Gemini CLIとは
端的に言えばターミナルでLLMを動かせるサービス。同型であるClaude Codeが話題でしたがWindows環境ではWSL2を導入しないといけないらしく二の足を踏んでいましたが、Gemini CLIはWindowsで普通に動いてしかも無料分が多い。ということで導入してみました。
ただ、急いでリリースしたせいなのか現状ではコーディングに関しては圧倒的にClaudeCodeに軍配が上がるそうです。しかしそこはGoogleのサービスだけあって検索能力が強み。ということで検索を駆使してもらい、Gemini CLI導入までの記事をGemini CLIに書いてもらいました。 以下、「記事を書いてマークダウン形式のファイルを出力しろ」と命令して出てきたものです。実際に導入した経験でわかる部分においてはファクトチェック済み。画像は導入時のものを用意しました。
はじめに
Google Geminiは、Googleが開発した最先端のAIモデルであり、テキスト、画像、音声など、さまざまなモダリティを理解し、生成する能力を持っています。この強力なAIをコマンドラインから直接操作できるのが「Gemini CLI」です。開発者やAIに興味のある方にとって、Gemini CLIはAIとのインタラクションをより効率的かつ柔軟にするための強力なツールとなるでしょう。
この記事では、Gemini CLIをあなたの環境に導入するためのステップバイステップガイドを提供します。
前提条件
Gemini CLIをインストールする前に、以下のソフトウェアがあなたのシステムにインストールされていることを確認してください。
- Node.js version 18以上: Gemini CLIの主要なインストール方法であるnpmを使用するためには、Node.jsが必要です。公式ウェブサイトからダウンロードできます。
- npm (Node Package Manager): Node.jsに同梱されています。
Gemini CLIのインストール手順
Gemini CLIのインストールは非常に簡単です。以下の手順に従ってください。
ステップ1: Node.jsとnpmの確認
まず、コマンドプロンプトまたはターミナルを開き、Node.jsとnpmが正しくインストールされているかを確認します。
node --version
npm --version
もしインストールされていない、またはバージョンが古い場合は、Node.jsの公式サイトから最新版をダウンロードしてインストールしてください。
ステップ2: Gemini CLIのインストール
npmを使ってGemini CLIをインストールします。推奨される方法は npx を使用したクイックスタートです。
クイックスタート (推奨):
npx @google/gemini-cli
グローバルインストール:
npm install -g @google/gemini-cli
グローバルインストールを行った場合、gemini コマンドでCLIを実行できます。
ステップ3: 認証
Gemini CLIを初めて実行すると、セットアッププロセスが開始されます。
- テーマの選択: CLIのカラーテーマを選択します。
- Googleアカウントでサインイン: ウェブブラウザでGoogleアカウントへのサインインを求められます。指示に従ってログインを完了してください。これにより、Gemini 2.5 Proモデルへのアクセスが許可され、1分あたり60リクエスト、1日あたり1,000リクエストの無料枠が提供されます。
または、Google AI StudioまたはGoogle CloudプロジェクトからAPIキーを使用して認証することも可能です。
インストールの確認と基本的な使い方
インストールと認証が完了したら、CLIを起動してGeminiと対話を開始できます。
グローバルインストールした場合は、ターミナルで gemini と入力します。npx でインストールした場合は、再度 npx @google/gemini-cli を実行します。
その後、プロンプトを直接入力してGeminiと対話できます。例えば、コードの記述、プロジェクトの要約、質問への回答などを依頼できます。CLIはコンテキストを認識し、起動したディレクトリ内のファイルを理解できます。
Python開発者向け
Python開発者向けには、google-generativeai ライブラリを通じて利用可能なコマンドラインインターフェースもあります。これは pip を使用してインストールできます。
pip install google-generativeai
インストール後、Google AI APIキーを環境変数として設定する必要があります。
まとめ
これで、あなたのシステムにGemini CLIが導入され、AIとの対話を開始する準備が整いました。Gemini CLIを活用して、AIの可能性を最大限に引き出しましょう！
より詳細な情報や高度な使い方については、公式GitHubリポジトリやGemini APIの公式ドキュメントを参照してください。
以上です。オマケで使用感について人力の記事をお届けします。
ターミナル上で動く強み
せっかく書いてもらいましたが記事執筆ならブラウザのLLMでも同じことができるよね、ということでターミナル型の強みを考えましたが、やはり一つはPC内のファイルを触れることかと思います。
ただGemini当人(?)に聞くと「できない」と言ってくる。なんで？できとるやろがい。
他所のLLMに聞くと「MCPを使えばできる」「なくてもできる」と定まらない。新しいサービスだからかな。
フォルダの整頓をさせてみる
まだ分からないことも多いですが、気づいたことを箇条書きに。
- 起動したディレクトリより下層のファイルしか触れない(設定で解決できる？)
- 日本語のファイルを扱おうとするとエラーが出がち
- ただエラーが出ると原因と対策を考えて成功するまでやってくれる
- ただ全然出来てないのに「出来ました！」と言ってくることも
- 失敗のたびにリトライの許可を求めてくるが、プロンプトや設定で求めないようにできる
- ジャンルを推測して分類しろ、などスクリプト処理ではできないことが可能
- ターミナル上の命令で上手くいかない場合、わざわざ同じ動きをするPythonスクリプトを作ってくれたりする
試行錯誤の結果こういうプロンプトになりました。ルールを箇条書きにしたらもっと簡潔になりそう。
フォルダを整頓したい。
"移動先のディレクトリ名"の中を参照してください。
フォルダの名前をそれぞれ「ジャンル名」としてリストアップしてください。
その後"整頓対象のディレクトリ名"を参照し、中のフォルダ名からジャンル名を推測してください。
その後、後者のフォルダを前者の一致したジャンル名のフォルダにコピーしてください。
フォルダをコピーするときは移動のためのPythonスクリプトを一時的に作成して実行してください。
その後コピーを完了したものを表示し、許可を求めてからコピー元のフォルダを削除してください。
上記の過程で失敗したときはこちらに許可を求めず粘り強く解決してください。
ただし、ファイルやフォルダを消去するときだけは許可を求めてください。
これで安定して動きました。
許可を求める挙動を最低限にすればかなり幅広い作業内容をバックグラウンドで遂行させられる可能性を感じますね。また何か気づいたことがあれば書いてみます。