--- title: RunAPI로 WorkBuddy에서 Gemini 사용하기 — MCP 가이드 | RunAPI description: RunAPI MCP 서버를 통해 WorkBuddy에서 Google Gemini를 호출하세요. Gemini 3.5 Flash, 3.x Pro, 2.5 Pro — 키 하나, MCP 설정 하나, Google Cloud 프로젝트 불필요. url: https://runapi.ai/ko/workbuddy-gemini.md canonical: https://runapi.ai/ko/workbuddy-gemini locale: ko 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/ko/workbuddy-gemini > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # WorkBuddy에서 Gemini를 사용하세요. Google Gemini는 RunAPI를 통해 이용 가능합니다 — 첫 토큰 지연 시간 100ms 미만의 Gemini 3.5 Flash, 복잡한 추론을 위한 3.x Pro, 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 프로덕션 워크로드용 2.5 Pro. WorkBuddy는 MCP를 기본 지원하므로, GPT를 구동하는 동일한 runapi MCP 서버와 RUNAPI_API_KEY로 Gemini도 호출할 수 있습니다. Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정, Vertex AI 설정이 필요 없습니다. - [API Key 받기](https://runapi.ai/ko/login) - [문서 읽기](https://runapi.ai/ko/docs/guides) RunAPI 키 하나 · MCP 원클릭 연결 · Google Cloud 프로젝트 불필요 ### 프롬프트 ```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 설정 ```bash { "mcpServers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### 응답 ```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 } } ``` ## 세 단계로 WorkBuddy에서 Gemini 사용하기 1. **RunAPI MCP 서버 등록** - WorkBuddy를 실행하는 환경에 RUNAPI_API_KEY를 설정한 뒤, streamable HTTP 방식으로 https://runapi.ai/mcp 를 가리키는 runapi MCP 서버를 추가하세요. Google Cloud 자격 증명이나 서비스 계정 JSON은 필요 없습니다 — RunAPI 키만 있으면 Gemini를 사용할 수 있습니다. `export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp ` 2. **워크벤치 에이전트에 프롬프트 입력** - WorkBuddy에 자연어 요청을 입력하고 모델 이름을 지정하세요 — 속도가 중요하면 gemini-3.5-flash, 긴 컨텍스트 추론이 필요하면 gemini-2.5-pro. WorkBuddy가 RunAPI 채팅 도구의 model과 messages 인수를 채워 호출을 전송합니다. `model: gemini-3.5-flash` 3. **도구 결과 확인하기** - MCP 도구가 토큰 사용량과 함께 응답을 동기적으로 반환합니다. 다음 프롬프트에서 설정 변경 없이 GPT나 Claude로 전환할 수 있습니다 — runapi 서버 뒤의 모든 모델이 동일한 키와 도구 형태를 공유합니다. `usage.total_tokens: 105` ## RunAPI MCP 서버의 Gemini 도구 파라미터 | 파라미터 | 유형 | 설명 | | --- | --- | --- | | `model` | `string` | 필수. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, 또는 gemini-3.1-pro-preview. | | `messages` | `array` | 필수 항목. role(system, user, assistant)과 content 필드를 가진 메시지 객체 배열입니다. WorkBuddy가 프롬프트를 기반으로 이를 구성합니다. | | `temperature` | `number` | 선택. 0~2 사이의 샘플링 온도. 낮은 값일수록 더 결정론적인 출력을 생성합니다. 기본값은 모델마다 다릅니다. | | `max_tokens` | `integer` | 선택. 응답에서 생성할 최대 토큰 수. | | `top_p` | `number` | 선택. 0~1 사이의 핵 샘플링 임계값. 출력 무작위성 제어를 위한 temperature의 대안. | | `tools` | `array` | 선택. 함수 호출을 위한 도구 정의입니다. Gemini는 어시스턴트 메시지에 tool_calls를 반환하며, WorkBuddy가 다른 도구 결과와 동일하게 처리합니다. | ## WorkBuddy에서 Gemini란? Google Gemini는 Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정, Vertex AI 설정 없이 RunAPI를 통해 사용할 수 있습니다. WorkBuddy는 GPT와 Claude에 사용하는 것과 동일한 runapi MCP 서버와 RUNAPI_API_KEY로 Gemini에 접근합니다. Gemini 3.5 Flash는 실시간 에이전트 루프에서 100ms 미만의 첫 토큰 지연 시간을 제공하고, Gemini 2.5 Pro는 100만 토큰 컨텍스트 창과 복잡한 추론을 위한 thinking 모드로 장문 컨텍스트 작업을 처리합니다. ## Gemini 활용 사례 - **워크벤치에서의 멀티모달 분석** - 이미지, PDF, 오디오 파일, 동영상 프레임을 텍스트 프롬프트와 함께 전송하여 Gemini가 분석, 설명, 구조화된 데이터 추출을 수행하게 하세요 — 모두 단일 도구 호출로 기본 처리됩니다. - **1M 토큰 컨텍스트로 긴 문서 분석** - 전체 코드베이스, 법률 문서 세트 또는 연구 논문 모음을 Gemini 2.5 Pro의 1M 토큰 컨텍스트 창에 입력하여 청킹이나 검색 파이프라인 없이 분석 및 요약을 수행하세요. - **Flash를 활용한 실시간 에이전트 루프** - 피크 추론 품질보다 100ms 미만의 첫 토큰 지연 시간이 중요한 속도 민감형 도구 호출 체인에는 Gemini 3.5 Flash를 사용하세요. 