Начало работы с расширениями Gemini CLI

1. Введение

Gemini CLI — это агент с открытым исходным кодом на базе искусственного интеллекта для вашего терминала, который позволяет использовать возможности моделей Gemini непосредственно в командной строке. Несмотря на свою мощь, он полностью раскрывает свой потенциал благодаря расширениям Gemini CLI .

Расширения — это официальный и стандартизированный способ расширения возможностей Gemini CLI. До появления расширений настройка CLI часто включала ручное редактирование файлов конфигурации, таких как settings.json , что могло быть «запутанным и подверженным ошибкам».

Представьте себе расширение как «транспортный контейнер» для настроек Gemini CLI. Это автономный, легко распространяемый пакет с возможностью управления версиями, который содержит все компоненты, необходимые для обучения Gemini новому набору навыков. Этот «транспортный контейнер» может включать в себя:

• Конфигурации сервера MCP: они подключают Gemini к внешним инструментам и API, таким как API Google Cloud или сторонние сервисы.
• Контекстные файлы (GEMINI.md): это «руководства», которые предоставляют модели конкретные инструкции и рекомендации по эффективному использованию новых инструментов.
• Пользовательские слэш-команды (файлы .toml): они инкапсулируют сложные многошаговые запросы в простые и удобные в использовании команды, например /deploy.
• Ограничения инструментов (excludeTools): они могут отключать встроенные инструменты для создания более безопасной или целенаправленной среды.

Основная ценность расширений — превращение Gemini CLI из персонального помощника в масштабируемую платформу корпоративного уровня. Команда может объединить весь свой облачный стек в одно расширение, позволяя новым разработчикам эффективно работать с помощью одной команды.

В этой лабораторной работе вы научитесь использовать эту мощную экосистему. Вам не придётся создавать расширение, но вы установите и будете использовать четыре различных расширения, чтобы добавить в свой терминал возможности развертывания приложений, анализа безопасности, аналитики данных и инфраструктуры как кода.

Что ты будешь делать?

• Установите и настройте Gemini CLI и необходимые компоненты Google Cloud.
• Просмотрите официальную галерею расширений Gemini CLI, чтобы найти расширения.
• Используйте интерфейс командной строки gemini extensions для установки, просмотра списка и управления расширениями.
• Изучите несколько расширений Gemini CLI

Чему вы научитесь

• Что такое расширения Gemini CLI и почему они являются стандартом для настройки CLI.
• Как найти и установить расширения из Галереи расширений или URL-адреса GitHub.
• Функция ключевых команд управления: gemini extensions install , gemini extensions list и gemini extensions update .
• Установка и использование нескольких расширений Gemini CLI

Что вам понадобится

• веб-браузер Chrome
• Аккаунт Gmail
• Облачный проект с включенным биллингом

Эта практическая работа предназначена для пользователей и разработчиков любого уровня (включая новичков). Предполагается, что у вас есть определённый опыт работы с Gemini CLI, однако будут предоставлены инструкции по установке Gemini CLI с нуля. Если вы хотите познакомиться с Gemini CLI, попробуйте практическую работу: «Практическое использование Gemini CLI».

2. Прежде чем начать

Создать проект

1. В консоли Google Cloud на странице выбора проекта выберите или создайте проект Google Cloud.
2. Убедитесь, что для вашего облачного проекта включена функция выставления счетов. Узнайте, как проверить, включена ли функция выставления счетов для проекта .

Для получения кредитов Google Cloud: если вы хотите получить кредиты Google Cloud для начала работы, воспользуйтесь этой ссылкой , чтобы активировать кредиты, которые помогут вам выполнить лабораторную работу. Инструкции по активации приведены здесь .

3. Вы будете использовать Cloud Shell — среду командной строки, работающую в Google Cloud и предустановленную вместе с bq. Нажмите «Активировать Cloud Shell» в верхней части консоли Google Cloud.

4. После подключения к Cloud Shell вы проверяете, что вы уже прошли аутентификацию и что проекту присвоен ваш идентификатор проекта, с помощью следующей команды:

gcloud auth list

5. Выполните следующую команду в Cloud Shell, чтобы подтвердить, что команда gcloud знает о вашем проекте.

gcloud config list project

6. Если ваш проект не настроен, используйте следующую команду для его настройки:

gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

7. Включите необходимые API с помощью команды, показанной ниже. Это может занять несколько минут, поэтому, пожалуйста, наберитесь терпения.

gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       run.googleapis.com \
                       cloudbuild.googleapis.com \

При успешном выполнении команды вы должны увидеть сообщение, похожее на показанное ниже:

Operation "operations/..." finished successfully.

