Configurer votre assistant de codage avec Gemini MCP et Skills

Les assistants de codage IA sont puissants, mais ils ont des limites : les données d'entraînement s'arrêtent à une date spécifique, et les nouvelles fonctionnalités et modifications de l'API ne sont pas prises en compte. Sans accès à la documentation spécifique à Gemini, les agents peuvent suggérer des modèles génériques au lieu d'approches optimisées.

Pour que votre assistant de codage soit à jour avec l'évolution de l'API Gemini et son utilisation recommandée, nous vous recommandons de configurer le MCP Gemini Docs et d'améliorer votre environnement avec les compétences de l'API Gemini. Bien que ces outils puissent être utilisés indépendamment, ils sont conçus pour fonctionner ensemble afin d'offrir une couverture complète.

Connecter le MCP Gemini Docs

Gemini héberge un serveur MCP (Model Context Protocol) public sur https://gemini-api-docs-mcp.dev. En connectant votre agent de codage à ce serveur, vous vous assurez que toutes les requêtes ont accès aux dernières API, mises à jour de code et exemples de configuration optimale.

Exécutez la commande suivante dans le terminal ou la racine du projet de votre agent pour installer le serveur :

npx add-mcp "https://gemini-api-docs-mcp.dev"

Ce serveur ajoute une fonction search_documentation que votre agent peut utiliser pour récupérer des définitions d'API et des modèles d'intégration en temps réel à partir des fichiers de documentation officiels de Gemini.

Ajouter des compétences de développement d'API

Les compétences fournissent des règles et des bonnes pratiques intégrées (comme l'application des versions correctes du SDK et du modèle actuel) directement dans le contexte de votre assistant. La compétence fonctionne avec le service MCP Gemini Docs : si vous avez installé les deux, la compétence utilise le service MCP pour la documentation, mais même sans le MCP installé, elle récupère llms.txt à partir de ai.google.dev en tant que solution de secours.

Pour installer ces compétences, vous pouvez utiliser l'un des outils compatibles suivants. Les instructions d'installation pour les deux sont fournies sous chaque module de compétence :

  • skills.sh : recommandé. Norme ouverte pour les comportements d'agent portables.
  • Context7 : compatible avec les utilisateurs qui utilisent déjà l'écosystème Context7.

gemini-api-dev

Compétence pour créer des applications avec l' API Gemini (API Interactions). L'API Interactions est le moyen le plus simple et le plus efficace de créer des applications avec les modèles et les agents Gemini. Cette compétence couvre les points suivants :

  • Génération de texte, chat multitour et streaming
  • Appel de fonction, sortie structurée et génération d'images
  • Exécution en arrière-plan et agents Deep Research
  • Gestion de l'état de la conversation côté serveur
  • Routage des invites vers les modèles actuels et évitement des modèles obsolètes
  • Modèles de SDK Python et TypeScript

Installer avec skills.sh

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global

Installer avec Context7

npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev

gemini-live-api-dev

Compétence pour créer des applications d'IA conversationnelle en temps réel avec l'API Gemini Live. Cette compétence fournit de la documentation et des bonnes pratiques pour les points suivants :

  • Connexions WebSocket pour le streaming à faible latence
  • Streaming audio, vidéo et texte
  • Détection de l'activité vocale et prise en charge de l'interruption

Installer avec skills.sh

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-live-api-dev --global

Installer avec Context7

npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-live-api-dev

Vérifier l'installation

Après l'installation, vérifiez que votre assistant de codage peut se connecter au serveur MCP Gemini Docs et utiliser les compétences installées.

1. Vérifier le comportement de l'agent

Le moyen le plus fiable de vérifier est de poser à votre agent une question technique sur l'API Gemini.

Invite : "Comment utiliser la mise en cache du contexte avec l'API Gemini ?"

Une configuration réussie :

  • Fournit un code précis : référencez des méthodes Gemini spécifiques telles que cacheContent ou cachedContents.create à partir des derniers points de terminaison.
  • Utilise l'outil MCP : indiquez qu'il est connecté au serveur MCP Gemini Docs ou qu'il utilise l'outil search_documentation pour récupérer des données.
  • Appelle les compétences chargées : affiche un indicateur indiquant qu'il "utilise la compétence : gemini-api-dev" (s'il s'appuie sur un wrapper secondaire).

2. Vérifier les manifestations et les outils

Si l'agent donne une réponse générale ou générique, utilisez les commandes Discovery ou Status spécifiques à votre environnement pour vérifier que le MCP Docs ou la compétence est chargé en mémoire.

Environnement Validation du MCP Validation des compétences
Code Claude Saisissez /mcp dans le terminal pour afficher les serveurs actifs et les outils search_documentation. Saisissez /skills dans le terminal pour lister tous les fichiers manifestes actifs.
Cursor Accédez à Settings > Features > MCP (Paramètres > Fonctionnalités > MCP). Assurez-vous que le serveur est "Connected" (Connecté). Ouvrez Settings > Rules (Paramètres > Règles). Vérifiez que la compétence apparaît sous "Agent Decides" (L'agent décide).
Antigravity Vérifiez l'état du MCP dans la barre latérale Customizations > Connections (Personnalisations > Connexions). Saisissez /skills list ou cochez la barre latérale Customizations > Rules (Personnalisations > Règles).
Gemini CLI Exécutez gemini mcp list ou utilisez /mcp list. Exécutez gemini skills list ou utilisez la commande à barre oblique /skills en session.
Copilot Saisissez @gemini /mcp pour lister les connecteurs de données actifs. Saisissez @gemini /skills (ou /skills) pour afficher les extensions actives.

Dépannage

Si votre agent ne fournit que des informations générales ou ne reconnaît pas les méthodes spécifiques à Gemini, vérifiez les points suivants :

L'agent n'a pas découvert la compétence

La plupart des agents n'indexent les compétences qu'au démarrage.

Solution : redémarrez complètement votre IDE (Cursor/VS Code) ou quittez et rouvrez votre agent basé sur un terminal (Claude Code).

Conflit global/local

Si vous avez installé avec l'option --global, votre agent peut l'ignorer au profit de règles spécifiques au projet.

Solution : essayez d'installer la compétence directement dans la racine de votre projet sans l'option globale :

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev

Ressources