Gemini CLI 是一个运行在命令行中的 AI 工作流工具，由 Google 发布，它把Gemini 模型（比如 Gemini 2.5 Pro）直接带到终端里。 不过 Gemini CLI 可不仅仅是一个命令行工具， 它支持通过自然语言调用 AI 完成编码、调试、内容生成、研究和任务管理。 Gemini CLI 能干什么？ Gemini CLI 目前收获了50.1k+ Star： 无需切换工具： 在终端里就能智能编写代码、处理问题，省去打开 IDE 或网页的繁琐。 超大上下文窗口： 支持 100 万 token 上下文，能处理大型代码库和文档。 丰富功能即开即用： 除了代码，还能写文案、查资料、管理流水线、生成媒体内容，几乎就是一个终端里的全能 AI 助手 足够宽松的免费额度： 个人 Google 账号免费即可，支持每分钟约 60 次请求、每天 1000 次请求，是业内最 generous 的预览方案。 完全开源，社区友好： Apache 2.0 许可公开发布，支持社区贡献与审计。 近期关注度直线拉升： node -v 2、安装 Gemini CLI 在你的终端执行以下命令： npx https://gi ...

图片来源： Andreessen Horowitz Z Highlights: Yoko Li 是风投公司 Andreessen Horowitz （ a16z ）的合伙人，专注于开发者工具、基础设施与人工智能领域，是推动 AI 原生工具生态的重要推动者之一。 自从OpenAI于2023年推出Function Calling功能以来，我一直在思考，如何才能真正激活一个agent与工具协同运作的生态系统。随着基础模型变得越来越智 能，Agent与外部工具、数据和API的交互却日益碎片化：开发者需要为每一个系统单独编写特定的业务逻辑，才能让agent正常运行和集成。 很明显，我们迫切需要一个统一的标准接口（interface），来规范执行、数据获取和工具调用的方式。 API曾是互联网时代的重要桥梁，为软件之间的通信 建立了通用语言，而AI模型领域目前还缺乏类似的标准。 2024年11月推出的MCP（Model Context Protocol）在开发者（developer）和AI社区中快速引起关注，并有可能成为解决方案。 在这篇文章中，我们将介绍 什么是MCP，它如何改变AI与工具的交互方式，开发者已经基于它构建 ...