Если какой-либо API отсутствует, вы всегда можете включить его в ходе реализации.

Информацию о командах и использовании gcloud см. в документации. Прежде чем приступить к настройке и запуску Gemini CLI, давайте создадим папку, которая будет домашней для всех проектов, создаваемых в нём. Это отправная точка для работы Gemini CLI, хотя она также будет ссылаться на некоторые другие папки в вашей системе, к которым вы вернётесь позже по мере необходимости.

Создайте папку-образец ( gemini-cli-projects ) и перейдите к ней с помощью команд, показанных ниже. Если вы предпочитаете использовать другое имя папки, пожалуйста, сделайте это.

mkdir gemini-cli-projects

Давайте перейдем в эту папку:

cd gemini-cli-projects

Примечание: если вы используете Google Cloud Shell, Gemini CLI уже установлен.

Вы можете запустить Gemini CLI напрямую через команду gemini в новом терминале Cloud Shell, или он уже будет запущен в отдельном терминале Cloud Shell.

Наше первое взаимодействие с Gemini CLI

Нам нужно убедиться, что с нашей средой Gemini CLI все в порядке, чтобы мы могли выдать первую подсказку, как показано ниже:

Give me a famous quote on Artificial Intelligence and who said that?

Вы заметите, что наш запрос привёл к вызову инструмента GoogleSearch (встроенного в Gemini CLI). Другими словами, вы уже воспользовались одним из мощных встроенных инструментов Gemini CLI, а именно GoogleSearch , который формирует ответы на основе информации, полученной из интернета. Вы должны получить ответ на свой запрос.

Давайте теперь начнем с расширений.

3. Что такое расширение?

Расширение — это самостоятельный, легко распространяемый пакет с поддержкой версий. Его можно рассматривать как «транспортный контейнер» для настроек Gemini CLI, объединяющий всё необходимое для конкретного рабочего процесса в один аккуратный пакет.

Расширение может включать в себя любую комбинацию из:

• Пользовательские слэш-команды (ваши файлы .toml).
• Конфигурации сервера MCP (ранее находившиеся в settings.json).
• Контекстные файлы (GEMINI.md) для предоставления конкретных инструкций и рекомендаций для модели.
• Ограничения инструментов (excludeTools) для создания более безопасной и целенаправленной среды.

Зачем использовать расширения? Основные преимущества

Использование расширений для ваших настроек дает несколько важных преимуществ:

• Установка одной командой : это ключевой момент. Вместо многоэтапной ручной настройки пользователь может установить полный, сложный набор инструментов одной командой: gemini extensions install <URL> или gemini extensions install --path=some/local/path . Вместо <URL> в приведенной выше команде может быть URL-адрес Github, где вы разместили расширение.
• Упрощённое распространение : делиться результатами работы теперь так же просто, как поделиться URL-адресом Git-репозитория. Больше не нужно передавать отдельные файлы и фрагменты конфигурации.
• Управление версиями и зависимостями : поскольку расширения обычно размещаются в репозиториях Git, вы получаете бесплатный контроль версий. Для обновления расширения до последней версии существует gemini extensions update command .
• Открытость и экосистема : расширения — основа богатой и открытой экосистемы, подобно торговым площадкам VS Code или Chrome. Механизм расширений может стать основой будущей торговой площадки, где эти расширения будут доступны для ознакомления, скачивания и других целей в истинно общественном стиле.

Внедрение фреймворка расширений — явный сигнал о том, что Gemini CLI превращается из мощного автономного инструмента в по-настоящему расширяемую платформу.

4. Понимание основ расширений

В этом разделе рассматриваются части экосистемы расширений, с которыми сталкивается пользователь: поиск расширений и управление ими .

