开源4天狂揽45K星！Google Gemini CLI完整安装使用教程（含MCP集成指南）_google cli mcp

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开源4天狂揽45K星！Google Gemini CLI完整安装使用教程（含MCP集成指南）

详细解析Google最新开源的Gemini CLI工具，从基础安装到MCP服务器集成，带你掌握这个革命性的AI命令行工具，实现智能化编程和多模态AI应用开发。

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大家好！最近AI圈又炸了，Google开源的Gemini CLI短短4天时间就狂揽45K星，这个势头简直停不下来！作为一个关注AI前沿的技术博主，今天必须给大家详细介绍这个革命性的工具。

🚀 什么是Gemini CLI？为什么这么火？

Gemini CLI是Google基于最强大模型Gemini 2.5 Pro开发的开源AI命令行工具，它不仅仅是一个简单的聊天机器人，而是一个功能强大的AI Agent，能够：

🔥 免费使用Gemini 2.5 Pro：每分钟60次请求，每天1000次请求
💻 智能编程助手：代码生成、调试、重构一条龙
🎨 多模态AI能力：文本、图像、音频、视频全支持
🔧 MCP协议集成：连接外部工具和API
📁 大型项目支持：200万token超长上下文
🌐 实时联网搜索：获取最新信息

相比Cursor这样的付费工具，Gemini CLI的命令行方式不仅更酷，而且完全免费！这就是为什么它能在短时间内获得如此高的关注度。

📋 系统要求与环境准备

基本要求

在开始安装之前，请确保你的系统满足以下要求：

Node.js
：版本18或更高（必须）
操作系统
：Windows 10+、macOS 10.15+、Linux
网络环境
：需要科学上网工具
存储空间
：至少1GB可用空间

检查Node.js版本

首先检查你的Node.js版本：

node -v

如果版本低于18或未安装，请访问Node.js官网下载安装最新LTS版本。

🛠 Gemini CLI安装详细教程

方法一：NPX直接运行（推荐新手）

如果你只是想快速体验，可以直接运行：

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

或者：

npx @google/gemini-cli

方法二：全局安装（推荐日常使用）

npm install -g @google/gemini-cli

Windows用户注意：

以管理员身份运行PowerShell或命令提示符
如果遇到权限问题，可以先配置npm全局目录：

npm config set prefix %APPDATA%\\npm

macOS/Linux用户：

sudo npm install -g @google/gemini-cli

验证安装

安装完成后，运行以下命令验证：

gemini --version

如果看到版本号，说明安装成功！

⚙️ 首次配置和身份验证

启动Gemini CLI

在终端中输入：

gemini

首次运行会进入配置向导。

步骤1：选择主题

Gemini CLI提供多种精美主题：
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使用方向键选择，按Enter确认。

步骤2：身份验证方式

Gemini CLI提供三种登录方式：
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方式一：Google账户登录（推荐）

选择\"Login with Google\"
系统会自动打开浏览器
登录你的Google账户
授权Gemini CLI访问权限

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免费配额：

每分钟最多60次请求
每天最多1,000次请求
使用Gemini 2.5 Pro模型

解决登录问题

如果遇到登录转圈问题，需要额外配置：

进入这个界面点 sign in 就会转半天，登录不上去。会转半天。

所以要做几个操作：先登录下面网站开通Google Code Assist权限

Google Code Assist地址： https://console.cloud.google.com/marketplace/product/google/geminicloudassist.googleapis.com？q=search&referrer=search&inv=1&invt=Ab1S8w&project=poetic-park-411205

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开通后跳转到这个页面，选择一个项目（就用默认的就好了）

点这个项目进去复制项目 id：
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设置环境变量：

Windows：

set GOOGLE_CLOUD_PROJECT=你的项目ID

macOS/Linux：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=你的项目ID

3. 配置网络代理

Windows：

set https_proxy=http://127.0.0.1:7897

macOS/Linux：

export https_proxy=http://127.0.0.1:7897

注意：端口号根据你的代理工具实际端口调整。

方式二：API密钥

如果需要更高配额，可以使用API密钥：

访问Google AI Studio生成一个 key：

地址：https://aistudio.google.com/apikey

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2.将 api key 配置到环境变量中去。

Windows（PowerShell）：

$env:GEMINI_API_KEY=\"YOUR_API_KEY\"

