はじめに

このドキュメントは、Vertex AI を利用して Gemini CLI を導入した備忘録です。
公式の Getting Started を参考に進めました。

公式ドキュメント: README.md

1. 前提条件

タイトルにも書いた通り、Vertex AI で Gemini CLI を利用開始する手順です。

Vertex AIの利用には2通りあります。

通常のVertex AI
Vertex AI in express mode

Express Mode では Vertex AI の機能を手軽に試すことができます。通常、Vertex AI を利用するには Google Cloud プロジェクトの設定が必要ですが、Express Mode では API キーを発行するだけで、Vertex AI Studio の一部機能や Gemini API などを使い始められます。

今回は Express Mode ではない通常の Vertex AI を利用することにしました。
（Express Modeには利用条件があります）

Vertex AI を選択した理由:
Terms of Service and Privacy Notice によると、個人のGoogleアカウントで利用する場合、入力したプロンプトやコードはGoogleのモデル品質向上のために利用される可能性があります。
一方で、Vertex AIを利用する場合は入力データがモデルの学習に使われることはないと明記してあるので、Vertex AIを利用することにしました。

2. Vertex AI で Gemini CLI を利用するための事前準備

Vertex AI を有効化:
Google Cloud Project を作成し、Vertex AI を有効にする必要があります。
Google Cloud Project のセットアップ方法についてはこちらを参照してください
環境変数の設定:

$ export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"
$ export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="YOUR_PROJECT_LOCATION" # e.g., us-central1
$ export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

上の設定はセッション毎にリセットされてしまうので、恒久的に設定したい場合は .zshrcや.bash_profileなどに追記すると便利です。

Application Default Credentials (ADC)を設定:

$ gcloud auth application-default login

（Google Cloud CLI のインストールが必要です）

ADCを設定していないと、以下のようなエラーが出ました。


[API Error: Could not load the default credentials. Browse to https://cloud.google.com/docs/authentication/getting-started for more information.]

3. Gemini インストール

恒久的にgeminiコマンドを使用したい場合は、グローバルにインストールします。


$ npm install -g @google/gemini-cli

インストール後、geminiコマンドで CLI を起動します。


$ gemini

4. 認証方法の選択

Gemini CLI を初めて起動すると、認証方法の選択を求められます。
Vertex AI 認証を選択します。

（スクショは環境変数の設定が漏れていたため、ワーニングが出ています…）

以上でセットアップは完了です。