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WORKBUDDY + GEMINI

Usa Gemini in WorkBuddy.

Google Gemini è disponibile tramite RunAPI — Gemini 3.5 Flash per una latenza del primo token inferiore a 100 ms, 3.x Pro per ragionamenti complessi e 2.5 Pro per carichi di lavoro in produzione con una finestra di contesto da 1 milione di token. WorkBuddy supporta MCP nativamente, quindi lo stesso server MCP runapi e la RUNAPI_API_KEY che alimentano GPT chiamano anche Gemini. Nessun progetto Google Cloud, nessun service account, nessuna configurazione di Vertex AI.

Ottieni API Key Leggi la documentazione API
una sola chiave RunAPI · connessione MCP con un clic · nessun progetto Google Cloud necessario 
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 il prompt in WorkBuddy gemini
COME FUNZIONA

Usa Gemini in WorkBuddy in tre passaggi

1

Registra il server MCP di RunAPI

Imposta RUNAPI_API_KEY nell'ambiente che avvia WorkBuddy, quindi aggiungi un server MCP chiamato runapi che punta a https://runapi.ai/mcp tramite HTTP streamable. Nessuna credenziale Google Cloud, nessun service account JSON — la chiave RunAPI è tutto ciò di cui Gemini ha bisogno.

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

Fornisci istruzioni all'agente workbench

Digita una richiesta in linguaggio naturale in WorkBuddy e indica il modello — gemini-3.5-flash per la velocità, gemini-2.5-pro per il ragionamento su contesti lunghi. WorkBuddy compila gli argomenti model e messages dello strumento RunAPI chat e invia la chiamata.

model: gemini-3.5-flash
3

Leggi il risultato del tool

Lo strumento MCP restituisce la risposta in modo sincrono con i contatori di utilizzo dei token. Passa a GPT o Claude nel prompt successivo senza toccare la configurazione — ogni modello dietro il server runapi condivide la stessa chiave e la stessa forma dello strumento.

usage.total_tokens: 105
PARAMETRI

Parametri dello strumento Gemini sul server MCP di RunAPI

Parametro Tipo Descrizione
model string Obbligatorio. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview o gemini-3.1-pro-preview.
messages array Obbligatorio. Array di oggetti messaggio con i campi role (system, user, assistant) e content. WorkBuddy lo costruisce dal tuo prompt.
temperature number Facoltativo. Temperatura di campionamento tra 0 e 2. Valori più bassi producono output più deterministici. Il valore predefinito varia in base al modello.
max_tokens integer Facoltativo. Numero massimo di token da generare nella risposta.
top_p number Facoltativo. Soglia di nucleus sampling tra 0 e 1. Alternativa alla temperatura per controllare la casualità dell'output.
tools array Facoltativo. Definizioni degli strumenti per il function calling. Gemini restituisce tool_calls nel messaggio dell'assistente, che WorkBuddy elabora come qualsiasi altro risultato di strumento.

Cos'è Gemini su WorkBuddy?

Google Gemini è disponibile tramite RunAPI senza un progetto Google Cloud, un service account o una configurazione di Vertex AI. WorkBuddy lo raggiunge tramite lo stesso server MCP runapi e la RUNAPI_API_KEY usati per GPT e Claude. Gemini 3.5 Flash offre una latenza del primo token inferiore a 100 ms per i loop agente in tempo reale, mentre Gemini 2.5 Pro gestisce attività su contesti lunghi con la sua finestra di contesto da 1 milione di token e la modalità di ragionamento per compiti complessi.

Casi d'uso di Gemini

Analisi multimodale dal workbench

Invia immagini, PDF, file audio o fotogrammi video insieme a prompt di testo affinché Gemini li analizzi, li descriva o ne estragga dati strutturati — tutto gestito nativamente tramite una singola chiamata allo strumento.

Analisi di documenti lunghi con contesto da 1M di token

Inserisci interi codebase, raccolte di documenti legali o collezioni di articoli di ricerca nella finestra di contesto da 1M di token di Gemini 2.5 Pro per analisi e sintesi, senza suddivisione in blocchi o pipeline di recupero.

Loop agente in tempo reale con Flash

Usa Gemini 3.5 Flash per catene di tool-calling sensibili alla velocità, dove una latenza del primo token inferiore a 100 ms è più importante della qualità massima di ragionamento. Il costo per milione di token è tra i più bassi nel catalogo.

FAQ

Domande su Gemini + WorkBuddy

Configurazione generale di WorkBuddy

Non ancora connesso? Inizia con la guida alla configurazione MCP di RunAPI per WorkBuddy.

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Catalogo modelli Gemini

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