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WorkBuddyでGeminiを使う。
Google GeminiはRunAPI経由で利用可能です — 100ms未満のファーストトークンレイテンシのGemini 3.5 Flash、複雑な推論向けの3.x Pro、1Mトークンコンテキストウィンドウを持つ本番ワークロード向けの2.5 Pro。WorkBuddyはMCPをネイティブサポートしているため、GPTを使うのと同じrunapi MCPサーバーとRUNAPI_API_KEYでGeminiも呼び出せます。Google Cloudプロジェクト、サービスアカウント、Vertex AIのセットアップは不要です。
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
}
}
3ステップでWorkBuddyでGeminiを使う
RunAPI MCPサーバーを登録する
WorkBuddyを起動する環境にRUNAPI_API_KEYを設定し、streamable HTTP経由でhttps://runapi.ai/mcpを指すrunapiという名前のMCPサーバーを追加してください。Google Cloudの認証情報もサービスアカウントJSONも不要 — GeminiにはRunAPIキーだけで十分です。
export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
# MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
ワークベンチエージェントにプロンプトを送信する
WorkBuddyに自然言語でリクエストを入力し、モデル名を指定します — 速度重視ならgemini-3.5-flash、長いコンテキストの推論ならgemini-2.5-pro。WorkBuddyはRunAPIチャットツールのmodelとmessagesパラメーターを設定してリクエストを送信します。
model: gemini-3.5-flash
ツールの結果を読む
MCPツールはトークン使用量付きで同期的に返答を返します。次のプロンプトでGPTやClaudeに切り替えても設定は変更不要 — runapiサーバー背後のすべてのモデルは同じキーとツール形式を共有しています。
usage.total_tokens: 105
RunAPI MCPサーバー上のGeminiツールパラメーター
| パラメータ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
model |
string |
必須。gemini-3.5-flash、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro、gemini-3-flash-preview、またはgemini-3.1-pro-preview。 |
messages |
array |
必須。role（system・user・assistant）とcontentフィールドを持つメッセージオブジェクトの配列。WorkBuddyがプロンプトからこれを構築します。 |
temperature |
number |
任意。0〜2のサンプリング温度。値が低いほど決定論的な出力になります。デフォルト値はモデルによって異なります。 |
max_tokens |
integer |
任意。レスポンスで生成するトークンの最大数。 |
top_p |
number |
任意。0〜1のNucleus Samplingのしきい値。出力のランダム性を制御するtemperatureの代替手段です。 |
tools |
array |
省略可能。ファンクションコーリング用のツール定義。Geminiはアシスタントメッセージにtool_callsを返し、WorkBuddyは他のツール結果と同様に処理します。 |
WorkBuddyにおけるGeminiとは？
Google GeminiはGoogle Cloudプロジェクト、サービスアカウント、Vertex AIのセットアップなしにRunAPI経由で利用できます。WorkBuddyはGPTやClaudeと同じrunapi MCPサーバーとRUNAPI_API_KEYを使ってアクセスします。Gemini 3.5 Flashはリアルタイムエージェントループ向けに100ms未満のファーストトークンレイテンシを提供し、Gemini 2.5 Proは1Mトークンコンテキストウィンドウと複雑な推論のためのthinkingモードで長いコンテキストのタスクを処理します。
Gemini のユースケース
ワークベンチからのマルチモーダル分析
画像、PDF、音声ファイル、動画フレームをテキストプロンプトと一緒に送信し、Geminiに分析、説明、構造化データの抽出を行わせます — すべて1回のツール呼び出しでネイティブに処理されます。
1M トークンコンテキストによる長文書分析
コードベース全体、法律文書一式、または論文コレクションを Gemini 2.5 Pro の 1M トークンコンテキストウィンドウに投入し、チャンキングや検索パイプラインなしで分析・要約を行えます。
Flash によるリアルタイムエージェントループ
100ms未満のファーストトークンレイテンシがピークの推論品質より重要な速度重視のツール呼び出しチェーンにはGemini 3.5 Flashを使用してください。100万トークンあたりのコストはカタログ内で最低水準です。
Gemini + WorkBuddyに関する質問
はい。RunAPIはMCPサーバーを通じてGeminiへのアクセスを提供します。必要なのはRUNAPI_API_KEYだけです — Google Cloudプロジェクト、サービスアカウントJSON、Vertex AIの課金設定は不要です。
Flash（gemini-3.5-flash）は最も高速で低コスト — リアルタイムエージェントループ、分類、ツール呼び出しチェーンに最適。Pro（gemini-2.5-pro）は複雑な推論、長いコンテキストの分析、速度より精度が重要なマルチステップタスクに対応。
月額サブスクリプションや最低利用額なしの従量制トークン課金。入力・出力トークンは個別に計測され、Gemini FlashはRunAPIカタログ内で最低水準の料金です。現在の料金はRunAPIの料金ページをご確認ください。
はい。両方とも同じrunapi MCPサーバーとAPIキーを使用します。次のプロンプトで別のモデルを指定してください — gemini-3.5-flash、gpt-5.5、その他カタログのモデル — WorkBuddyはツール呼び出しのmodelパラメーターのみを変更します。
はい。リクエストにツールを定義するとGeminiはアシスタントメッセージにtool_callsを返します。WorkBuddyはGPTやClaudeのツール呼び出しと同じ方法でこれを処理します。
今日からWorkBuddyでGeminiを試してみましょう。
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