Windows（命令提示符）：

set GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY

macOS/Linux：

export GEMINI_API_KEY=\"YOUR_API_KEY\"

方式三：Vertex AI（企业用户）

适合企业用户，需要配置Google Cloud项目。

🎯 基础使用指南

启动交互模式

配置完成后，再次运行：

gemini

进入交互模式，你会看到欢迎界面。

基本对话示例

> 你好，请介绍一下自己的能力> 帮我写一个Python函数来计算斐波那契数列> 分析一下当前目录的项目结构

文件上传和分析

Gemini CLI支持多种文件格式：

上传单个文件

> @filename.py> 分析这个代码文件并提出优化建议

支持的文件格式

代码文件
：.js, .py, .java, .cpp, .go, .rs等
文档文件
：.txt, .md, .pdf, .docx
图片文件
：.jpg, .png, .gif, .webp, .svg
数据文件
：.json, .csv, .xml, .yaml

批量文件分析

> @file1.py @file2.js @config.json> 分析这些文件的关系并提出架构建议

项目级别分析

> 分析当前项目的代码质量> 这个项目有什么安全隐患？> 帮我生成项目的README文档> 为这个项目创建单元测试

🔧 高级功能详解

1. 智能代码生成

生成完整应用

> 帮我创建一个日程管理网站，包含：> - 添加、删除、编辑任务> - 任务分类和优先级> - 响应式设计> - 本地存储> 使用React和Tailwind CSS

代码重构

> @legacy_code.js> 将这个代码重构为现代ES6+语法，添加TypeScript类型

2. 多模态处理能力

图片分析

> @screenshot.png> 分析这个界面设计，提供UX改进建议

从设计稿生成代码

> @mockup.png> 根据这个设计稿生成HTML和CSS代码

3. 实时联网搜索

> 查询2024年最新的React最佳实践> 分析当前JavaScript生态系统的发展趋势> 对比Vue 3和React 18的性能差异

4. 命令行工具集成

查看可用命令

在交互模式中输入：

/help

常用快捷命令

```
/clear
```
- 清除对话历史
```
/save
```
- 保存当前对话
```
/exit
```
- 退出程序
```
@
```
- 上传文件
```
Ctrl+C
```
- 中断当前操作

🌟 MCP（Model Context Protocol）集成指南

什么是MCP？

**Model Context Protocol（模型上下文协议）**是Anthropic开发的开放标准，用于连接AI助手与外部系统。它就像\"AI集成的USB-C接口\"，让AI模型能够：

🔌 标准化集成：统一的方式连接各种外部系统
🛠 工具扩展：动态加载和使用各种工具
🔒 安全交互：安全的API调用，无需硬编码凭据
📈 可扩展性：轻松添加新的功能和服务

MCP服务器类型

常见的MCP服务器包括：

文件系统
：访问本地文件和目录
网络搜索
：实时网络搜索
数据库
：SQL/NoSQL数据库查询
版本控制
：Git操作
API集成
：各种第三方API
媒体生成
：图像、视频、音频生成

安装MCP服务器

1. 打开settings.js文件

在目录C:\\Users\\admin.gemini下面找到settings.json文件
打开后是下面的样子

{ \"theme\": \"Dracula\", \"selectedAuthType\": \"oauth-personal\", \"preferredEditor\": \"vscode\"}

1. 修改配置文件

在vscode后面接着配置mcp服务就行
这个配置是我的电脑windows的

{ \"theme\": \"Dracula\", \"selectedAuthType\": \"oauth-personal\", \"preferredEditor\": \"vscode\", \"mcpServers\": { \"sequential-thinking\": { \"command\": \"cmd\", \"args\": [ \"/c\", \"npx\", \"-y\", \"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking\" ] }, \"amap-maps\": { \"command\": \"cmd\", \"args\": [ \"/c\", \"npx\", \"-y\", \"@amap/amap-maps-mcp-server\" ], \"env\": { \"AMAP_MAPS_API_KEY\": \"ea8cf16b22fab8059188cb9577fabb66\" } }, \"12306-mcp\": { \"command\": \"npx\", \"args\": [ \"-y\", \"12306-mcp\" ] }, \"edgeone-pages-mcp-server\": { \"command\": \"npx\", \"args\": [ \"edgeone-pages-mcp\" ], \"env\": { \"EDGEONE_PAGES_API_TOKEN\": \"\", \"EDGEONE_PAGES_PROJECT_NAME\": \"\" } }, \"word-document-server\": { \"command\": \"uvx\", \"args\": [ \"--from\", \"office-word-mcp-server\", \"word_mcp_server\" ] }, \"github\": { \"command\": \"npx\", \"args\": [ \"-y\", \"@modelcontextprotocol/server-github\" ], \"env\": { \"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN\": \"\" } }, \"fetch-server\": { \"command\": \"uvx\", \"args\": [ \"mcp-server-fetch\", \"--ignore-robots-txt\", \"--user-agent=MyCustomUserAgent/1.0\" ], \"env\": {}, \"timeout\": 600 }, \"markdownify\": { \"command\": \"node\", \"args\": [ \"E:/AI/MCP/markdownify-mcp/dist/index.js\" ], \"env\": { \"UV_PATH\": \"/path/to/uv\" } } }}

