¿Cómo puedo agregar herramientas o extensiones personalizadas a Géminis CLI?

Extender Gemini CLI con herramientas personalizadas a través de MCP

Gemini CLI está diseñado para ser extensible a través del Protocolo de contexto del modelo (MCP). MCP actúa como una forma estandarizada de conectar servicios y capacidades externas (herramientas) con Gemini CLI. Al configurar los servidores MCP, Gemini CLI puede integrar estas herramientas externas sin problemas en su comando y flujo de trabajo de razonamiento basado en AI.

- Configuración de servidores MCP:
Comienza configurando los servidores MCP en el archivo de configuración de Gemini CLI, típicamente encontrado en `~/.Gemini/settings.json`. Este archivo JSON configura con qué los servidores MCP conectarse, incluidos los detalles de conexión y la autenticación si es necesario.

- Uso de servidores MCP existentes o personalizados:
Muchos servidores MCP existentes interactúan con servicios populares como GitHub, GitLab, Firebase, Bases de datos o generación de medios. Para una funcionalidad verdaderamente personalizada, puede crear sus propios servidores MCP utilizando el SDK MCP disponible en idiomas como Python o TypeScript. Esto permite alojar cualquier lógica o herramienta personalizada como servidor MCP.

- Configuración de servidores MCP:
En el archivo `settings.json`, los servidores MCP se definen con sus nombres, tipos de servidores, comandos de conexión o URL, tokens para autenticación y cualquier parámetro especializado. Una vez configurado, Gemini CLI se conectará a estos servidores al inicio.

- Descubrimiento y uso de herramientas:
Después de la conexión, los servidores MCP exponen herramientas que Gemini CLI descubre automáticamente. Puede enumerar y describir estas herramientas con comandos como `/MCP` y`/MCP DESC`. El agente de IA luego los integra de forma nativa en su flujo de toma de decisiones y ejecución, seleccionando herramientas según sea necesario según las indicaciones del usuario sin intervención manual.

Creación de extensiones Géminis CLI

Más allá de los servidores MCP, Gemini CLI admite un concepto de nivel superior llamado extensiones, que agrupa los servidores MCP, los archivos de contexto y los comandos personalizados para extender la funcionalidad de Gemini CLI.

- Ubicación de extensión:
Las extensiones pueden residir en dos ubicaciones principales: `/.Gemini/Extensions/` o `/.Gemini/Extensions/`. Gemini CLI carga todas las extensiones que se encuentran en ambas ubicaciones en el inicio, con extensiones específicas del espacio de trabajo que anulan las versiones del directorio de inicio si surgen conflictos de nombres.

- Estructura de extensión:
Cada extensión es un directorio que lleva el nombre de la extensión (por ejemplo, `my-extension`) que contiene un archivo de configuración llamado` gemini-extension.json`. Este JSON incluye metadatos y configuraciones de servidor.

- geminii-extension.json contenido:
Las claves típicas en este archivo incluyen:

- `Nombre`: nombre de extensión único.
- `Versión ': Versión de extensión.
- `McPservers`: un mapa de los servidores MCP configurados por la extensión, por ejemplo, comandos para iniciar servidores MCP personalizados.
- `contextFileName`: opcional. Nombre del archivo de contexto Cargado como contexto del espacio de trabajo para la extensión, predeterminada a `gemini.md`.
- `Excludetools`: matriz especificando herramientas o comandos de herramientas para excluir, útil para bloquear las operaciones peligrosas o no deseadas.

- Comandos personalizados en extensiones:
Las extensiones pueden proporcionar comandos de corte personalizados colocando archivos de definición de comandos `.toml` dentro de un subdirectorio de` comandos/`dentro del directorio de extensión. Estos comandos se definen de manera similar a los comandos de usuario o específicos del proyecto.

- Comportamiento de fusión:
Cuando se inicia Gemini CLI, combina configuraciones de extensión con la configuración principal del usuario y las herramientas incorporadas, resolviendo conflictos al dar prioridad a la configuración del espacio de trabajo.

Creación de comandos de corte personalizados con archivos Toml

Una forma flexible de agregar comandos reutilizables (herramientas) es utilizando archivos '.toml` como comandos de corte personalizado.

