玩转大模型：拥有一个万能大模型助手是什么体验？

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GitHub 65k星标的神级工具，Claude Code的超级加倍，这个万能助手你还不知道吗？

什么是Gemini CLI？

Gemini CLI是Google开发的命令行AI工作流工具，它可以：

查询和编辑超大代码库（支持100万token的上下文窗口）
通过多模态能力，从PDF或草图生成新应用
自动化操作任务，如查询PR或处理复杂的代码合并
通过MCP服务器连接各种工具
内置Google搜索功能，实时获取最新信息

下载安装

一步到位法

装有homebrew的系统可以直接安装gemini cli：

brew install gemini-cli

传统安装法

1. 安装 Node.js

Gemini CLI是通过npm（Node Package Manager）分发和安装CLI工具的，因此我们需要先安装node.js，可前往https://nodejs.org/en/download下载。有两种方式：

选择自己的操作系统和版本，将自动生成的代码复制到命令行运行（示例：macos）：

# 下载并安装nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# 运行以下代码或重启shell
\."$HOME/.nvm/nvm.sh"

# 下载并安装Node.js:
nvm install 22

# 确认版本:
node -v# Should print "v22.17.1".
nvm current# Should print "v22.17.1".

# 确认npm版本:
npm -v# Should print "10.9.2".

直接下载安装包

之后点击安装即可。

2. 安装Gemini CLI

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
# 或者
npm install -g @google/gemini-cli

基础配置

运行

运行也非常简单。打开命令行，在任意目录（最好是项目目录）输入：

gemini

即可唤起gemini-cli。

在cli内部，文字指令可以直接输入，而内置的指令通常以“/”开头，比如：

1. Google账号登录（最简单）

首次运行时会提示登录。

免费额度：每分钟60次请求，每天1000次

2. 使用API密钥

# 从 https://aistudio.google.com/apikey 获取密钥
exportGEMINI_API_KEY="your-api-key"

免费额度：每天100次请求

3. (企业级用户)使用VertexAI

exportGOOGLE_API_KEY="your-vertex-key"
exportGOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

免费额度：90天试用，每分钟10次请求

能做什么？

Gemini CLI可不仅仅是个命令行里的chatbot，由于集成了网络搜索、上下文管理、工具使用等等功能，它可以完成许多复杂的任务。举几个生信人可能会用到的例子：

使用场景1:写代码

例子1: 理解现有代码库

比如我有一个RNA-seq上游的流程，可以让Gemini分析项目结构，并给出详细的说明。

例子2: 优化/修改代码

假设我们想加入删除bam中间文件的功能，gemini cli可以直接在现成文件上修改，并明确告诉你它将要修改的地方。

例子3. 加入新功能

假设我们想加入可变剪切的分析，可以让Gemini cli生成新的脚本加入现有工作流。

使用场景2: 深度检索

各大llm厂商引以为傲的Deep Research功能，现在通过Gemini cli也能轻松做到了，还能直接在本地生成指定类型的报告：

理解-执行过程透明，可以看到gemini还会自动调整搜索策略进行二次检索，非常智能！以下是生成的网页报告的样子：

这个过程全是一条指令完成的，没有追加额外的指导和优化。可以看到网页还挺简洁美观的。

使用场景3: 分析多媒体文件

Gemini CLI支持多模态处理（视频、图片、音频等）。假设你想迅速总结一下某talk的录音内容并保存为报告：

⚠️注意单文件有20M大小限制。如果超过的话需要压缩。

使用场景4: 链接外部MCP工具

这个用法就比较高端了。举个相对直白的例子，我们可以使用Google Calendar的MCP服务器创建/查询仪器的使用时间表。

准备工作：谷歌云

前往 Google Cloud 控制台
创建一个新项目或选择现有项目
启用 Google Calendar API。

创建 OAuth 2.0 凭据：

填写基本信息：
转到"Credentials"页面
点击"Create Credentials" > "Create OAuth Client ID"
选择"Desktop App"作为应用程序类型（重要！）
保存认证密钥（json格式）⚠️注意testing的密钥有效期只有7天

添加测试成员

在Audience > Test users中添加自己的邮箱
不建议未成熟app直接发布

配置mcp服务器

可以找一个别人写好的mcp服务器，比如我用的是这个。

配置gemini cli使用mcp服务器

修改配置文件~/.gemini/settings.json（建议先备份！），注意替换成真实路径：

{
"selectedAuthType":"#####",
 # 以下为新加部分
"mcpServers": {
 "google-calendar": {
  "command":"npx",
  "args": ["@cocal/google-calendar-mcp"],
  "env": {
   "GOOGLE_OAUTH_CREDENTIALS":"/path/to/credentials.json"
   }
  }
 }
}

开始使用

gemini

此时会唤起浏览器授权，点击Continue确认即可。

授权完毕后可以看到已经ready！

假设我们需要创建一个测序仪的预约日历并安排8个样品上机：

打开calendar，发现已经创建好了：

还可以在gemini cli里查询空档：

这里提供了一些其他的MCP工具的例子。

使用场景5: 自定义模型/API

虽然Gemini CLI很万能，但是谷歌账号/谷歌API的门槛可能会劝退一部分朋友。而且，Gemini CLI 内置的Gemini系列模型在某些方面的表现也不尽如人意。很可惜官方并不支持第三方API或使用其他模型（如DeepSeek），但github上也有爱好者根据gemini cli开发的衍生产品，如Easy LLM CLI，可支持使用自定义的API和模型。小编没有尝试，有兴趣的读者可以了解一下～