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WORKBUDDY + GEMINI

Use o Gemini no WorkBuddy.

O Google Gemini está disponível pelo RunAPI — Gemini 3.5 Flash para latência abaixo de 100ms no primeiro token, 3.x Pro para raciocínio complexo e 2.5 Pro para cargas de produção com janela de contexto de 1M de tokens. O WorkBuddy é nativamente compatível com MCP, então o mesmo servidor MCP runapi e a RUNAPI_API_KEY que acionam o GPT também chamam o Gemini. Sem projeto no Google Cloud, sem conta de serviço, sem configuração do Vertex AI.

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uma chave RunAPI · conexão MCP com um clique · sem projeto no Google Cloud 
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
  }
}
Copie o prompt no WorkBuddy gemini
COMO FUNCIONA

Use o Gemini no WorkBuddy em três etapas

1

Registre o servidor MCP do RunAPI

Defina RUNAPI_API_KEY no ambiente que inicializa o WorkBuddy, depois adicione um servidor MCP chamado runapi apontando para https://runapi.ai/mcp via HTTP com streaming. Sem credenciais do Google Cloud, sem JSON de conta de serviço — a chave do RunAPI é tudo que o Gemini precisa.

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

Instrua o agente da bancada de trabalho

Digite uma solicitação em linguagem natural no WorkBuddy e indique o modelo — gemini-3.5-flash para velocidade, gemini-2.5-pro para raciocínio com contexto longo. O WorkBuddy preenche os argumentos model e messages da ferramenta de chat do RunAPI e envia a chamada.

model: gemini-3.5-flash
3

Leia o resultado da ferramenta

A ferramenta MCP retorna a resposta de forma síncrona com a contagem de tokens usados. Alterne para GPT ou Claude no próximo prompt sem tocar na configuração — todos os modelos por trás do servidor runapi compartilham a mesma chave e formato de ferramenta.

usage.total_tokens: 105
PARÂMETROS

Parâmetros da ferramenta Gemini no servidor MCP do RunAPI

Parâmetro Tipo Descrição
model string Obrigatório. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview ou gemini-3.1-pro-preview.
messages array Obrigatório. Array de objetos de mensagem com campos role (system, user, assistant) e content. O WorkBuddy monta isso a partir do seu prompt.
temperature number Opcional. Temperatura de amostragem entre 0 e 2. Valores mais baixos produzem saídas mais determinísticas. O padrão varia por modelo.
max_tokens integer Opcional. Número máximo de tokens a gerar na resposta.
top_p number Opcional. Limiar de nucleus sampling entre 0 e 1. Alternativa à temperatura para controlar a aleatoriedade da saída.
tools array Opcional. Definições de ferramentas para function calling. O Gemini retorna tool_calls na mensagem do assistente, que o WorkBuddy processa como qualquer outro resultado de ferramenta.

O que é o Gemini no WorkBuddy?

O Google Gemini está disponível pelo RunAPI sem necessidade de projeto no Google Cloud, conta de serviço ou configuração do Vertex AI. O WorkBuddy o acessa pelo mesmo servidor MCP runapi e RUNAPI_API_KEY usados para GPT e Claude. O Gemini 3.5 Flash oferece latência de primeiro token abaixo de 100ms para loops de agentes em tempo real, enquanto o Gemini 2.5 Pro lida com tarefas de contexto longo com sua janela de contexto de 1M tokens e modo de raciocínio para problemas complexos.

Casos de uso do Gemini

Análise multimodal pela bancada de trabalho

Envie imagens, PDFs, arquivos de áudio ou frames de vídeo junto com prompts de texto para o Gemini analisar, descrever ou extrair dados estruturados — tudo tratado nativamente por uma única chamada de ferramenta.

Análise de documentos longos com contexto de 1M de tokens

Insira codebases inteiros, conjuntos de documentos jurídicos ou coleções de artigos de pesquisa na janela de contexto de 1M de tokens do Gemini 2.5 Pro para análise e sumarização sem chunking ou pipelines de recuperação.

Loops de agente em tempo real com Flash

Use o Gemini 3.5 Flash em cadeias de chamadas de ferramentas sensíveis à velocidade, onde a latência de primeiro token abaixo de 100ms importa mais do que a qualidade máxima de raciocínio. O custo por milhão de tokens está entre os mais baixos do catálogo.

FAQ

Perguntas sobre Gemini + WorkBuddy

Configuração geral do WorkBuddy

Ainda não conectado? Comece com o guia de configuração do RunAPI MCP para WorkBuddy.

Guia de configuração do WorkBuddy →

Catálogo de modelos Gemini

Veja todas as variantes do Gemini, faixas de preço e documentação da API.

Modelos Gemini →

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