Workshop Gemini CLI: Construindo com IA 2026
(Evento: Construindo com IA 2026 @ Google Taipei 101 / Apresentação: SpeakerDeck / Materiais: kkdai/BwAI-2026 / Exemplo: kkdai/bwai2026-sample)
Contexto: Quando o CLI se Torna um "Colega Pensante"
Após o Google I/O em 2026, o Gemini CLI não é mais apenas um brinquedo de terminal que empacota LLM, mas uma ferramenta de desenvolvimento que pode montar MCPs, planejar por conta própria, executar gcloud por conta própria e parar para perguntar a você quando não entende.
Neste workshop Construindo com IA 2026, eu comprimi esse fluxo de ferramentas em duas sessões práticas:
- Workshop 1: Preparação do Ambiente + Dois MCPs Oficiais Essenciais — Conectando o Gemini CLI ao conhecimento oficial do Google e à Plataforma de Mapas.
- Workshop 2: Diga uma Frase ao Gemini CLI e Implemente um Bot LINE no Cloud Run — Chega de digitar manualmente aquele longo e doloroso
gcloud run deploy ....
Todo o material didático foi open-source no kkdai/BwAI-2026, o projeto de exemplo está em kkdai/bwai2026-sample, e os slides do evento estão no SpeakerDeck. Esta é a versão completa do texto do walkthrough no local, incluindo os três obstáculos que encontramos no palco naquele dia.
Por que Gemini CLI + MCP? Primeiro, Olhe para a Linha do Tempo
O ritmo de atualização da API Gemini e seu ecossistema tem sido muito denso no último ano:
| Tempo | Novidades | Impacto no Fluxo de Trabalho |
|---|---|---|
| 2025/08 | Compreensão de Vídeo do Gemini YouTube | Alimente diretamente URLs de vídeos no modelo |
| 2025/11 | Busca de Arquivos do Gemini | RAG gerenciado, sem necessidade de conectar seu próprio DB vetorial |
| 2025/12 | Fundamentação de Pesquisa do Google (Vertex) | Respostas do modelo podem ser fundamentadas em resultados de pesquisa |
| 2025/12 | Fundamentação de Mapas & Assistência da Plataforma de Mapas MCP | Cenários nativos de mapas |
| 2026/02 | API de Conhecimento do Desenvolvedor do Google + Servidor MCP | A documentação oficial se torna uma ferramenta consultável pelo LLM |
| 2026/03 | Gemini 3 Flash + Combinação de Ferramentas | Chamada única encadeia várias ferramentas de fundamentação |
Observação Principal: O Google transformou cada nova capacidade em um Servidor MCP, o que significa que o Gemini CLI pode atualizar o IDE de "um LLM que pode escrever código" para "um LLM que pode escrever código usando os recursos oficiais do Google" com apenas uma linha de gemini mcp add.
Neste workshop, escolhi dois MCPs que são mais impactantes para desenvolvedores de Bot LINE para demonstrar.
Workshop 1: Preparação do Ambiente e Instalação do MCP Oficial
Por que é Recomendado Começar com o Cloud Shell
O maior medo em workshops presenciais é a questão do ambiente, como "Professor, não consigo encontrar o Python 3.11 aqui". Eu coloquei toda a demonstração diretamente no Google Cloud Shell:
-
gcloudjá está pré-instalado. -
geminiCLI já está pré-instalado (a imagem mais recente do Cloud Shell já vem com ele). -
gcloud authse conecta automaticamente com a conta do Cloud Shell, economizando a dança do OAuth.
Vá para https://console.cloud.google.com/, primeiro confirme que o projeto é o que você acabou de criar (não abra acidentalmente o ambiente oficial da empresa), e então clique em Cloud Shell no canto superior direito:
# Verifique se ambas as ferramentas estão lá
gcloud --version
gemini --version
[!DICA] Se você quiser executá-lo localmente, pode seguir o guia de instalação oficial do Gemini CLI, mas no workshop, todos usamos o Cloud Shell para evitar a tragédia de "o ambiente de todos é diferente".
O que é MCP? Explicado em Três Frases
- MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) é um protocolo aberto proposto pela Anthropic que permite que clientes LLM se comuniquem com fornecedores de capacidade externa em um formato unificado.
- O Gemini CLI é o cliente MCP, e você pode
gemini mcp add ...para montar qualquer servidor que cumpra a especificação MCP. - O próprio Google agora empacotou várias APIs em servidores MCP oficiais, o que equivale a equipar seu assistente de IA com "a base de conhecimento interna do Google".
MCP #1: Conhecimento do Desenvolvedor do Google
Este MCP transforma a documentação oficial da família Google (Cloud / Android / Web / Firebase / Workspace…) em uma ferramenta que o Gemini pode chamar. A vantagem em relação à pesquisa na web é que: ele retorna partes que foram oficialmente indexadas, com a URL de origem correta, e não será enganado por blogs desatualizados.
Passos de Configuração
- Ative a API de Conhecimento do Desenvolvedor em Google Cloud Console.
- Crie uma Chave de API em "Credenciais" e restrinja-a para chamar apenas a API de Conhecimento do Desenvolvedor (o princípio do menor privilégio).
- Execute no Cloud Shell:
gemini mcp add -t http \
-H "X-Goog-Api-Key: SUA_CHAVE_API" \
google-developer-knowledge \
https://developerknowledge.googleapis.com/mcp \
--scope user
--scope user significa que este MCP é válido para todos os seus projetos, e você não precisa instalá-lo novamente na próxima vez que mudar de repositórios.
Verificação
Entre no modo interativo do gemini, primeiro digite:
/mcp list
Você deve ver google-developer-knowledge com o status Conectado. Então faça uma pergunta típica:
Por favor, ajude-me a consultar os limites de implantação mais recentes do Google Clo
O Gemini CLI representa uma evolução significativa nas ferramentas de desenvolvimento, permitindo que empresas brasileiras integrem facilmente capacidades de IA em seus serviços. A adoção de MCPs pode otimizar processos e melhorar a eficiência na criação de soluções baseadas em IA. Isso pode resultar em uma vantagem competitiva no mercado digital.
