Connect Gemini

Unity Gateway üzerinden modeller, MCP araçları ve yeteneklerle Gemini CLI'yi kullanın. Unity Gateway CLI'si (ug) çalışma alanı giriş ve yapılandırmayı yönetir veya bağlantıyı manuel olarak yapılandırabilirsiniz.

Unity Gateway üzerinden sadece Gemini CLI destekleniyor.

Başlamadan önce

Azure Databricks çalışma alanı URL'nize ve kullanmak istediğiniz modellere, MCP hizmetlerine ve becerilere erişiminiz olmalıdır. Manuel kurulum için, mevcut Unity Gateway entegrasyonuyla uyumlu bir Gemini CLI sürümü kurun ve Azure Databricks kişisel erişim tokenı kullanın.

El ile yapılandırma için, <workspace-hostname> öğesini Azure Databricks çalışma alanı ana bilgisayar adınızla ve <databricks-pat> öğesini belirtecinizle değiştirin. Çalışma alanınızda mevcut tam model adlarını kullanın ve yapılandırma girişlerini mevcut dosyalarla birleştirin, alakasız ayarları koruyun.

Yöneticiniz cihazınızı zaten yapılandırdıysa, kuruluşunuzun kurulum talimatlarını takip edin.

Unity Gateway CLI'sini kullanın

Install ug, sonra proje dizininizden şu komutu çalıştırın:

ug gemini

İş alanınızı seçin ve istendiğinde giriş yapın. Komut, Gemini CLI'yi yapılandırmalı bir modelle açar, alışılmış kodlama iş akışına hazır.

Farklı bir modelle başlamak için ug gemini --model "<model-name>". Yöneticinizin yapılandırdığı bir Gemini Modeli Sağlayıcı Hizmetini kullanmak için ug gemini --provider "<catalog>.<schema>.<provider-name>" kullanın.

Modelleri manuel olarak yapılandırmak

Mevcut Unity Gateway entegrasyonuyla uyumlu bir Gemini CLI sürümü kurun:

npm install -g "@google/gemini-cli@<0.45.0"

Terminalinizde şu değişkenleri ayarlayın:

export GEMINI_MODEL="system.ai.gemini-2-5-flash"
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini"
export GEMINI_API_KEY_AUTH_MECHANISM="bearer"
export GEMINI_API_KEY="<databricks-pat>"

API anahtarı kimlik doğrulamasını seçmek için aşağıdakileri ~/.gemini/settings.json içine birleştirin:

{
  "security": {
    "auth": {
      "selectedType": "gemini-api-key"
    }
  }
}

Sonra aynı terminalden çalıştırın gemini . Gemini CLI'nin ayarları ve ortam değişkenleri için yapılandırma dokümantasyonuna bakınız.

MCP araçları ekleyin

Unity Gateway CLI'sini kullanın

Koş!

ug mcp add --agents gemini

Hizmetlerinizi seçin, ardından ug gemini ile yeniden başlatın. Bağlı sunucuları görmek için ajanın içine girin /mcp .

MCP hizmetlerini manuel olarak yapılandırma

Bu girdiyi ~/.gemini/settings.json ile birleştirin:

{
  "mcpServers": {
    "dbsql": {
      "httpUrl": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Başka bir hizmet için sunucu adını değiştirin ve system.ai.dbsql öğesini kendi üç parçalı Unity Kataloğu adıyla değiştirin. Düzenlemeden sonra yeniden başlat gemini . Gemini CLI'nin MCP dokümantasyonuna bakınız.

ug gemini, ~/.ucode/.gemini-home/.gemini/settings.json konumunda ayrı bir ayar dosyası kullanır. ug üzerinden başlatırken MCP’yi manuel olarak girmek için bu dosyayı kullanın.

Beceri ekleme

Unity Gateway CLI'sini kullanın

Proje dizininizden yayımlanmış becerileri projeye indirin:

ug skills add --path "$PWD"

Yeteneklerinizi seçin, sonra Gemini CLI'yı yeniden başlatın. Projenin .agents/skills/ dizinini okuyor. Mevcut becerileri görmek için giriş /skills list yapın.

Becerileri manuel olarak yapılandırma

Zaten sahip olduğunuz dosyalar için, her tam beceri klasörünü projenizin .gemini/skills/içine yerleştirin. Proje becerileri hem gemini hem de ug gemini ile çalışır; ug, kullanıcı ayarları ve beceriler için ayrı bir giriş dizini kullanır. Gemini CLI'nin beceri dokümantasyonuna bakınız.

MCP üzerinden yayımlanmış yetenek kaydına erişmek için yukarıdaki MCP örneğini kullanarak ikinci bir sunucu ekleyin, adını databricks-skill-registry olarak belirleyin ve httpUrl değerini https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/ olarak ayarlayın. Sondaki eğik çizgiyi ve Bearer üstbilgisini koruyun. Temsilciden bir yeteneği tam adıyla kullanmasını iste.

Unity Gateway yetenekleri Beta'da. Etkinleştirme ve izinler için Yönetim becerileri bölümünü inceleyebilirsiniz.

Troubleshooting

Bir model talebi başarısız olur: Yukarıdaki gateway URL'sini, token süresi dolduğunu, model adını, izinleri ve Gemini CLI sürüm kısıtlamasını kontrol edin.

Bir MCP sunucusu eksik: Ajanı yeniden başlatın. Eğer bunu ug ile yapılandırdıysanız, aynı ayarları kullanması için ug gemini ile başlatın. Manuel kurulum için ~/.gemini/settings.json ve bearer belirtecini kontrol edin.

İndirilen bir beceri eksik: Tam klasörünün, desteklenen bir dizinde SKILL.md içerdiğini doğrulayın. ug üzerinden başlatırken, yukarıdaki proje indirme komutunu kullanın. İndirilmiş becerileri yenilemek için aynı seçeneklerle tekrar çalıştır ug skills add .

Çalışma alanı giriş veya ug kurulum sorunları için çalıştırın ug doctor.

Sonraki Adımlar

  • Last updated on