Google Gemini CLI 配置简要指南

AI 技术发展日新月异,令人应接不暇。AI 辅助编程的能力也越来越强,以 Claude Code 为首的国外辅助编程工具层出不穷。其中,Google Gemini CLI 以其开源免费的特性备受青睐。

然而,仅仅是第一步配置就让我卡壳了一个多小时。为了避免大家踩坑,特此记录一下配置过程。

第一步:下载与安装

按照官方介绍,首先需要下载并安装。

要使用 Gemini CLI,你需要先安装 Node.js 18 或更高版本。然后,通过以下命令进行全局安装:

npm install -g @google/gemini-cli

安装完成后,在终端中运行 gemini 命令即可启动。启动后,会提示选择一个颜色主题。

选择主题

根据个人喜好选择一个喜欢的主题。

选择登录方式

Gemini CLI 支持三种登录方式:

  • Google 个人认证
  • Gemini API
  • Vertex AI

强烈建议选择第一种“Google 个人认证”方式。但我本人也是卡在了这里,主要原因是代理问题。你需要将代理软件的端口告诉终端。

代理问题解决
  1. 从你的代理软件中找到代理端口(通常是 78901080 等)。

  2. 在终端(如 CMD 或 PowerShell)中输入以下代码,设置 http_proxyhttps_proxy 环境变量:

    set http_proxy=http://127.0.0.1:7890 & set https_proxy=http://127.0.0.1:7890
    

请将 7890 替换为你实际的代理端口。

运行 Gemini CLI

完成以上步骤后,在你的项目目录下输入 gemini 命令,就可以开始使用啦!

Gemini CLI 启动成功

祝你配置顺利!

Gemini 是由 Google 开发的一系列大型多模态模型,支持文本、图像等多种输入形式。虽然 Google 官方主要提供了基于 API 和 SDK 的方式来与 Gemini 模型进行交互,但也可以通过一些命令行工具实现简单的 CLI(命令行界面)操作。 ### 使用 `gcloud` 命令行工具调用 Gemini 模型 Google 提供了 `gcloud` 命令行工具,允许开发者在终端中直接与 Google Cloud 服务进行交互,包括调用 Gemini 模型。以下是使用 `gcloud` 调用 Gemini 模型的基本步骤: #### 安装和配置 1. **安装 `gcloud` CLI**:可以通过官方文档下载并安装 [Google Cloud SDK](https://cloud.google.com/sdk/docs/install)。 2. **初始化 `gcloud`**: ```bash gcloud init ``` 3. **设置项目**: ```bash gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID ``` #### 调用 Gemini 模型 可以使用 `gcloud` 的 `ai` 子命令来调用 Gemini 模型。例如,以下是一个简单的文本生成请求示例: ```bash gcloud ai language analyze-text --content="Write a short story about a robot exploring space." --model=gemini-pro ``` 此命令将向 Gemini Pro 模型发送一个文本生成请求,并返回生成的文本结果[^1]。 ### 使用自定义脚本调用 Gemini API 如果需要更灵活的 CLI 工具,可以通过编写 Python 或其他语言的脚本来调用 Gemini API。例如,使用 Python 编写一个简单的脚本与 Gemini 模型交互: ```python import google.generativeai as genai # 设置 API 密钥 genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # 初始化模型 model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') # 发送请求 response = model.generate_content("Explain quantum computing in simple terms.") # 输出结果 print(response.text) ``` 运行此脚本后,它将向 Gemini 模型发送一个内容生成请求,并输出生成的结果。 ### 注意事项 - **API 密钥管理**:确保妥善保管 API 密钥,避免泄露。 - **权限设置**:在 Google Cloud 控制台中为您的项目启用必要的 API 并正确配置 IAM 权限。 - **费用控制**:根据 Google Cloud 的定价策略,调用 Gemini 模型可能会产生费用,请合理控制使用量。 ###
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