2. Windows配置示例

{ \"mcpServers\":{ \"filesystem\":{ \"command\":\"python\", \"args\":[\"-m\",\"mcp_server_filesystem\",\"--root\",\"C:\\\\Users\\\\YourName\\\\Projects\"], \"env\":{} }}}

3. macOS/Linux配置示例

{ \"mcpServers\":{ \"filesystem\":{ \"command\":\"mcp-server-filesystem\", \"args\":[\"--root\",\"/Users/yourname/Projects\"], \"env\":{} }}}

实际MCP集成案例

案例1：文件系统集成

配置文件系统MCP服务器后，你可以：

> 列出项目目录下的所有Python文件> 读取config.py文件的内容> 创建一个新的测试文件> 搜索包含\"TODO\"的所有文件

案例2：数据库集成

安装数据库MCP服务器：

pip install mcp-server-sqlite

配置：

{ \"mcpServers\":{ \"database\":{ \"command\":\"mcp-server-sqlite\", \"args\":[\"--db-path\",\"./data.db\"], \"env\":{} }}}

使用：

> 查询用户表中的所有记录> 创建一个新的产品表> 分析销售数据的趋势

案例3：网络搜索集成

pip install mcp-server-web-search

配置：

{ \"mcpServers\":{ \"search\":{ \"command\":\"mcp-server-web-search\", \"args\":[], \"env\":{ \"SEARCH_API_KEY\":\"your-api-key\" } }}}

使用：

> 搜索最新的AI技术趋势> 查找React 18的最佳实践> 获取当前的加密货币价格

自定义MCP服务器开发

1. 创建简单的MCP服务器

# my_mcp_server.pyfrom mcp import FastMCPapp = FastMCP(\"My Custom Server\")@app.tool()defcalculate_fibonacci(n: int) -> int: \"\"\"计算斐波那契数列的第n项\"\"\" if n  dict: \"\"\"获取系统信息\"\"\" import platform return { \"system\": platform.system(), \"version\": platform.version(), \"machine\": platform.machine() }if __name__ == \"__main__\": app.run()

2. 配置自定义服务器

{ \"mcpServers\":{ \"custom\":{ \"command\":\"python\", \"args\":[\"my_mcp_server.py\"], \"env\":{} }}}

3. 使用自定义工具

> 计算斐波那契数列的第10项> 获取当前系统信息

MCP故障排除

常见问题1：服务器启动失败

错误信息：

Failed to start MCP server

解决方案：

检查Python环境是否正确
确认MCP服务器包已安装
验证配置文件路径正确
查看错误日志

常见问题2：权限问题

错误信息：

Permission denied

解决方案：

确保文件路径有读写权限
在Windows上以管理员身份运行
检查防火墙设置

常见问题3：环境变量问题

解决方案：

确认API密钥正确设置
检查环境变量格式
重启终端会话

🎨 实际应用场景

场景1：全栈应用开发

> 创建一个博客系统，包含：> - 用户认证和授权> - 文章CRUD操作> - 评论系统> - 搜索功能> - 响应式设计> 使用Next.js、Prisma和PostgreSQL

场景2：数据分析项目

> @sales_data.csv> 分析这些销售数据：> - 计算关键指标> - 识别趋势和异常> - 创建可视化图表> - 生成分析报告> - 提供业务建议

场景3：DevOps自动化

> 创建CI/CD流水线配置：> - GitHub Actions工作流> - Docker容器化> - 自动化测试> - 部署到AWS> - 监控和告警

场景4：移动应用开发

> @app_design.png> 根据这个设计稿创建React Native应用：> - 导航结构> - 组件设计> - 状态管理> - API集成> - 性能优化

