Resumen
Deja que tu IA use Google Gemini con tu propia clave de API: haz preguntas a los modelos Gemini, analiza imágenes y PDF desde un enlace, cuenta tokens, crea embeddings y genera o edita imágenes con Nano Banana que aparecen directamente en el chat.
Configuración guiada
Conecta Google Gemini API a Microsoft Copilot en 2 minutos
Empieza la prueba gratuita en AnythingMCP Cloud, conecta Google Gemini API con la configuración guiada y añade tu URL MCP a Microsoft Copilot. Sin código y sin servidores que mantener.
Sin tarjeta de crédito · 7 días de prueba · Alternativa self-host disponible
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para Google Gemini API
Haz clic en un prompt para copiarlo. Pégalo en Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot u OpenClaw para ejecutarlo contra este conector.
Claude es IA y puede equivocarse. Verifica siempre las respuestas.
💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → Google Gemini API, pega tus credenciales, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
Gemini API + Microsoft Copilot
Deja que tu IA use Google Gemini con tu propia clave de API: haz preguntas a los modelos Gemini, analiza imágenes y PDF desde un enlace, cuenta tokens, crea embeddings y genera o edita imágenes con Nano Banana que aparecen directamente en el chat.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
GEMINI_API_KEY
Paso 1 — Obtener credenciales
- Abre Google AI Studio en
https://aistudio.google.com/apikeye inicia sesión con tu cuenta de Google. - Haz clic en Create API key, elige o crea un proyecto de Google Cloud y copia la clave. Normalmente empieza por
AIza. - Pégala en
GEMINI_API_KEYe instala el conector. La clave solo se envía a Google. - Para generar imágenes, o para tener límites más altos, activa la facturación del proyecto de la clave en AI Studio (Get API key y luego Set up billing). Los modelos de imagen no tienen nivel gratuito.
- Ejecuta
gemini_list_modelspara ver qué modelos puede usar tu clave. No cuesta nada.
Facturación: la Gemini API funciona con tu propia clave. Cada llamada, salvo la lista de modelos, la Files API y el recuento de tokens, se factura al proyecto de la clave o cuenta para su nivel gratuito. En el nivel gratuito, los modelos de texto y de embeddings son gratis dentro de límites por minuto y por día, y Google puede usar los prompts del nivel gratuito para mejorar sus productos. La IA usa modelos predeterminados baratos y rápidos (gemini-3.1-flash-lite para texto, gemini-embedding-001 para embeddings) salvo que pidas uno más potente, y gemini_count_tokens estima gratis un prompt largo antes de enviarlo.
Las imágenes cuestan dinero: gemini_generate_image y gemini_edit_image crean o cambian imágenes con Nano Banana y las muestran directamente en el chat. El modelo de imagen predeterminado cuesta unos 0,034 $ por imagen y el más potente unos 0,13 $, así que la IA te pide confirmación antes de cada imagen. Las imágenes de más de 4 MB no se devuelven: pide un tamaño menor.
Archivos por enlace: gemini_analyze_file_url responde preguntas sobre una imagen, un PDF, un archivo de texto o CSV o un vídeo corto accesible mediante un enlace HTTPS público de hasta 15 MB. Gemini abre el enlace por sí mismo, así que debe funcionar sin iniciar sesión. Las herramientas de la Files API listan y leen los archivos guardados del proyecto, que caducan a las 48 horas. gemini_delete_file está desactivada al instalar.
Errores frecuentes: 400 con clave no válida: la clave es incorrecta o se eliminó, así que crea una nueva en AI Studio. 403: la clave está restringida a otras API (en la Google Cloud console, en Credentials, API restrictions, permite la Generative Language API), la API está desactivada en su proyecto o un enlace a un archivo no es público. 404: el código del modelo no existe, compruébalo con gemini_list_models. 429: se alcanzó un límite del nivel gratuito o del de pago, o se llamó a un modelo de imagen sin facturación; espera o activa la facturación. Un 400 que dice que el nivel gratuito no está disponible significa que no se ofrece en tu región: activa la facturación. Una solicitud bloqueada por los filtros de seguridad de Google vuelve como error y no se reintenta.
El conector no sube archivos, no transmite audio ni vídeo (Live API), no genera voz ni vídeo (Veo) y no gestiona context caching, trabajos por lotes, modelos ajustados ni file search stores.
Paso 2 — Instalar el adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Paso 3 — Añadir el conector en Microsoft Copilot
La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestraYOUR_SERVER_ID.
Microsoft Copilot usa servidores MCP a través de agentes creados en Copilot Studio: añades AnythingMCP a un agente como herramienta y luego publicas el agente en Microsoft 365 Copilot y Teams. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft por Streamable HTTP, que AnythingMCP admite.
