Come collegare Gemini API a Cursor via MCP

💡 Niente installazione? Vai direttamente su cloud.anythingmcp.com. Accedi, clicca Connectors → Google Gemini API, inserisci le credenziali, genera una MCP API key e hai finito. Niente Docker, niente git clone, niente server locale.

Gemini API + Cursor

Fai usare alla tua AI Google Gemini con la tua API key: fai domande ai modelli Gemini, analizza immagini e PDF da un link, conta i token, crea embedding e genera o modifica immagini con Nano Banana che compaiono direttamente nella chat.

Prerequisiti

Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:

GEMINI_API_KEY

Step 1 — Ottieni le credenziali

1. Apri Google AI Studio su https://aistudio.google.com/apikey e accedi con il tuo account Google.
2. Clicca su Create API key, scegli o crea un progetto Google Cloud e copia la chiave. Di solito inizia con AIza.
3. Incollala in GEMINI_API_KEY e installa il connettore. La chiave viene inviata solo a Google.
4. Per generare immagini, o per avere limiti più alti, attiva la fatturazione per il progetto della chiave in AI Studio (Get API key, poi Set up billing). I modelli di immagini non hanno un free tier.
5. Esegui gemini_list_models per vedere quali modelli può usare la tua chiave. Non costa nulla.

Fatturazione: la Gemini API funziona con la tua chiave. Ogni chiamata, tranne l'elenco dei modelli, la Files API e il conteggio dei token, viene addebitata al progetto della chiave o conteggiata nel suo free tier. Nel free tier i modelli di testo e di embedding sono gratuiti entro limiti al minuto e al giorno, e Google può usare i prompt del free tier per migliorare i suoi prodotti. L'AI usa modelli predefiniti economici e veloci (gemini-3.1-flash-lite per il testo, gemini-embedding-001 per gli embedding) finché non chiedi un modello più potente, e gemini_count_tokens stima gratis un prompt lungo prima che tu lo invii.

Le immagini costano: gemini_generate_image e gemini_edit_image creano o modificano immagini con Nano Banana e le mostrano direttamente nella chat. Il modello di immagini predefinito costa circa 0,034 $ per immagine, il più potente circa 0,13 $, quindi l'AI ti chiede conferma prima di ogni immagine. Le immagini oltre 4 MB non vengono restituite: chiedi una dimensione più piccola.

File tramite link: gemini_analyze_file_url risponde a domande su un'immagine, un PDF, un file di testo o CSV o un breve video raggiungibile tramite un link HTTPS pubblico, fino a 15 MB. Gemini apre il link da solo, quindi deve funzionare senza login. I tool della Files API elencano e leggono i file salvati nel progetto, che scadono dopo 48 ore. gemini_delete_file è disattivato all'installazione.

Errori comuni: 400 con chiave non valida: la chiave è sbagliata o è stata eliminata, quindi creane una nuova in AI Studio. 403: la chiave è limitata ad altre API (nella Google Cloud console, in Credentials, API restrictions, consenti la Generative Language API), l'API è disattivata nel suo progetto, oppure un link a un file non è pubblico. 404: il codice del modello non esiste, controllalo con gemini_list_models. 429: è stato raggiunto un limite del free tier o del piano a pagamento, oppure è stato chiamato un modello di immagini senza fatturazione; aspetta o attiva la fatturazione. Un 400 che dice che il free tier non è disponibile significa che non è offerto nella tua regione: attiva la fatturazione. Una richiesta bloccata dai filtri di sicurezza di Google torna come errore e non viene ripetuta.

Il connettore non carica file, non trasmette audio o video in streaming (Live API), non genera voce o video (Veo) e non gestisce context caching, job batch, modelli ottimizzati o file search store.

Step 2 — Installa l'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

Step 3 — Aggiungi il connettore in Cursor

L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostra YOUR_SERVER_ID.

Cursor legge i server MCP da ~/.cursor/mcp.json. Aggiungi questa voce:

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

1. Crea una chiave API MCP in AnythingMCP da MCP Servers → il tuo server → API keys e incollala al posto di YOUR_MCP_API_KEY.
2. Salva il file e riavvia Cursor.
3. Apri Cursor → Settings → MCP e verifica che anythingmcp sia elencato e connesso.
4. Inizia a chattare: l'agente ora può usare i tool di Gemini API.

Tool disponibili

Esempi di prompt

• "Leggi il PDF con il listino prezzi del fornitore al link che incollo qui sotto ed elenca ogni prodotto con il suo prezzo."
• "Chiedi a Gemini di riscrivere questa descrizione prodotto per il nostro shop online in modo più breve e cordiale."
• "Quanti token è questa offerta per Gemini, e quanto costerebbe riassumerla con il modello predefinito?"
• "Crea con Nano Banana una foto prodotto della nostra tazza in ceramica blu su un tavolo di legno, ma dimmi prima il costo e aspetta il mio OK."

FAQ

Cursor supporta server MCP personalizzati nel piano gratuito? Sì, MCP è disponibile nei piani Hobby, Pro e Business.

Prossimi passi

• Landing del connettore
• Collegare a Claude
• Collegare a ChatGPT