--- title: RunAPI経由でWorkBuddyでGeminiを使う — MCPガイド | RunAPI description: RunAPI MCPサーバーを通じてWorkBuddyからGoogle Geminiを呼び出す。Gemini 3.5 Flash、3.x Pro、2.5 Pro — 1つのキー、1つのMCP設定、Google Cloudプロジェクト不要。 url: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini.md canonical: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini locale: ja site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-gemini zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-gemini es: https://runapi.ai/es/workbuddy-gemini ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini de: https://runapi.ai/de/workbuddy-gemini fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-gemini pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-gemini ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-gemini it: https://runapi.ai/it/workbuddy-gemini nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-gemini pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-gemini tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-gemini zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-gemini ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-gemini x-default: https://runapi.ai/workbuddy-gemini model: gemini --- > HTML version: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # 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。 - [API キーを取得](https://runapi.ai/ja/login) - [ドキュメントを読む](https://runapi.ai/ja/docs/guides) 1つのRunAPIキー · MCPワンクリック接続 · Google Cloudプロジェクト不要 ### プロンプト ```text 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 ``` ### MCP Config ```bash { "mcpServers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### レスポンス ```json { "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 1. **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 ` 2. **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` 3. **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 ### Google CloudプロジェクトなしでWorkBuddyでGoogle Geminiを使用できますか？ 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。 ### Gemini FlashとProの違いは何ですか？どちらを使うべきですか？ 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。 ### RunAPI経由でのGeminiの課金は？ 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。 ### 同じWorkBuddyセッション内でGeminiとGPTを切り替えられますか？ 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。 ### RunAPI経由のGeminiはFunction CallingやTool Useをサポートしていますか？ 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。 - [WorkBuddyセットアップガイド →](https://runapi.ai/ja/workbuddy.md) - まだ接続していませんか？WorkBuddy用のRunAPI MCPセットアップガイドから始めてください。 - [Gemini モデル →](https://runapi.ai/ja/models/gemini.md) - Gemini の全バリアント、料金プラン、API ドキュメントをご覧ください。 ## 今日からWorkBuddyでGeminiを試してみましょう。 無料のRunAPIキーを取得し、MCPサーバーを登録して、Google Cloudプロジェクトなしでgemini-3.5-flashとのチャットを始めましょう。 [モデルを見る →](https://runapi.ai/ja/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ja/.md) ### プロダクト - [モデルカタログ](https://runapi.ai/ja/models.md) - [料金](https://runapi.ai/ja/pricing.md) - [プロバイダー](https://runapi.ai/ja/models#all-models) ### 開発者 - [ドキュメント](https://runapi.ai/ja/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ja/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ja/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ja/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ja/x402.md) ### ガイド - [Claude Code と Cursor](https://runapi.ai/ja/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API セットアップ](https://runapi.ai/ja/cursor-api-setup.md) - [RunAPI と OpenRouter の比較](https://runapi.ai/ja/openrouter-alternative.md) ### 会社 - [エンタープライズ](https://runapi.ai/ja/contact.md) - [お問い合わせ](https://runapi.ai/ja/contact.md) ### 法務 - [利用規約](https://runapi.ai/ja/terms.md) - [プライバシー](https://runapi.ai/ja/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ja/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/jaicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "SoftwareApplication", "name": "WorkBuddy向けRunAPI Gemini", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "RunAPI MCPサーバーを通じてWorkBuddyからGoogle Geminiを呼び出す。Gemini 3.5 Flash、3.x Pro、2.5 Pro — 1つのキー、1つのMCP設定、Google Cloudプロジェクト不要。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Google CloudプロジェクトなしでWorkBuddyでGoogle Geminiを使用できますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "Gemini FlashとProの違いは何ですか？どちらを使うべきですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "RunAPI経由でのGeminiの課金は？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "同じWorkBuddyセッション内でGeminiとGPTを切り替えられますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "RunAPI経由のGeminiはFunction CallingやTool Useをサポートしていますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "HowTo", "name": "RunAPI経由でWorkBuddyでGeminiを使う方法", "description": "WorkBuddyにRunAPIをMCPサーバーとして登録し、ワークベンチエージェントにGeminiチャットツールの呼び出しを指示して、返ってきた返答を確認します。", "step": [ { "@type": "HowToStep", "position": 1, "name": "RunAPI MCPサーバーを登録する", "text": "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。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini#how-step-1" }, { "@type": "HowToStep", "position": 2, "name": "ワークベンチエージェントにプロンプトを送信する", "text": "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。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini#how-step-2" }, { "@type": "HowToStep", "position": 3, "name": "ツールの結果を読む", "text": "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。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini#how-step-3" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "ホーム", "item": "https://runapi.ai/ja" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "WorkBuddy向けRunAPI Gemini", "item": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini" } ] } ] ```