백만 토큰당 비용이 카탈로그에서 가장 낮은 수준입니다. ## Gemini + WorkBuddy 자주 묻는 질문 ### Google Cloud 프로젝트 없이 WorkBuddy에서 Google Gemini를 사용할 수 있나요? 네. RunAPI가 MCP 서버를 통해 Gemini 접근을 제공합니다. RUNAPI_API_KEY만 있으면 됩니다 — Google Cloud 프로젝트, 서비스 계정 JSON, Vertex AI 결제 설정이 필요 없습니다. ### Gemini Flash와 Pro의 차이점은 무엇이며 각각 언제 사용해야 하나요? Flash(gemini-3.5-flash)는 가장 빠르고 저렴합니다 — 실시간 에이전트 루프, 분류, 도구 호출 체인에 최적입니다. Pro(gemini-2.5-pro)는 속도보다 정확도가 중요한 복잡한 추론, 장문 컨텍스트 분석, 다단계 작업을 처리합니다. ### RunAPI를 통한 Gemini 요금 청구 방식은? 월 구독료나 최소 사용액 없이 토큰당 과금됩니다. 입력 및 출력 토큰이 별도로 집계되며, Gemini Flash 요금은 RunAPI 카탈로그에서 가장 낮은 수준입니다. 현재 요금은 RunAPI 가격 페이지를 확인하세요. ### 동일한 WorkBuddy 세션에서 Gemini와 GPT 간에 전환할 수 있나요? 네. 두 모델 모두 동일한 runapi MCP 서버와 API 키를 사용합니다. 다음 프롬프트에서 다른 모델을 지정하면 됩니다 — gemini-3.5-flash, gpt-5.5, 또는 다른 카탈로그 모델 — WorkBuddy는 도구 호출의 model 인수만 변경합니다. ### RunAPI를 통한 Gemini가 함수 호출과 도구 사용을 지원하나요? 네. 요청에 도구를 정의하면 Gemini가 어시스턴트 메시지에 tool_calls를 반환합니다. WorkBuddy는 GPT나 Claude의 도구 호출과 동일한 방식으로 처리합니다. - [WorkBuddy 설정 가이드 →](https://runapi.ai/ko/workbuddy.md) - 아직 연결하지 않으셨나요? WorkBuddy용 RunAPI MCP 설정 가이드를 참조하세요. - [Gemini 모델 →](https://runapi.ai/ko/models/gemini.md) - 모든 Gemini 변형, 가격 등급 및 API 문서를 확인하세요. ## 지금 바로 WorkBuddy에서 Gemini를 사용해 보세요. 무료 RunAPI 키를 발급받고, MCP 서버를 등록한 뒤, Gemini 3.5 Flash와 대화를 시작하세요 — Google Cloud 프로젝트가 필요 없습니다. [모델 보기 →](https://runapi.ai/ko/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ko/.md) ### 제품 - [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models.md) - [요금](https://runapi.ai/ko/pricing.md) - [제공사](https://runapi.ai/ko/models#all-models) ### 개발자 - [문서](https://runapi.ai/ko/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ko/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ko/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ko/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ko/x402.md) ### 가이드 - [Claude Code와 Cursor](https://runapi.ai/ko/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API 설정](https://runapi.ai/ko/cursor-api-setup.md) - [RunAPI와 OpenRouter 비교](https://runapi.ai/ko/openrouter-alternative.md) ### 회사 - [엔터프라이즈](https://runapi.ai/ko/contact.md) - [문의](https://runapi.ai/ko/contact.md) ### 법적 고지 - [약관](https://runapi.ai/ko/terms.md) - [개인정보](https://runapi.ai/ko/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ko/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/koicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "SoftwareApplication", "name": "WorkBuddy용 RunAPI Gemini", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "RunAPI MCP 서버를 통해 WorkBuddy에서 Google Gemini를 호출하세요. 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