Gemini CLI 工具

Gemini CLI 包含內建工具，讓 Gemini 模型能與你的本地環境互動、存取資訊並執行操作。這些工具強化了 CLI 的能力，使其不僅僅侷限於文字生成，還能協助完成各種任務。

Gemini CLI 工具總覽

在 Gemini CLI 的情境下，工具是指 Gemini 模型可以請求執行的特定功能或模組。例如，當你請求 Gemini「摘要 my_document.txt 的內容」時，模型很可能會判斷需要讀取該檔案，並請求執行 read_file 工具。

核心元件（packages/core）負責管理這些工具，將它們的定義（schema）提供給 Gemini 模型，在收到請求時執行工具，並將結果回傳給模型以進一步處理，最終產生面向使用者的回應。

這些工具提供以下能力：

• 存取本地資訊： 工具讓 Gemini 能存取你的本地檔案系統、讀取檔案內容、列出目錄等。
• 執行指令： 透過像是 run_shell_command 這類工具，Gemini 可以執行 shell 指令（具備適當的安全措施與使用者確認）。
• 與網路互動： 工具可從 URL 擷取內容。
• 執行動作： 工具可修改檔案、寫入新檔案，或在你的系統上執行其他操作（同樣通常會有安全防護）。
• 回應落地： 透過工具取得即時或特定本地資料，Gemini 的回應能更精確、相關，並根據你的實際情境產生。

如何使用 Gemini CLI 工具

要使用 Gemini CLI 工具，只需向 Gemini CLI 輸入提示。整個流程如下：

1. 你向 Gemini CLI 輸入提示。
2. CLI 將提示傳送給核心元件。
3. 核心元件會連同你的提示與對話歷史，將可用工具及其描述/schema 一併傳送給 Gemini API。
4. Gemini 模型分析你的請求。如果判斷需要工具，回應中會包含執行特定工具及其參數的請求。
5. 核心元件收到工具請求後，進行驗證，並（對於敏感操作通常會先請你確認）執行該工具。
6. 工具的輸出結果會回傳給 Gemini 模型。
7. Gemini 模型利用工具的輸出產生最終答案，經由核心元件傳回 CLI 並顯示給你。

你通常會在 CLI 中看到工具被呼叫及其執行成功或失敗的訊息。

安全性與操作確認

許多工具，特別是那些能修改檔案系統或執行指令的工具（write_file、edit、run_shell_command），都以安全為設計重點。Gemini CLI 通常會：

• 要求確認： 在執行潛在敏感操作前，會提示你並顯示即將執行的動作。
• 採用沙箱機制（sandboxing）： 所有工具都受到沙箱機制的限制（詳見 Gemini CLI 的沙箱機制）。這表示在沙箱環境下運作時，任何你想使用的工具（包括 MCP 伺服器）都必須在沙箱環境內可用。例如，若要透過 npx 執行 MCP 伺服器，npx 執行檔必須安裝在沙箱的 Docker 映像檔內，或可在 sandbox-exec 環境中取得。

在允許工具執行前，請務必仔細檢查確認提示。

進一步了解 Gemini CLI 的工具

Gemini CLI 內建工具大致可分為以下幾類：

• 檔案系統工具： 用於與檔案和目錄互動（讀取、寫入、列出、搜尋等）。
• Shell 工具（run_shell_command）： 用於執行 shell 指令。
• Web Fetch 工具（web_fetch）： 用於從 URL 擷取內容。
• 網頁搜尋工具 (Web Search Tool)（web_search）： 用於網頁搜尋。
• 多檔案讀取工具（read_many_files）： 專門用於讀取多個檔案或目錄內容的工具，常由 @ 指令呼叫。
• 記憶體工具（save_memory）： 用於跨工作階段儲存與回憶資訊。

此外，這些工具還包含：

• MCP 伺服器 (MCP servers)： MCP 伺服器作為 Gemini 模型與本地環境或其他服務（如 API）之間的橋樑。
• 沙箱機制 (Sandboxing)： 沙箱機制將模型及其變更與你的環境隔離，以降低潛在風險。