- En Copilot Studio, abre tu agente (o crea uno), ve a Tools y elige Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
- Escribe un Server name (por ejemplo
AnythingMCP), una Server description que diga qué hace el conector y la Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Copilot Studio usa la descripción para decidir cuándo llamar al servidor. - En la autenticación, elige API key, pon Type en Header y
X-API-Keycomo nombre de la cabecera, y selecciona Create. - En Add tool, elige Create a new connection, pega una clave de API MCP de AnythingMCP (MCP Servers → tu servidor → API keys) y selecciona Add to agent.
- Pruébalo en el panel Test del agente: pide algo que necesite las herramientas de
Gemini API. - Selecciona Publish y luego Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, deja marcada Make agent available in Microsoft Copilot y elige Add channel. See agent in Teams lo instala para ti; en Microsoft 365 Copilot, escribe @ y elige el agente.
¿Prefieres que cada persona inicie sesión? En lugar de la clave de API elige OAuth 2.0 → Dynamic discovery: cada usuario inicia sesión en AnythingMCP la primera vez que el agente lo llama.
¿Lo alojas tú mismo? Usa la dirección HTTPS pública de tu instancia en lugar de https://cloud.anythingmcp.com. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft, así que localhost no funciona.
Herramientas disponibles
| Tool | What it does |
|---|---|
gemini_list_models | List the Gemini models this API key can use, with their input and output token limits, whether they think, and the methods they support… |
gemini_get_model | Read one Gemini model: display name, description, version, input and output token limits, default temperature, top-p and top-k, whether it… |
gemini_generate_text | Ask a Gemini model one question and get its text answer (generateContent) |
gemini_generate_content | Full generateContent call for conversations and mixed input. contents is the list of turns: [{"role": "user", "parts": [{"text": "..."}]}… |
gemini_analyze_file_url | Ask a Gemini model about a file on the web: an image, a PDF, a text or CSV file or a short video, given by its public HTTPS link (up to 15… |
gemini_count_tokens | Count how many input tokens a text is for a Gemini model, to estimate cost or check it fits the context window before a long call |
gemini_embed_text | Turn one text into an embedding vector (embedContent) for semantic search, clustering or similarity |
gemini_batch_embed_texts | Embed up to 20 texts in one call (batchEmbedContents); the vectors come back in the order given |
gemini_generate_image | Create a picture from a text description with a Gemini image model (Nano Banana) and return it as an image the user can see |
gemini_edit_image | Change an existing picture with a Gemini image model: describe the edit ("replace the sky with a sunset", "remove the person on the left"… |
gemini_list_files | List the files stored in the project's Gemini Files API (uploaded for prompts, or generated), newest first, with name, display name, MIME… |
gemini_get_file | Read one file of the Gemini Files API: display name, MIME type, size, state (PROCESSING, ACTIVE or FAILED), uri to use in… |
gemini_delete_file | Delete a file from the Gemini Files API before it expires |
Ejemplos de prompts
- "Lee el PDF con la lista de precios del proveedor en el enlace que pego abajo y enumera cada producto con su precio."
- "Pide a Gemini que reescriba esta descripción de producto para nuestra tienda online con un tono más breve y cercano."
- "¿Cuántos tokens tiene esta propuesta para Gemini y cuánto costaría resumirla con el modelo predeterminado?"
- "Crea con Nano Banana una foto de producto de nuestra taza de cerámica azul sobre una mesa de madera, pero dime antes el coste y espera mi OK."
FAQ
¿Para qué Copilot es? Para Microsoft 365 Copilot en el trabajo, mediante agentes de Copilot Studio. La app de Microsoft Copilot para cuentas personales no permite añadir tu propio servidor MCP.
¿Qué necesito? Una cuenta de trabajo con acceso a Copilot Studio (licencia o prueba) para crear el agente. Quien lo use en Microsoft 365 Copilot o Teams necesita acceso al agente: compártelo o pide a un administrador que lo publique para la organización. Si tu organización aplica directivas de datos a los conectores de Power Platform, también cubren los servidores MCP.
El agente no llama a las herramientas. Comprueba que el nombre de la cabecera sea exactamente X-API-Key y que la clave pertenezca al mismo servidor MCP que la URL, y escribe una Server description concreta: Copilot Studio la usa para decidir cuándo llamar al servidor. Vuelve a publicar el agente después de cada cambio; en un chat abierto, escribe "start over" para usar la nueva versión.
Siguientes pasos
- Página del conector
- Conectar a Claude
- Conectar a ChatGPT
- Conectar a Cursor
- Conectar a Gemini
- Conectar a Meta Muse
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