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WORKBUDDY + GEMINI

Usa Gemini en WorkBuddy.

Google Gemini está disponible a través de RunAPI — Gemini 3.5 Flash para latencia de primer token inferior a 100ms, 3.x Pro para razonamiento complejo y 2.5 Pro para cargas de trabajo en producción con una ventana de contexto de 1M de tokens. WorkBuddy habla MCP de forma nativa, por lo que el mismo servidor MCP runapi y RUNAPI_API_KEY que impulsan GPT también llaman a Gemini. Sin proyecto de Google Cloud, sin cuenta de servicio, sin configuración de Vertex AI.

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una clave RunAPI · conexión MCP con un clic · sin proyecto de Google Cloud necesario 
Use the runapi MCP server to send a chat request to Gemini.

Requirements:
- Call the RunAPI chat tool exposed by the runapi MCP server
- Set model to "gemini-3.5-flash"
- Ask: "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."
- Set temperature to 0.7 and max_tokens to 256
- Show me the assistant reply and the token usage counts

{
  "mcpServers": {
    "runapi": {
      "url": "https://runapi.ai/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses JSON payloads and relies on URL paths and HTTP verbs for resource semantics. gRPC is faster for service-to-service calls; REST is simpler to debug and more widely supported by browsers.",
  "finish_reason": "stop",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 34,
    "completion_tokens": 71,
    "total_tokens": 105
  }
}
Copia el prompt en WorkBuddy gemini
CÓMO FUNCIONA

Usa Gemini en WorkBuddy en tres pasos

1

Registra el servidor MCP de RunAPI

Define RUNAPI_API_KEY en el entorno que lanza WorkBuddy y agrega un servidor MCP llamado runapi apuntando a https://runapi.ai/mcp mediante HTTP con streaming. Sin credenciales de Google Cloud, sin JSON de cuenta de servicio — la clave de RunAPI es todo lo que Gemini necesita.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
2

Indica al agente del workbench

Escribe una solicitud en lenguaje natural en WorkBuddy e indica el modelo — gemini-3.5-flash para velocidad, gemini-2.5-pro para razonamiento con contexto extenso. WorkBuddy rellena los argumentos model y messages de la herramienta de chat de RunAPI y envía la llamada.

model: gemini-3.5-flash
3

Lee el resultado de la herramienta

La herramienta MCP devuelve la respuesta de forma síncrona con recuentos de uso de tokens. Cambia a GPT o Claude en tu siguiente prompt sin tocar la configuración — todos los modelos detrás del servidor runapi comparten la misma clave y la misma forma de herramienta.

usage.total_tokens: 105
PARÁMETROS

Parámetros de la herramienta Gemini en el servidor MCP de RunAPI

Parámetro Tipo Descripción
model string Obligatorio. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview o gemini-3.1-pro-preview.
messages array Obligatorio. Array de objetos de mensaje con campos role (system, user, assistant) y content. WorkBuddy lo construye a partir de tu prompt.
temperature number Opcional. Temperatura de muestreo entre 0 y 2. Valores más bajos producen salidas más deterministas. El valor predeterminado varía según el modelo.
max_tokens integer Opcional. Número máximo de tokens a generar en la respuesta.
top_p number Opcional. Umbral de muestreo nucleus entre 0 y 1. Alternativa a temperature para controlar la aleatoriedad de la salida.
tools array Opcional. Definiciones de herramientas para function calling. Gemini devuelve tool_calls en el mensaje del asistente, que WorkBuddy procesa como cualquier otro resultado de herramienta.

¿Qué es Gemini en WorkBuddy?

Google Gemini está disponible en RunAPI sin necesidad de un proyecto de Google Cloud, cuenta de servicio ni configuración de Vertex AI. WorkBuddy accede a él mediante el mismo servidor MCP de runapi y la RUNAPI_API_KEY usada para GPT y Claude. Gemini 3.5 Flash ofrece una latencia de primer token inferior a 100 ms para bucles de agente en tiempo real, mientras que Gemini 2.5 Pro gestiona tareas de contexto largo con su ventana de 1M de tokens y el modo de razonamiento para lógica compleja.

Casos de uso de Gemini

Análisis multimodal desde el workbench

Envía imágenes, PDFs, archivos de audio o fotogramas de vídeo junto con indicaciones de texto para que Gemini los analice, describa o extraiga datos estructurados — todo gestionado de forma nativa mediante una sola llamada de herramienta.

Análisis de documentos extensos con contexto de 1M de tokens

Introduce bases de código completas, conjuntos de documentos legales o colecciones de artículos de investigación en la ventana de contexto de 1M de tokens de Gemini 2.5 Pro para análisis y resumen sin fragmentación ni pipelines de recuperación.

Bucles de agente en tiempo real con Flash

Usa Gemini 3.5 Flash para cadenas de llamadas de herramientas sensibles a la velocidad donde una latencia de primer token inferior a 100 ms importa más que la calidad máxima de razonamiento. El coste por millón de tokens es de los más bajos del catálogo.

FAQ

Preguntas sobre Gemini + WorkBuddy

Configuración general de WorkBuddy

¿Aún no está conectado? Comienza con la guía de configuración del MCP de RunAPI para WorkBuddy.

Guía de configuración de WorkBuddy →

Catálogo de modelos de Gemini

Consulta todas las variantes de Gemini, niveles de precios y documentación de la API.

Modelos de Gemini →

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