Изучите галерею расширений

Галерея расширений — это центральная торговая площадка для поиска всех официальных расширений Google и сторонних разработчиков:

1. Откройте следующий URL-адрес в вашем браузере: https://geminicli.com/extensions/browse/ .
2. Эта галерея — инструмент для поиска информации об экосистеме. Вы можете увидеть расширения от таких компаний, как GitHub, Redis и DynaTrace, демонстрирующие разнообразие доступных инструментов.
3. Прокрутите вниз и найдите карту расширения для Cloud Run.
4. Обратите внимание, что на карточке есть описание, автор (Google) и кнопка Copy install (с одним щелчком). Это самый простой способ получить команду установки расширения.

Расширения Gemini CLI — команды управления

Команда gemini extensions — это точка входа для управления локальными расширениями.

Запустите ее в терминале, чтобы увидеть список доступных команд.

Команды просты (установить/удалить, вывести список, обновить, включить/отключить и т. д.), и мы будем использовать некоторые из них в этой лабораторной работе.

Проверьте свое текущее состояние

Прежде чем что-либо устанавливать, давайте проверим наш «чистый лист».

1. Выполните команду gemini extensions list :
2. Вы должны увидеть следующий вывод, подтверждающий, что ни одно расширение еще не установлено.

No extensions installed.

5. Расширение Cloud Run (развертывание приложения)

Расширение Cloud Run, доступное в галерее расширений Gemini CLI, представляет собой сервер MCP, позволяющий нам развертывать наши приложения в Cloud Run.

Карточка расширения Cloud Run из галереи расширений показана ниже:

Сначала установим расширение Cloud Run, нажав кнопку «Копировать установку», как показано выше. Затем вставьте эту команду в терминал Cloud Shell (она должна выглядеть примерно так):

gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp

При выполнении указанной выше команды вам потребуется подтверждение. Подтвердите её. После этого расширение Cloud Run должно успешно установиться.

Installing extension "cloud-run".
**Extensions may introduce unexpected behavior. Ensure you have investigated the extension source and trust the author.**
This extension will run the following MCP servers:
  * cloud-run (local): npx -y @google-cloud/cloud-run-mcp
This extension will append info to your gemini.md context using gemini-extension/GEMINI.md
Do you want to continue? [Y/n]: Y
Extension "cloud-run" installed successfully and enabled.

Если теперь выполнить команду gemini extensions list, вы должны увидеть установленное расширение Cloud Run, как показано ниже:

✓ cloud-run (1.0.0)
 Path: <HOME_FOLDER>/.gemini/extensions/cloud-run
 Source: https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp (Type: github-release)
 Release tag: v1.5.0
 Enabled (User): true
 Enabled (Workspace): true
 Context files:
  <HOME_FOLDER>/.gemini/extensions/cloud-run/gemini-extension/GEMINI.md
 MCP servers:
  cloud-run

Если вы сейчас запустите Gemini CLI и выполните команду /mcp , вы увидите следующее:

Теперь вернёмся в Cloud Shell и попробуем развернуть приложение. Для этого нам понадобится простое приложение для развёртывания в Cloud Run. Следуйте инструкциям ниже:

Убедитесь, что вы находитесь в папке, которую мы создали ранее, то есть gemini-cli-projects . Создайте внутри неё ещё одну папку с именем gemini-cloud-run и перейдите в неё.

mkdir gemini-cloud-run

cd gemini-cloud-run

Теперь создайте в этой папке два файла (файлы app.py и requirements.txt ), содержимое которых приведено ниже:

app.py

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
  return 'Hello from Gemini and Cloud Run!'
if __name__ == "__main__":
  app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

requirements.txt

Flask
gunicorn

Теперь запустите Gemini CLI из папки gemini-cloud-run и, как только терминал будет готов, введите следующую команду:

/deploy --project="PROJECT_ID" --location="PROJECT_LOCATION" --name="SERVICE_NAME"

Вам потребуется указать PROJECT_ID (идентификатор проекта Google Cloud), PROJECT_LOCATION и SERVICE_NAME . Если вы не укажете эти параметры, команда Cloud Run вызовет соответствующие инструменты, которые помогут вам их выбрать.

В ходе процесса будет выбран нужный инструмент из установленного нами расширения Cloud Run MCP Server. Например, вы увидите такое сообщение:

Продолжайте и разрешите использовать инструмент.

