Cómo usar la Gemini API en Gemini CLI vía MCP

💡 ¿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 + Gemini CLI

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

1. Abre Google AI Studio en https://aistudio.google.com/apikey e inicia sesión con tu cuenta de Google.
2. Haz clic en Create API key, elige o crea un proyecto de Google Cloud y copia la clave. Normalmente empieza por AIza.
3. Pégala en GEMINI_API_KEY e instala el conector. La clave solo se envía a Google.
4. 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.
5. Ejecuta gemini_list_models para 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 Gemini

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 muestra YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI lee los servidores MCP de ~/.gemini/settings.json (en Windows, %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Añade:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Crea una clave de API MCP en AnythingMCP en MCP Servers → tu servidor → API keys y pégala en lugar de YOUR_MCP_API_KEY.
2. Guarda el archivo y reinicia gemini.
3. Ejecuta /mcp dentro de Gemini CLI (o gemini mcp list en tu terminal): anythingmcp debería aparecer como conectado.
4. Empieza a escribir prompts: Gemini CLI ya puede llamar a las herramientas de Gemini API.

Herramientas disponibles

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

¿Dónde busca Gemini CLI los servidores MCP? En ~/.gemini/settings.json para tu usuario, o en .gemini/settings.json dentro de un proyecto. gemini mcp list muestra cada servidor y si se conecta.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a ChatGPT