导语

在AI技术井喷的当下，你是否还在为繁琐的网页界面而烦恼？想要更直接、更高效地与AI大模型进行深度互动？厌倦了鼠标点来点去，渴望在Mac终端就能掌控AI的强大力量？

6月25日，谷歌突然放出王炸更新！正式推出了Gemini CLI——一款完全开源的AI Agent（Apache 2.0许可），通过命令行接口直接在终端操控Gemini，以最极客的方式进行智能对话、代码解释、文生文等强大功能！

本文从Mac终端视角出发，手把手教你从零开始部署使用这个神器，让我们一起开启Gemini CLI的探索之旅！作为一个AI学习者，我将分享自己的实际操作经验，帮助大家避坑，快速上手！

一、Gemini CLI功能

谷歌这次真的是下了血本！Gemini CLI作为命令行AI工作流工具横空出世，功能强大到让人惊叹：

超大上下文处理能力 - 在 Gemini 的 1M 令牌上下文窗口内外查询和编辑大型代码库。

多模态AI协作 - 使用 Gemini 的多模态功能，从 PDF 或草图生成新的应用。

自动化任务执行 - 自动执行操作任务，例如查询拉取请求或处理复杂的 rebase。

工具生态整合 - 使用工具和 MCP 服务器连接新功能，包括使用 Imagen、Veo 或 Lyria 生成媒体文件。

内置搜索增强 - 使用 Gemini 内置的 Google 搜索工具来完善您的查询。

二、环境搭建：避坑指南和环境优化

官方给出的快速部署指南看似简单，但实际操作中还是有不少坑要踩！作为过来人，我来分享一下完整的避坑攻略！

1. 环境确认

基础要求：Node.js 18或以上版本（推荐使用最新的LTS版本22.17.0）

#快速检查：使用如下指令查看版本：

node -v

如果显示版本号且大于18，恭喜你可以直接跳到安装步骤！如果没有或版本过低，继续往下看。

2. 环境安装

方法一：nvm管理器安装（推荐！）

这种方法的好处是可以轻松切换Node.js版本，对开发者更友好：

# 下载并安装nvm（Node版本管理器）

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# 重新加载shell配置（避免重启终端）

\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

# 下载并安装Node.js最新LTS版本

nvm install 22

方法二：官网直接下载

如果你不想折腾命令行，直接去官网下载安装包：

https://nodejs.org/en/download

选择macOS版本，按照提示下载安装即可！

安装验证（三步确认）

# 验证Node.js版本（应该显示"v22.17.0"）

node -v

# 验证当前nvm版本（如果用nvm安装，应该显示"v22.17.0"）

nvm current

# 验证npm版本（应该显示"10.9.2"）

npm -v # 应该是 "10.9.2".

如果三个命令都正常显示版本号，说明环境搭建成功！

3. Gemini CLI安装

官方提供了两种安装方法，我推荐使用第一种：

方法一：

npm install -g @google/gemini-cli

方法二：

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

我在实际安装过程中没遇到什么问题，基本上一次就能成功！如果遇到网络问题，可以尝试切换npm镜像源。

4. 首次启动（重要提醒！）

安装完成后，输入以下命令启动：

gemini

重要提醒：启动后会出现主题选择界面，千万别急着按回车！要慎重选择你的主题配置，因为这会影响后续的使用体验！

5. 认证配置（三种方式详解）

这是最关键的一步！根据官方文档（
~/docs/cli/authentication.md），有三种认证方式：

方式一：Google Cloud认证（功能最全）

适合有Google Workspace账号或购买了Code Assist license的用户。

1. 首先启用API服务：
https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/set-up-gemini#enable-api

2. 配置IAM角色：
https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/set-up-gemini#grant-iam

- 将"Gemini for Google Cloud User"和"Service Usage Consumer"角色添加到主账号

3. 设置项目ID环境变量：

#临时使用

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"

#长期使用（推荐）

echo 'export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

方式二：API Key认证（我用的这种，配置简单）

这是最简单的方式，适合个人用户快速上手：

1. 获取API Key：
https://aistudio.google.com/apikey

2. 设置环境变量：

#临时使用

export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"

#长期使用（推荐）

echo 'export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

方式三：Vertex AI认证（企业级）

标准模式

配置Application Default Credentials

gcloud auth application-default login

设置环境变量

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"

export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="YOUR_PROJECT_LOCATION" # 例如：us-central1

export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

Express模式

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY"

export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true

配置完成后，系统会显示token消耗提醒，帮你掌控使用成本！

三、 实战演示：从零到一的AI命令行体验！

配置完成后，就可以开始真正的AI之旅了！让我分享几个使用场景：

1. 智能对话体验：

最基础的功能就是与AI进行对话，体验非常流畅：

启动Gemini CLI

gemini

然后就可以直接输入问题，AIGC，使用的大模型是Gemini-2.5，这里我就不赘述了，能看到这里的朋友们基本上对AIGC应该已有一些了解。

如果遇到以下错误提示：

[API Error: exception TypeError: fetch failed sending request]

可以尝试切换到TUN模式。

2. 文档分析

可以直接使用@加上你的文件目录，然后输入prompt，能够直接让他帮你分析文件等，我看到也有其他博主分享了直接用管道符的方法，目前我还在研究没有成功，大家如果有成功的可以跟我分享一下，先行谢过。

3. 代码构建

可以让他进行代码的构建，在构建的过程中，会跟你不断的互动，以确保任务的准确性，以及需要你在创建文件夹的时候进行授权，构建之后可能会有错误，贴报错，让他修改就可以。

结语

这场AI开发工具的竞赛，正变得越来越精彩了。

这次谷歌Gemini CLI发布背后其实隐藏着一场关于未来的哲学之争：是创造一个全新的AI工具来“替代”开发者的旧习惯，还是将AI能力“注入”到开发者已有的工作流中去？

以Cursor为代表的AI原生编辑器选择了前者。它们大胆地宣称：“来我这里，我为你打造了一个从头到脚都为AI而生的全新工作室。” 这种方式的好处是AI与编辑器的整合能做到天衣无缝，可以实现一些颠覆性的功能。但代价是，开发者需要离开自己早已熟悉和高度定制的舒适区，去适应一个新的环境。

而谷歌用Gemini系列给出了截然不同的答案。它选择了一条“与你同行”的路，对开发者说：“你不需要改变什么。你最爱的VS Code、JetBrains全家桶，你须臾不离的命令行……它们都还在，我们只是把最强大的AI用‘插件’和‘命令’的形式交给你，让你的老伙计们脱胎换骨。”

谷歌的赌注很明确：它相信绝大多数开发者对自己工具的“肌肉记忆”和情感依恋是强大的。它不打算重塑你的世界，而是打算让你在自己的世界里，变得无所不能。

如果你也在探索AI世界，希望找个同路人，可以关注私信我，让我们携手共同成长。