Gemini CLI & MCP

Gemini CLI e' un Agente AI utilizzabile da linea di comando pubblicato come Open Source da Google. I limiti molto ampi di utilizzo gratuito e l'integrazione con le ricerche su web lo rendono uno strumento di grandissimo interesse per sviluppatori ed utenti evoluti.

In questa paginetta vediamo come e' possibile estendere le funzionalita' di Gemini CLI con il Model Context Protocol (MCP). Negli esempi utilizzeremo un server MCP per interrogare un database, per deformazione professionale, ma potrebbe trattarsi di qualsiasi altro servizio.

Gemini CLI si utilizza da linea di comando ed offre automazione, generazione testi, coding e ricerche avanzate con integrazione a Google Search.
Oltre ai tool forniti nella CLI e' possibile utilizzare tool esterni forniti da un MCP Server che dialoga con la CLI con il Model Context Protocol. Un MCP Server trasmette il contesto all'LLM che a questo punto sa come utilizzare i nuovi servizi. Una volta eseguita la configurazione sara' cosi' possibile utilizzare i nuovi tool dalla CLI con normali richieste in linguaggio naturale.
I servizi richiamabili sono tra i piu' diversi: elaborazione grafica, accesso a GitHub, accesso a WhatsApp, ... gli MCP Server disponibili sono migliaia ed in continua crescita. L'utilizzo del protocollo MCP estende in modo molto significativo le possibilita' degli Agenti di AI per svolgere compiti sempre complessi e sempre piu' utili.

In questa paginetta, dopo aver visto la configurazione, presentiamo un semplice esempio di accesso ai dati di un database esterno PostgreSQL.

Configurazione

Vi sono migliaia di server MCP che possono essere richiamati dagli agenti AI. Le funzionalita' disponibili sono le piu' diverse: generazione immagini, colloquiare sui social, accedere a GitHub, ... la configurazione con Gemini CLI e' la stessa: una volta inseriti gli estremi di connesione il Server MCP fornira' il contesto al Client che imparera' ad utilizzarlo in automatico.

Nel nostro caso utilizziamo un servizio che consente l'accesso ad un database PostgreSQL in Cloud: Supabase.
Su Supabase registrarsi (e' disponibile un piano gratuito), creare un progetto ed un database e' molto semplice: qualche click ed il database e' disponibile.
Per la configurazione MCP e' importante ricordare il Project ID e generare un Personal Access Token (PAT). I passi di dettaglio sono decscritti nella Documentazione Ufficiale.

Ora e' possibile aggiungere il Supabase MCP server alla Gemini CLI. Gemini CLI utilizza i file settings.json per le configurazioni. Ci sono due possibili locazioni: ~/.gemini/settings.json per tutte le sessioni Gemini CLI oppure .gemini/settings.json in una directory di un progetto specifico. I passi sono i seguenti:

1. Create il file settings.json in una delle due directory a seconda delle esigenze ed inserite la seguente configurazione:

      {
        "mcpServers": {
          "supabase": {
            "command": "npx",
            "args": [
              "-y",
              "@supabase/mcp-server-supabase@latest",
              "--read-only",
              "--project-ref=project-ref>"
            ],
            "env": {
              "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "personal-access-token"
            }
          }
        }
      }
   

2. Sostituite project-ref e personal-access-token con i corretti Project ID e Personal Access Token generati su Supabase.
3. Salvate il file di configurazione.
4. Avviate la Gemini CLI per far leggere la nuova configurazione.

Gia' fatto!
E' ora possibile richiamare da Gemini CLI le funzionalita' del server MCP.

Utilizzo

Iniziamo con le richieste piu' semplici:

Ora chiediamo qualcosa di piu' complesso perche' il compito richiede una certa inventiva:

Molto bene! Gemini ha trovato come valorizzare i contenuti della tabella ed ha fatto tutto in autonomia.

Tools ed MCP

Oltre a poter dialogare in linguaggio naturale, grazie all'LLM gemini-2.5-pro, la Gemini CLI dispone di di alcuni strumenti o Tools che gli consentono di fare una serie di cose:

ℹ Available Gemini CLI tools:
    - ReadFolder
    - ReadFile
    - SearchText
    - FindFiles
    - Edit
    - WriteFile
    - WebFetch
    - ReadManyFiles
    - Shell
    - Save Memory
    - GoogleSearch

Come sappiamo questo consente all'Agent AI di controllare il contenuto di file, scrivere programmi, ricercare informazioni su Internet.
Ma e' possibile arricchire gli strumenti a disposizione dell'Agente AI sfruttando servizi esterni contattati tramite il protocollo MCP.

Per elencare i Server MCP disponibili il comando sulla CLI e' /mcp. Se lanciamo il comando dopo avere configurato il Server MCP di Supabase avremo:

ℹ Configured MCP servers:
  🟢 supabase - Ready (19 tools)
    - create_branch
    - list_branches
    - delete_branch
    - merge_branch
    - reset_branch
    - rebase_branch
    - list_tables
    - list_extensions
    - list_migrations
    - apply_migration
    - execute_sql
    - get_logs
    - get_advisors
    - get_project_url
    - get_anon_key
    - generate_typescript_types
    - search_docs
    - list_edge_functions
    - deploy_edge_function

Ora l'agente AI e' in grado di elencare le tabelle, eseguire comandi SQL e svolgere tutte le altre operative previste. Naturalmente i servizi disponibili dipendono dalle caratteristiche del server MCP, ma per i database relazionali sono molto simili tra loro.

Vi sono migliaia di Server MCP disponibili, le funzionalita' sono le piu' diverse... come abbiamo visto in questa paginetta configurarli ed utilizzarli da Gemini CLI e' molto semplice.
Il limite e' la fantasia!

Varie ed eventuali

Gemini CLI e' una semplice pagina introduttiva sull'Agent AI.

Sul sito ufficiale GitHub si trovano tutte le informazioni per l'installazione/configurazione, la documentazione completa ed il codice sorgente: in particolare la configurazione dei server MCP si trova in questa pagina.

Titolo: Gemini CLI & MCP
Livello: Medio (2/5)
Data: 1 Luglio 2025
Versione: 1.0.0 - 1 Luglio 2025
Autore: mail [AT] meo.bogliolo.name