Gemini CLI — открытый кодинг-агент от Google прямо в терминале

Gemini CLI — это открытый AI-агент от Google, который приносит модели Gemini прямо в терминал. Вы описываете задачу на естественном языке, а агент читает ваш код, редактирует файлы, запускает команды и ищет информацию в интернете. Проект написан на TypeScript и распространяется по лицензии Apache 2.0. Исходники лежат в репозитории google-gemini/gemini-cli.

Почему на него стоит посмотреть

• Бесплатный тариф: 60 запросов в минуту и 1000 запросов в день с личным Google-аккаунтом.
• Модели Gemini 3: улучшенное рассуждение и контекстное окно в 1 миллион токенов.
• Встроенные инструменты: поиск Google, операции с файлами, команды shell и загрузка веб-страниц.
• Расширяемость: поддержка MCP (Model Context Protocol) для сторонних интеграций.
• Терминал прежде всего: инструмент для разработчиков, которые живут в командной строке.
• Открытый код: лицензия Apache 2.0.

Установка

Самый быстрый способ — запустить без установки:

npx @google/gemini-cli

Для постоянной работы установите пакет глобально:

npm install -g @google/gemini-cli

На macOS и Linux доступен вариант через Homebrew:

brew install gemini-cli

Ещё есть MacPorts и Anaconda для окружений с ограничениями. Требования к системе и подробная инструкция — на странице установки в документации.

Каналы релизов

Проект публикует три канала сборок:

Stable — это прошлонедельный preview плюс исправления ошибок. Nightly может содержать сырой и недопроверенный код. Обновление до конкретного канала выглядит так:

npm install -g @google/gemini-cli@preview

Три способа авторизации

Вход через Google

Лучший вариант для отдельных разработчиков. API-ключ не нужен — вы просто входите в аккаунт через браузер:

gemini

После запуска выберите пункт «Sign in with Google» и пройдите авторизацию. Бесплатный лимит — 60 запросов в минуту и 1000 в день. Если у вас платная лицензия Gemini Code Assist от организации, укажите проект Google Cloud:

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"
gemini

API-ключ Gemini

Подходит, если нужен выбор конкретной модели или платный тариф:

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
gemini

Ключ создаётся в Google AI Studio. Бесплатный уровень даёт 1000 запросов в день на моделях Gemini 3.

Vertex AI

Вариант для корпоративных команд и тяжёлых рабочих нагрузок:

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
gemini

Здесь вы получаете расширенную безопасность, соответствие требованиям и высокие лимиты в рамках инфраструктуры Google Cloud. Другие способы входа, включая Google Workspace, описаны в гайде по авторизации.

Ключевые возможности

Понимание и генерация кода. Агент разбирает большие кодовые базы и вносит правки. Он генерирует новые приложения из PDF, изображений или набросков — работает мультимодальность. Ошибки можно описывать обычным языком, а агент сам найдёт причину.

Автоматизация рутины. Разбор pull request или сложный rebase можно делегировать агенту. В скриптах он запускается без интерфейса.

Поиск Google. Ответы можно подкреплять реальным поиском (grounding), чтобы получать свежие данные, а не полагаться только на знания модели.

Контрольные точки. Ход сложной сессии сохраняется и восстанавливается. Прервались — продолжили с того же места.

Файлы GEMINI.md. Этот файл задаёт агенту постоянный контекст проекта: правила, соглашения, особенности стека. Идея та же, что у CLAUDE.md в других агентах.

Встроенные инструменты и MCP

Из коробки агент умеет работать с файловой системой, запускать команды shell и загружать веб-страницы. Дальше начинается MCP: сторонние серверы подключаются в файле ~/.gemini/settings.json, и агент вызывает их как обычные инструменты:

> @github List my open pull requests
> @slack Send a summary of today's commits to #dev channel
> @database Run a query to find inactive users

Через MCP подключается даже генерация медиа: Google развивает набор серверов для Imagen, Veo и Lyria в проекте vertex-ai-creative-studio. Подробности — в гайде по MCP-серверам.

GitHub Action для команд

Есть официальное расширение — run-gemini-cli от google-github-actions. Оно встраивает агента прямо в рабочие процессы GitHub:

• Ревью pull request — автоматическая проверка кода с комментариями и предложениями.
• Разбор issues — автоматические метки и приоритизация по содержимому.
• Помощь по запросу — упомяните @gemini-cli в issue или PR, чтобы получить помощь с отладкой или делегировать задачу.
• Свои сценарии — автоматические и запускаемые вручную рабочие процессы под правила вашей команды.

Скрипты и headless-режим

Для автоматизации агент запускается без интерактивного интерфейса. Флаг -p передаёт запрос и возвращает текстовый ответ:

gemini -p "Explain the architecture of this codebase"

Флаг --output-format json отдаёт структурированный JSON — удобно парсить и обрабатывать ошибки:

gemini -p "Explain the architecture of this codebase" --output-format json

А --output-format stream-json транслирует поток JSON-событий в реальном времени. Это подходит для наблюдения за долгими операциями:

gemini -p "Run tests and deploy" --output-format stream-json

С чего начать

Запустите агент в новой папке и опишите задачу:

cd new-project/
gemini
> Write me a Discord bot that answers questions using a FAQ.md file I will provide

Или попросите разобрать существующий репозиторий:

git clone https://github.com/google-gemini/gemini-cli
cd gemini-cli
gemini
> Give me a summary of all of the changes that went in yesterday

Полезные ссылки

• Документация — быстрый старт, справочник команд и настроек
• Бесплатный курс — основы работы с агентом на Deeplearning.AI
• Дорожная карта — планы развития проекта
• Гайд для контрибьюторов — как настроить окружение и отправить pull request
• Официальный npm-пакет

Проект полностью открыт для участия: можно сообщать об ошибках, улучшать документацию и делиться своими MCP-серверами. Сообщить о проблеме можно и прямо из агента — командой /bug.