Вот и всё! Теперь Gemini CLI имеет всю необходимую информацию, а также ваше разрешение на запуск инструментов. Теперь он выполнит весь процесс развертывания: создаст образ Docker, отправит его в реестр артефактов, настроит и развернёт новый сервис Cloud Run.

Через несколько секунд (лучше через 2–3 минуты) вы увидите сообщение об успешном завершении с URL-адресом сервиса. Пример запуска показан ниже:

The Cloud Run service SERVICE_NAME has been deployed from the current folder in project PROJECT_ID.
  You can view the service in the Cloud Console: https://console.cloud.google.com/run/detail/PROJECT_LOCATION/SERVICE_NAME?project=PROJECT_ID
  The service is accessible at: https://SERVICE_NAME-SOME-ID.a.run.app

Нажмите на эту ссылку. Вы увидите приложение Flask, отображающее главную страницу:

Это демонстрирует мощь расширения Gemini CLI (в данном случае Cloud Run), которое полностью инкапсулирует сложность команд gcloud CLI и просто берет на себя все детали.

Не стесняйтесь изучать другие инструменты на сервере Cloud Run MCP.

6. Расширение BigQuery (анализ больших наборов данных)

Для продолжения вам понадобится:

• Проект Google Cloud с включенным API BigQuery.
• Разрешения IAM:
• Пользователь BigQuery (roles/bigquery.user)

1. Выполните эту команду, чтобы задать переменную окружения BIGQUERY_PROJECT . Это проект, в котором будут выполняться задания BigQuery, а не обязательно проект, в котором хранятся ваши данные (хотя они могут быть одним и тем же).

export BIGQUERY_PROJECT=<YOUR_GCP_PROJECT_ID>

2. Установите расширение BigQuery Data Analytics с помощью команды ниже. Дайте разрешение на установку. После успешной установки в вашей системе будут установлены два расширения: cloud-run и bigquery-data-analytics .

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics

3. Давайте снова запустим Gemini CLI с помощью следующей команды:

gemini

Gemini CLI должен запуститься в вашем терминале:

Следующие команды необходимо ввести в терминал Gemini CLI.

4. Убедитесь, что расширение BigQuery установлено и готово к работе, введя следующую команду:

/extensions list

Вы также должны увидеть в списке расширение bigquery-data-analytics .

5. Выполните следующую команду, чтобы проверить доступные инструменты.

/mcp list

6. Давайте зададим простой аналитический вопрос о публичном наборе данных BigQuery: об электронной коммерции. Этот набор данных содержит данные о клиентах, товарах и заказах для вымышленного сайта электронной коммерции одежды. Введите следующую команду в интерфейсе командной строки Gemini:

Look at BigQuery's the look ecommerce public dataset. Identify the top 5 products that had the most orders.

• Gemini CLI спросит, разрешаете ли вы запуск инструментов BigQuery. Чтобы продолжить, выберите третий вариант: Yes, always allow all tools from server "bigquery_data_analytics" .
• Под капотом Gemini сгенерирует соответствующий SQL-запрос, вызовет инструмент execute_sql и вернет ответ на естественном языке вместе с вашими данными:

7. Теперь попросим Gemini спрогнозировать процент возвратов товаров на основе исторических данных. Для этой команды Gemini CLI не должен пытаться генерировать сложный SQL-код для создания прогноза, а должен вызвать инструмент forecast с сервера MCP, который будет использовать встроенный AI.Forecast из BigQuery:

Forecast what the return rate will be next month.

• Вы должны увидеть примерно такой ответ:

7. Дальнейшее исследование

На этом завершается наша практическая работа, в которой мы рассмотрели, что такое расширения Gemini CLI, основные команды для работы с ними, а также изучили несколько расширений: расширения cloud-run и bigquery-data-analytics .

Посетите галерею расширений Gemini по адресу https://geminicli.com/extensions/, чтобы ознакомиться с доступными расширениями (более 100 на момент написания статьи). Карточка каждого расширения содержит информацию о типе расширения (MCP, Context и т. д.), а также ссылку на репозиторий GitHub и команду для установки расширения в вашей среде.

8. Поздравления

Поздравляем, вы успешно разобрались с расширениями Gemini CLI, а также с тем, как устанавливать и использовать различные расширения Gemini CLI.

Справочные документы

• Расширения Gemini CLI
• Галерея расширений Gemini CLI