Configurar seu assistente de programação com o Gemini MCP e Skills

Os assistentes de programação de IA são poderosos, mas têm limitações. Os dados de treinamento são interrompidos em uma data específica, sem novos recursos e mudanças de API. Sem acesso à documentação específica do Gemini, os agentes podem sugerir padrões genéricos em vez de abordagens otimizadas.

Para manter seu assistente de programação atualizado com a API Gemini em constante evolução e o uso recomendado dela, recomendamos configurar o MCP de documentos do Gemini e melhorar seu ambiente com as Habilidades da API Gemini. Embora essas ferramentas possam ser usadas de forma independente, elas foram projetadas para funcionar juntas e oferecer cobertura completa.

Conectar o MCP do Gemini Docs

O Gemini hospeda um servidor público do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) em https://gemini-api-docs-mcp.dev. Ao conectar seu agente de programação a esse servidor, você garante que todas as consultas tenham acesso às APIs mais recentes, atualizações de código e exemplos de configuração ideais.

Execute o seguinte comando no terminal ou na raiz do projeto do agente para instalar o servidor:

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

Esse servidor adiciona uma função search_documentation que o agente pode usar para recuperar definições de API e padrões de integração em tempo real dos arquivos de documentação oficiais do Gemini.

Adicionar habilidades de desenvolvimento de API

As habilidades oferecem regras e práticas recomendadas integradas (como a aplicação das versões corretas do SDK e do modelo atual) diretamente no contexto do seu assistente. A habilidade funciona com o serviço MCP do Gemini Docs: se você tiver os dois instalados, a habilidade usará o serviço MCP para documentação, mas mesmo sem o MCP instalado, ela vai buscar llms.txt em ai.google.dev como substituto.

Para instalar essas habilidades, use uma das seguintes ferramentas compatíveis. As instruções de instalação para ambos são fornecidas abaixo de cada módulo de habilidade:

• skills.sh: recomendado. O padrão aberto para comportamentos de agentes portáteis.
• Context7: compatível com usuários que já utilizam o ecossistema do Context7.

gemini-api-dev

A habilidade fundamental para o desenvolvimento de uso geral do Gemini. Esta habilidade oferece documentação e práticas recomendadas para:

• Roteamento de comandos para modelos atuais (por exemplo, Gemini 3.1 Pro/Flash) e evitação de modelos descontinuados
• Comandos multimodais, chamadas de função, saídas estruturadas e padrões de integração comuns

Instalar com skills.sh

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

Instalar com o Context7

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

gemini-live-api-dev

Habilidade para criar aplicativos de IA de conversação em tempo real com a API Gemini Live. Esta habilidade oferece documentação e práticas recomendadas para:

• Conexões WebSocket para streaming de baixa latência
• Streaming de áudio, vídeo e texto
• Detecção de atividade de voz e suporte para interrupção

Instalar com skills.sh

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

Instalar com o Context7

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

gemini-interactions-api

Habilidade para criar apps com a API Interactions. A API Interactions é uma interface unificada para interagir com modelos e agentes do Gemini, projetada para aplicativos de agentes. Este curso aborda:

• Geração de texto, conversa multiturno e streaming
• Chamada de função, saída estruturada e geração de imagens
• Execução em segundo plano e agentes do Deep Research
• Gerenciamento de estado de conversa do lado do servidor
• Padrões de SDK do Python e do TypeScript

Instalar com skills.sh

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

Instalar com o Context7

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

Confirme a instalação

Depois da instalação, confirme se o assistente de programação consegue se conectar ao servidor MCP do Gemini Docs e usar as habilidades instaladas.

1. Verificar o comportamento do agente

A maneira mais confiável de verificar é fazer uma pergunta técnica ao seu agente sobre a API Gemini.

Comando: "Como faço para usar o armazenamento em cache de contexto com a API Gemini?"

Uma configuração bem-sucedida vai:

• Forneça código preciso: faça referência a métodos específicos do Gemini, como cacheContent ou cachedContents.create, dos endpoints mais recentes.
• Use a ferramenta do MCP: mostre que ela está conectada ao servidor MCP do Gemini Docs ou usando a ferramenta search_documentation para buscar dados.
• Invocar habilidades carregadas: mostrar um indicador de que está "Usando a habilidade: gemini-api-dev" (se estiver usando um wrapper secundário).

2. Verificar manifestações e ferramentas

Se o agente der uma resposta geral ou genérica, use os comandos específicos de descoberta ou status para seu ambiente e verifique se o MCP ou a skill do Docs está carregado na memória.

Solução de problemas

Se o agente fornecer apenas informações gerais ou não reconhecer métodos específicos do Gemini, verifique o seguinte:

O agente não descobriu a habilidade

A maioria dos agentes indexa habilidades apenas na inicialização.

Correção:reinicie completamente o ambiente de desenvolvimento integrado (Cursor/VS Code) ou saia e reabra o agente baseado em terminal (Claude Code).

Conflito global x local

Se você instalou com a flag --global, talvez o agente esteja ignorando-a em favor de regras específicas do projeto.

Correção:tente instalar a skill diretamente na raiz do projeto sem a flag global:

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

Recursos

• Habilidades da API Gemini no GitHub
• API Interactions
• Guia de início rápido
• Bibliotecas