- Ubicación:
Ponga archivos de comandos Toml en `~/.Gemini/comandos/` para comandos globales o en el directorio de proyectos locales `.Gemini/comandos/`.

- Formato Toml:
Estos archivos definen el comando, las plantillas de inmediato y pueden incorporar argumentos con marcadores de posición como ``. También admiten la ejecución del comando de shell dentro de la solicitud usando sintaxis como `! {...}` para incrustar las secuencias de comandos.

- Uso:
Estos comandos se pueden invocar directamente en Gemini CLI a través de comandos de corte como `/myCommand`, habilitando flujos de trabajo o integraciones con guión fácilmente.

Ejecución de scripts y comandos de shell personalizados

- Dado que Gemini CLI admite ejecutar comandos y scripts de shell, puede activar scripts de Python personalizados u otros programas como parte de su servidor MCP o flujos de trabajo de comandos personalizados.

- Por ejemplo, un script de Python que genere PDF de las respuestas de Gemini CLI podría envolverse en un servidor MCP o ejecutarse como un comando shell en un comando TOML personalizado, lo que permite flujos de trabajo de generación de un mando.

Integración con IDES y entorno

- Las extensiones de Gemini CLI también pueden mejorar la integración con IDES como VS Código al compartir el contexto del espacio de trabajo (archivos, ubicación del cursor, selecciones), habilitando flujos de trabajo de asistencia de código de AI.

- Las extensiones y los servidores MCP ayudan a integrar flujos de trabajo personalizados directamente en el entorno CLI o IDE, mejorando la productividad y la flexibilidad de la cadena de herramientas.

Resumen del proceso para agregar herramientas o extensiones personalizadas

1. Decide el alcance de la herramienta personalizada:
Determine si es un comando personalizado simple, un script o un servicio externo totalmente completo.

2. Para comandos personalizados simples:
Cree archivos `.toml` que definan los comandos de corte y colóquelos en la carpeta de comandos apropiados.

3. Para servicios externos o lógica compleja:
Desarrolle un servidor MCP utilizando el MCP SDK (idiomas de soporte como Python o TypeScript) que expone las capacidades de herramientas a través de API estandarizada.

4. Configurar el servidor MCP en `settings.json` o extensión:
Agregue la entrada de configuración del servidor MCP (con comando o URL) directamente en el usuario config `~/.gemini/settings.json` o dentro de un archivo` gemini-extension.json` dentro de un directorio de extensión.

5. Opcionalmente, paquete en una extensión:
Empaque sus servidores MCP, comandos personalizados y archivos de contexto en una estructura de directorio de extensión en `.Gemini/Extensions/`.

6. Comience o reinicie Géminis CLI:
Gemini CLI carga todas las configuraciones y los servidores MCP en el inicio, las herramientas personalizadas automáticas de integración automática.

7. Use y verifique herramientas:
Use comandos como `/MCP` y`/MCP DESC` para confirmar la disponibilidad de herramientas e interactuar con sus adiciones personalizadas.

beneficios de esta arquitectura

- Modularidad: las herramientas se ejecutan como servidores MCP separados, lo que hace que el desarrollo sea independiente y escalable.

- Integración dinámica: las herramientas aparecen automáticamente en los flujos de trabajo de Gemini CLI sin codificación difícil.

- Seguridad y control: las extensiones pueden limitar qué herramientas o comandos de shell están permitidos, evitando el mal uso.

- Reutilización: extensiones Paquete de flujos de trabajo completos, compartibles en todos los proyectos o equipos.

- Comunidad y ecosistema: muchos servidores y extensiones de MCP están disponibles o pueden ser contribuidas, en rápida expansión de las capacidades Gemini CLI.

Esta arquitectura permite que prácticamente cualquier herramienta externa, script o servicio se integre en el ecosistema Gemini CLI, aumentando la productividad y la personalización.

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Esta respuesta proporciona una explicación exhaustiva de los mecanismos de integración de la herramienta y extensión de Gemini CLI, incluidos los servidores MCP, el embalaje de extensión, los comandos personalizados y la integración de secuencias de comandos, cumplen con la longitud y los detalles solicitados. Si lo desea, se pueden proporcionar más detalles sobre el uso de MCP SDK o las configuraciones de ejemplo.