透過 Unity Gateway 使用模型、MCP 工具和技能來使用 Gemini CLI。 Unity Gateway CLI（ug）負責工作區登入與設定，或者你也可以手動設定連線。
只有 Gemini CLI 是透過 Unity Gateway 支援的。
在你開始之前
你需要 Azure Databricks 工作區的 URL 以及你想使用的模型、MCP 服務和技能的存取權。 手動設定時，安裝與目前 Unity Gateway 整合相容的 Gemini CLI 版本，並設定 Azure Databricks 個人存取權杖。
手動設定時，請將 <databricks-pat> 替換為你的 Azure Databricks 工作區主機名稱，並將 <workspace-hostname> 替換為你的權杖。 使用工作區中完整的模型名稱，並將設定項目合併到現有檔案中，保留無關的設定。
如果你的管理員已經設定好你的裝置，請依照組織的設定說明操作。
使用 Unity Gateway CLI
安裝 ug，然後從你的專案目錄執行這個指令：
ug gemini
選擇你的工作區並在提示時登入。 這個指令會開啟 Gemini CLI 並設定好模型，準備好進行你平常的編碼工作流程。
要從不同模型開始，請使用 ug gemini --model "<model-name>"。 若要使用 由管理員設定的 Gemini 模型提供者服務，請使用 ug gemini --provider "<catalog>.<schema>.<provider-name>"。
手動設定模型
安裝與目前 Unity Gateway 整合相容的 Gemini CLI 版本：
npm install -g "@google/gemini-cli@<0.45.0"
在終端機中設定以下變數：
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>"
將下列內容合併到 ~/.gemini/settings.json 中，以選取 API 金鑰驗證：
{
"security": {
"auth": {
"selectedType": "gemini-api-key"
}
}
}
然後從同一個終端機執行 gemini 。 請參閱 Gemini CLI 的設定文件 ，了解其設定與環境變數。
新增 MCP 工具
使用 Unity Gateway CLI
跑步：
ug mcp add --agents gemini
選擇你的服務，然後重新開始。ug gemini
/mcp進入代理程式即可查看已連接的伺服器。
手動設定 MCP 服務
將此條目合併為 ~/.gemini/settings.json：
{
"mcpServers": {
"dbsql": {
"httpUrl": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
}
}
}
}
對於其他服務，請更改伺服器名稱，並以其三部分的 Unity 目錄名稱取代 system.ai.dbsql 。 編輯後，重新啟動gemini。 請參閱 Gemini CLI 的 MCP 文件。
ug gemini 使用位於 ~/.ucode/.gemini-home/.gemini/settings.json 的獨立設定檔。 透過 ug 啟動時，請使用該檔案手動新增 MCP 項目。
新增技能
使用 Unity Gateway CLI
從你的專案目錄下載已發佈的技能到專案中：
ug skills add --path "$PWD"
選擇你的技能，然後重新開始 Gemini CLI。 它會讀取專案 .agents/skills/ 的目錄。 進入 /skills list 即可查看可用的技能。
手動設定技能
對於你已經有的檔案，請將每個完整的技能資料夾放進你的專案 .gemini/skills/。 專案技能可搭配 gemini 和 ug gemini 一起運作；ug 會使用個別的主目錄來存放使用者設定和技能。 請參閱 Gemini CLI 的技能文件。
要透過 MCP 存取已發佈的技能登錄，請依照上述 MCP 範例新增第二台伺服器，命名為 databricks-skill-registry，並設 httpUrl 為 https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/。 保留尾端斜線和 Bearer 標頭。 請代理程式使用技能的完整名稱。
Unity Gateway 技能還在測試階段。 請參見 治理技能 以了解啟用與權限。
Troubleshooting
模型請求失敗：請檢查閘道網址、令牌到期日、型號名稱、權限，以及上述 Gemini CLI 版本限制。
缺少一台 MCP 伺服器：重新啟動 代理程式。 如果你是用 ug 進行設定，就用 ug gemini 啟動它，這樣它就會使用相同的設定。 手動設定時，請檢查 ~/.gemini/settings.json 和 Bearer 權杖。
找不到已下載的技能：請確認該技能的完整資料夾位於受支援的目錄中，且包含 SKILL.md。 透過 ug 啟動時，請使用上方的專案下載指令。 用同樣的選項重新執行 ug skills add ，刷新已下載的技能。
對於工作區登入或 ug 設定問題，請執行 ug doctor。