🔍 VS Code集成使用

在VS Code中使用

打开VS Code
按Ctrl+``（或Cmd+``）打开集成终端
运行gemini启动CLI

工作流示例

> @src/> 分析这个项目的代码架构> 找出潜在的性能问题> 建议重构方案> 生成单元测试

提高效率的技巧

使用@快速上传文件
利用历史记录功能
保存常用的提示词模板
结合Git工作流使用

🚨 故障排除完整指南

安装问题

问题1：npm安装失败

错误信息：

npm ERR! code EACCES

解决方案：

# Windows - 以管理员身份运行# macOS/Linux - 使用sudosudo npm install -g @google/gemini-cli# 或配置npm全局目录npm config set prefix ~/.npm-globalexport PATH=~/.npm-global/bin:$PATH

问题2：Node.js版本过低

解决方案：

卸载旧版本Node.js
从官网下载最新LTS版本
重新安装Gemini CLI

问题3：网络连接问题

解决方案：

# 配置npm代理npm config set proxy http://127.0.0.1:7890npm config set https-proxy http://127.0.0.1:7890# 使用国内镜像npm config set registry https://registry.npmmirror.com/

运行时问题

问题1：命令未找到

解决方案：

确认全局安装成功
检查PATH环境变量
重启终端

问题2：身份验证失败

解决方案：

检查网络连接
确认代理设置正确
清除浏览器缓存
重新进行身份验证

问题3：MCP服务器连接失败

解决方案：

检查Python环境
确认MCP服务器已安装
验证配置文件格式
查看错误日志

💡 最佳实践建议

1. 提示词优化

好的提示词示例：

> 创建一个用户注册表单，要求：> - 用户名验证（3-20字符，字母数字下划线）> - 邮箱格式验证> - 密码强度检查（8位以上，包含大小写字母数字）> - 确认密码匹配> - 使用React Hook Form> - 添加错误提示和成功反馈> - 响应式设计

避免的提示词：

> 做个表单

2. 项目组织

为不同项目创建专门目录
使用有意义的文件名
保持代码库整洁
定期备份重要对话

3. 安全考虑

不要上传包含敏感信息的文件
定期更新API密钥
在公共网络中谨慎使用
遵循公司安全政策

4. 性能优化

定期清理对话历史
只上传相关文件
使用具体的提示词
选择合适的模型

🔮 未来发展趋势

即将推出的功能

本地模型支持
：支持运行本地AI模型
插件生态系统
：丰富的第三方插件
团队协作功能
：多用户协作开发
更多MCP集成
：更多外部工具集成
移动端支持
：移动设备CLI体验

保持更新

# 检查更新npm outdated -g @google/gemini-cli# 更新到最新版本npm update -g @google/gemini-cli

社区参与

关注GitHub仓库
参与社区讨论
报告bug和提出功能请求
贡献代码和文档

📊 与其他工具对比

特性 Gemini CLI Cursor GitHub Copilot 价格免费 $20/月 $10/月模型 Gemini 2.5 Pro GPT-4 GPT-4 上下文长度 200万token 有限有限多模态支持 ✅ ✅ ❌ MCP集成 ✅ ❌ ❌ 命令行界面 ✅ ❌ ❌ 实时联网 ✅ ❌ ❌

🎯 总结

Google Gemini CLI的开源确实是AI开发工具领域的一次重大突破。它不仅提供了强大的AI能力，还通过MCP协议实现了前所未有的扩展性。

核心优势

✅ 完全免费：无需付费即可使用最先进的AI模型
✅ 功能强大：从代码生成到多模态处理，应有尽有
✅ 高度可扩展：通过MCP协议连接无限可能
✅ 开发者友好：命令行界面，符合开发者习惯
✅ 持续更新：Google官方维护，功能不断增强

适用人群

前端/后端开发者
：代码生成和调试
全栈工程师
：端到端应用开发
数据科学家
：数据分析和可视化
DevOps工程师
：自动化和部署
AI研究者
：模型集成和实验

Gemini CLI的出现标志着AI辅助开发进入了一个新时代。它不仅仅是一个工具，更是开发者工作方式的一次革命。随着MCP生态系统的不断完善，我们可以期待更多令人兴奋的功能和应用场景。