摘要
让你的 AI 用你自己的 API 密钥使用 Google Gemini：向 Gemini 模型提问，通过链接分析图片和 PDF，统计 token，创建嵌入向量，并用 Nano Banana 生成或编辑图片，图片直接显示在聊天中。
引导式设置
2 分钟将 Google Gemini API 连接到 Microsoft Copilot
开始 AnythingMCP Cloud 免费试用，在引导式设置中连接 Google Gemini API，再把你的 MCP URL 添加到 Microsoft Copilot。无需代码，也无需自行运行服务器。
无需信用卡 · 7 天试用 · 提供自托管方案
试试这样问
Google Gemini API 的示例提示
点击任意提示即可复制，然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中，在该连接器上运行。
Claude 是 AI，可能会出错。请核对回答。
💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Google Gemini API、粘贴凭证、生成 MCP API key，即可完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
Gemini API + Microsoft Copilot
让你的 AI 用你自己的 API 密钥使用 Google Gemini：向 Gemini 模型提问，通过链接分析图片和 PDF，统计 token，创建嵌入向量，并用 Nano Banana 生成或编辑图片，图片直接显示在聊天中。
前提条件
完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:
GEMINI_API_KEY
步骤 1 — 获取凭证
- 打开 Google AI Studio（
https://aistudio.google.com/apikey），用你的 Google 账号登录。 - 点击 Create API key，选择或新建一个 Google Cloud 项目，然后复制密钥。密钥通常以
AIza开头。 - 把它粘贴到
GEMINI_API_KEY，然后安装连接器。密钥只会发送给 Google。 - 如需生成图片或更高的限额，请在 AI Studio 中为该密钥所在的项目启用结算（Get API key，然后 Set up billing）。图片模型没有免费层级。
- 运行
gemini_list_models，查看你的密钥可以使用哪些模型。这不产生费用。
计费：Gemini API 使用你自己的密钥。除模型列表、Files API 和 token 统计外，每次调用都会计入该密钥所在项目的费用，或占用其免费层级额度。在免费层级中，文本模型和嵌入模型在每分钟和每天的限额内免费使用，Google 可能会用免费层级的提示词来改进其产品。除非你要求更强的模型，AI 会使用便宜、快速的默认模型（文本用 gemini-3.1-flash-lite，嵌入用 gemini-embedding-001），发送长提示词之前可以用 gemini_count_tokens 免费估算。
图片需要付费：gemini_generate_image 和 gemini_edit_image 用 Nano Banana 生成或修改图片，并直接显示在聊天中。默认图片模型每张约 0.034 美元，最强的模型每张约 0.13 美元，因此 AI 每次生成图片前都会先与你确认。超过 4 MB 的图片不会返回，请要求更小的尺寸。
通过链接提供文件：gemini_analyze_file_url 可以回答关于图片、PDF、文本或 CSV 文件以及短视频的问题，文件通过公开的 HTTPS 链接提供，最大 15 MB。Gemini 会自己打开链接，所以链接必须无需登录即可访问。Files API 工具可以列出和读取项目中保存的文件，这些文件 48 小时后过期。gemini_delete_file 在安装时处于关闭状态。
常见错误：提示密钥无效的 400：密钥错误或已被删除，请在 AI Studio 中新建一个。403：密钥被限制为只能调用其他 API（在 Google Cloud console 的 Credentials、API restrictions 中允许 Generative Language API），项目中未启用该 API，或文件链接不是公开的。404：该模型代码不存在，请用 gemini_list_models 核对。429：达到了免费层级或付费层级的限额，或在未启用结算的情况下调用了图片模型；请等待，或启用结算。提示免费层级不可用的 400 表示你所在地区不提供免费层级：请启用结算。被 Google 安全过滤器拦截的请求会以错误返回，且不会重试。
此连接器不上传文件，不进行音频或视频流式传输（Live API），不生成语音或视频（Veo），也不支持上下文缓存、批处理任务、调优模型或文件搜索存储。
步骤 2 — 安装 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
步骤 3 — 在 Microsoft Copilot 中添加连接器
你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现YOUR_SERVER_ID的地方都用它替换。
Microsoft Copilot 通过在 Copilot Studio 中构建的智能体使用 MCP 服务器：把 AnythingMCP 作为工具添加到智能体，然后把智能体发布到 Microsoft 365 Copilot 和 Teams。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端通过 Streamable HTTP 连接，AnythingMCP 支持这种方式。
- 在 Copilot Studio 中打开你的智能体（或新建一个），进入 Tools，选择 Add a tool → New tool → Model Context Protocol。
- 填写 Server name（例如
AnythingMCP）、说明连接器用途的 Server description，以及 Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。Copilot Studio 根据描述决定何时调用该服务器。 - 身份验证选择 API key，把 Type 设为 Header，请求头名称填
X-API-Key，然后选择 Create。 - 在 Add tool 中选择 Create a new connection，粘贴 AnythingMCP 的 MCP API 密钥（MCP Servers → 你的服务器 → API keys），然后选择 Add to agent。
- 在智能体的 Test 窗格中试一试：提出需要用到
Gemini API的工具的请求。 - 选择 Publish，然后进入 Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams，保持勾选 Make agent available in Microsoft Copilot，再选择 Add channel。See agent in Teams 会为你安装该智能体；在 Microsoft 365 Copilot 中输入 @ 并选择该智能体。
希望每个用户各自登录？请选择 OAuth 2.0 → Dynamic discovery 代替 API 密钥：每个用户会在智能体首次调用时登录 AnythingMCP。
自托管？请用你实例的公网 HTTPS 地址替换 https://cloud.anythingmcp.com。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端连接，因此 localhost 无法使用。
可用工具
| 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 |
示例提示
- “读取我在下面贴出的链接中的供应商价目表 PDF，列出每个产品及其价格。”
- “让 Gemini 把这段商品描述改写得更简短、更亲切，用于我们的网店。”
- “这份方案在 Gemini 中有多少 token，用默认模型总结它要花多少钱？”
- “用 Nano Banana 生成一张我们的蓝色陶瓷马克杯放在木桌上的产品照片，但先告诉我费用，等我确认后再生成。”
FAQ
这适用于哪个 Copilot？ 适用于工作中的 Microsoft 365 Copilot，通过 Copilot Studio 的智能体实现。面向个人账户的 Microsoft Copilot 应用无法添加自己的 MCP 服务器。
我需要什么？ 一个可以使用 Copilot Studio 的工作账户（许可证或试用版），用于构建智能体。在 Microsoft 365 Copilot 或 Teams 中使用它的人需要拥有该智能体的访问权限：把它共享给他们，或请管理员为整个组织发布。如果你的组织对 Power Platform 连接器设置了数据策略，这些策略同样适用于 MCP 服务器。
智能体不调用工具。 检查请求头名称是否正好是 X-API-Key，密钥是否属于与 URL 相同的 MCP 服务器，并把 Server description 写得具体：Copilot Studio 根据它决定何时调用服务器。每次修改后重新发布智能体；在已打开的对话中输入 "start over" 即可使用新版本。
下一步
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