemini API Guidelines
- Before writing Gemini API code, consult the `geminiDocs` MCP server (`gemini_search_docs` / `gemini_get_doc`) or `https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt`.
- Always use the current Gemini API SDK (`google-genai` for Python, `@google/genai` for TypeScript/JavaScript). Never use legacy SDKs (`google-generativeai` or `@google/generative-ai`).
- Use the Interactions API (`client.interactions.create`) for new applications unless a specific feature requires `generateContent`.
- Use current recommended models (see https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) and avoid deprecated models.
验证和问题排查
验证您的设置
如需测试设置,请向编程智能体询问以下问题:
Look up the request schema for the Gemini Interactions API in the documentation.
配置好的智能体将使用 geminiDocs MCP 服务器上的 gemini_search_docs,并使用 client.interactions.create 以及 google-genai 或 @google/genai SDK 编写代码。
状态命令
| 环境 | MCP 验证 | 技能验证 |
|---|---|---|
| Claude Code | 运行:/mcp |
运行:/skills |
| Cursor | 依次打开设置 > 功能 > MCP | 依次打开设置 > 规则 |
| OpenAI Codex | 运行:codex mcp list |
勾选 .codex/skills/ 或 ~/.codex/skills/ |
| Antigravity | 依次打开自定义 > 关联应用 | 打开自定义 > 规则或运行 /skills list |
| VS Code (Copilot) | 打开扩展程序 > MCP 或“输出”面板 | 在 Copilot Chat 中点击 Select Tools(选择工具) |
问题排查
- 未检测到技能或 MCP 服务器:重启编辑器(Cursor 或 VS Code)或终端会话(Claude Code 或 Codex)。大多数智能体仅在启动时加载 MCP 服务器和技能。
- 全局技能冲突:如果您的智能体忽略了全局安装的技能,请在项目根目录中安装该技能,而不使用
--global:bash npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev - 规则被忽略:确保
AGENTS.md、.cursorrules或CLAUDE.md文件位于项目的根目录中。