Gemini CLI：在终端中释放 Gemini 的强大能力

Gemini CLI 是一款开源的 AI 代理，它将 Google Gemini 的强大能力直接带入您的终端。它为 Gemini 模型提供了轻量级的访问方式，让您能以最直接的路径与模型进行交互。

核心优势

🎯 免费额度：使用个人 Google 账号，可享每分钟 60 次、每天 1000 次的免费请求。
🧠 强大的 Gemini 2.5 Pro：支持高达 100 万 token 的上下文窗口。
🔧 内置工具：集成了 Google 搜索、文件操作、Shell 命令执行和网页抓取等实用工具。
🔌 可扩展性：支持 MCP (Model Context Protocol)，允许您轻松集成自定义功能。
💻 终端优先：专为习惯在命令行环境中工作的开发者设计。
🛡️ 完全开源：采用 Apache 2.0 许可证。

安装指南

快速安装

通过 npx 即时运行 (无需安装)

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

通过 npm 全局安装

npm install -g @google/gemini-cli

通过 Homebrew 全局安装 (macOS/Linux)

brew install gemini-cli

系统要求

Node.js 20 或更高版本。
支持 macOS、Linux 或 Windows 操作系统。

发布周期

Gemini CLI 提供不同稳定性的版本标签，您可以根据需求选择安装：

稳定版 (@latest)：每周二 UTC 20:00 发布，是上周预览版的正式推广，包含了必要的错误修复和验证。
```
npm install -g @google/gemini-cli@latest
```
预览版 (@preview)：每周二 UTC 23:59 发布，包含最新功能，但可能存在未完全验证的问题。
```
npm install -g @google/gemini-cli@preview
```
每日构建版 (@nightly)：每日 UTC 00:00 从主分支构建，包含最新的代码提交，稳定性最低。
```
npm install -g @google/gemini-cli@nightly
```

主要功能

代码理解与生成

查询和编辑大型代码库。
利用多模态能力，从 PDF、图片或草图生成新应用。
使用自然语言调试和解决问题。

自动化与集成

自动化执行操作任务，例如查询 Pull Request 或处理复杂的 rebase。
通过 MCP 服务器连接新功能，如使用 Imagen、Veo 或 Lyria 进行媒体生成。
在脚本中以非交互模式运行，实现工作流自动化。

高级功能

通过内置的 Google 搜索为您的查询提供实时信息和事实依据。
支持会话检查点，可以保存和恢复复杂的对话。
使用自定义上下文文件 (GEMINI.md) 为特定项目定制模型行为。

GitHub 集成

通过 Gemini CLI GitHub Action，您可以将 Gemini 直接集成到 GitHub 工作流中：

Pull Request 审查：基于上下文提供反馈和建议，自动进行代码审查。
Issue 分类：根据内容分析，自动为 GitHub Issue 添加标签并确定优先级。
按需辅助：在 Issue 和 PR 中通过 @gemini-cli 提及，以获得调试、解释或任务委托方面的帮助。
自定义工作流：构建满足团队需求的自动化、定时或按需触发的工作流。

认证方式

您可以根据自己的需求选择最合适的认证方法。

方式一：通过 Google 账号登录 (OAuth)

最适合：个人开发者以及拥有 Gemini Code Assist 许可证的用户。
优点：
- 享受每分钟 60 次请求的免费额度。
- 可使用拥有 100 万 token 上下文窗口的 Gemini 2.5 Pro。
- 无需管理 API 密钥，只需登录您的 Google 账号。
- 自动更新以使用最新的模型。

启动 Gemini CLI 后，选择 Login with Google 并按照浏览器提示完成认证流程即可。

gemini

如果您使用的是组织提供的付费 Code Assist 许可证，请记得设置您的 Google Cloud 项目：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_NAME"
gemini

方式二：使用 Gemini API 密钥

最适合：需要精确控制模型或付费访问的开发者。
优点：
- 使用 Gemini 2.5 Pro 可享每天 100 次的免费请求。
- 可以选择特定的 Gemini 模型。
- 按需付费，可根据需要升级以获得更高的使用限额。

首先，从 Google AI Studio 获取您的 API 密钥，然后通过环境变量进行设置：

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
gemini

方式三：使用 Vertex AI

最适合：企业团队和生产级工作负载。
优点：
- 提供企业级功能，如高级安全性和合规性。
- 可扩展性强，绑定结算账号后可获得更高的速率限制。
- 与现有的 Google Cloud 基础设施无缝集成。

从 Google Cloud Console 获取您的 API 密钥，并设置相应的环境变量：

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
gemini

快速上手

基本用法

在当前目录启动

gemini

包含多个目录作为上下文

gemini --include-directories ../lib,../docs

使用特定模型

gemini -m gemini-1.5-flash

在脚本中使用（非交互模式）

您可以将 Gemini CLI 用于自动化脚本。

获取简单的文本响应：

gemini -p "解释一下这个代码库的架构"

获取结构化的 JSON 输出，以便于解析和错误处理：

gemini -p "解释一下这个代码库的架构" --output-format json

快速示例

启动一个新项目

cd new-project/
gemini > 帮我写一个 Discord 机器人，它能使用我提供的 FAQ.md 文件来回答问题。

分析现有代码

git clone https://github.com/google-gemini/gemini-cli
cd gemini-cli
gemini > 帮我总结一下昨天所有的代码变更。

扩展与定制

使用 MCP 服务器

您可以在 ~/.gemini/settings.json 文件中配置 MCP (Model Context Protocol) 服务器，以使用自定义工具扩展 Gemini CLI 的功能。

例如，您可以调用自定义的 @github 或 @slack 工具：

> @github 列出我所有待处理的 Pull Request
> @slack 将今天所有提交的摘要发送到 #dev 频道
> @database 运行一个查询来查找不活跃的用户

参与贡献

我们欢迎社区的贡献！Gemini CLI 是一个完全开源的项目 (Apache 2.0)，我们鼓励您：

报告 Bug 和提出功能建议。
改进项目文档。
提交代码以修复问题或实现新功能。
分享您自己构建的 MCP 服务器和扩展。

您可以查阅项目的贡献指南和官方路线图来了解开发设置、编码标准以及未来的功能规划。

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核心优势#

安装指南#

快速安装#

系统要求#

发布周期#

主要功能#

代码理解与生成#

自动化与集成#

高级功能#

GitHub 集成#

认证方式#

方式一：通过 Google 账号登录 (OAuth)#

方式二：使用 Gemini API 密钥#

方式三：使用 Vertex AI#

快速上手#

基本用法#

在脚本中使用（非交互模式）#

快速示例#

扩展与定制#

使用 MCP 服务器#

参与贡献#