Gemini CLI快速运维
- 使用Google CLI 可以在服务器上使用命令行调用Gemini API，这样就可以让AI自主抉择，并且方便AI自己读取文件，读取日志，读取执行命令的输出信息，避免了人为频繁在服务器和WEB版AI之间来回复制、粘贴。并且来回复制粘贴还会遗漏重要信息或者步骤，无法提供完整的上下文，导致AI做出错误判断。
- 在运维的角度考虑，每天要维护很多不同的服务器，所以不能按照正常的安装流程，因为占用时间太长，污染系统环境（下载包，手工配置相关参数等占用时间。安装的依赖包也可能和系统已有的依赖冲突，污染系统环境）。所以需要制作一个绿色免安装的Gemini CLI版本，并编写一个启动脚本，将脚本和Gemini CLI免安装版放在代码仓库中（注意设置为私有）。运维时，登录需要维护的服务器，git clone 代码，执行启动脚本即可。运维完毕，删除Gemini CLI项目目录，不留痕迹。
效果演示：
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演示示例
输入："查看服务器哪些目录占用磁盘比较多"
gemini会生成相应命令，询问你是否可以执行。回车确认。
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配置步骤总览：获取Google AI Studio Key ---> 配置SSH远程端口转发 ---> 制作Gemini CLI免安装版
获取Google AI Studio Key
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要调用 Google Gemini API，首先必须申请一个 API Key，有了 API Key 之后，便可访问它，API Key 的申请地址为 https://aistudio.google.com/app/api-keys。登录进去后，点击“创建API密钥”，然后创建一个新的 API Key，创建完毕后，记得把 API Key 复制下来。
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获取地址：https://aistudio.google.com/app/api-keys
- 需要有账号，没有注册即可。
- 有免费额度。
配置SSH 远程端口转发
Gemini CLI部署到服务器后，使用时调用API需要连接外网，所以需要通过自己的笔记本或者可以连接外网的服务器做一下转发。
反向隧道：原理是：把服务器的请求 -> 发给 SSH 隧道 -> 传回你的电脑（或者可以通外网的服务器） -> 通过你电脑的代理软件（或者可以通外网的服务器） -> 访问外网。
个人电脑使用方法
- 登录
# 格式：ssh -R <服务器端口>:127.0.0.1:<你电脑的真实端口> ...
ssh -R 7890:127.0.0.1:7897 ecs-user@服务器IP
- 7890: 服务器端监听的端口
- 7897: 笔记本梯子程序实际工作的端口
- -R: 告诉 SSH 建立反向转发。
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登录服务器后
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 -
验证
curl -I https://www.google.com注意：只在这个ssh窗口里做临时的运维动作（比如
curl测试、wget下载文件、pip install、docker pull），做完就关掉窗口。不要在这个窗口里启动长期运行的生产业务，因为关闭窗口转发就没有了。ping 协议是ICMP，所以不能用ping测试。
Google Cloud Shell使用方法
Google Cloud Shell为免费使用
使用方法：
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登录Google Cloud（需要注册用户） ：https://console.cloud.google.com/
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登录后点击右上角控制台
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进入控制台后点击"终端"图标
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登录Google Cloud Shell
注：Google Cloud Shell 只会保留用户家目录下的文件（5G的磁盘使用量），运行的程序和非用户家目录下的文件都会定期清理。所以需要写一个脚本安装tinyproxy，每次使用时候执行。
bash tinyproxy_start.sh脚本内容。
#!/bin/bashecho "开始初始化 Tinyproxy 环境..."# 1. 安装 Tinyproxy (如果系统重置了，这里会自动重装) if ! command -v tinyproxy &> /dev/null; thenecho "检测到未安装 Tinyproxy，正在安装..."sudo apt-get update -qqsudo apt-get install tinyproxy -y -qq elseecho "Tinyproxy 已安装" fi# 2. 自动生成配置文件 (直接覆盖 /etc/tinyproxy/tinyproxy.conf) # 注意：我们配置日志和PID文件到 /tmp，避免权限问题 echo "正在生成配置文件..." sudo bash -c 'cat > /etc/tinyproxy/tinyproxy.conf <<EOF # --- 核心配置 --- User root Group root Port 8888 Timeout 600 MaxClients 100# --- 权限控制 --- Allow 127.0.0.1 Allow ::1# --- 日志与进程 (放在 /tmp 保证 Cloud Shell 只有普通权限也能跑) --- LogFile "/tmp/tinyproxy.log" PidFile "/tmp/tinyproxy.pid" LogLevel Info EOF'# 3. 清理可能存在的旧进程 (防止端口冲突) sudo pkill tinyproxy # 等待一秒确保端口释放 sleep 1# 4. 启动 Tinyproxy echo "正在启动 Tinyproxy..." # Cloud Shell 中建议直接用 sudo 启动，简单粗暴 sudo tinyproxy -c /etc/tinyproxy/tinyproxy.conf# 5. 验证状态 echo "检查端口状态：" # 检查 8888 端口 if sudo netstat -tunlp | grep :8888 > /dev/null; thenecho "成功！Tinyproxy 正在监听 8888 端口"echo "端口详情："sudo netstat -tunlp | grep tinyproxyecho "----------------------------------------"echo "现在你可以执行 SSH 命令了："echo "ssh -R 7890:127.0.0.1:8888 ecs-user@你的服务器IP" elseecho "启动失败，请检查报错。" fi- 更改倒数第四行为实际服务器IP
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登录后配置临时环境变量
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 -
验证
curl -I https://www.google.com注意：只在这个ssh窗口里做临时的运维动作（比如
curl测试、wget下载文件、pip install、docker pull），做完就关掉窗口。不要在这个窗口里启动长期运行的生产业务，因为关闭窗口转发就没有了。ping 协议是ICMP，所以不能用ping测试。
Gemini
Gemini CLI
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登录Google创建key，
这个是AI Studio（推荐）：https://aistudio.google.com/app/api-keys
这个是Google Console通用的：https://console.cloud.google.com/apis/credentials
这两个都能使用，且调用的模型一样。AI Studio可以看到各种模型的调用统计以及限制和配额（有免费额度）。
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安装node.js
# 安装 Node.js 18 或更高版本（可通过 node -v 查看当前版本） # mac系统 brew install node node -v -
安装google cli
# 全局安装 npm install -g @google/gemini-cli -
设置环境变量
export GEMINI_API_KEY="你的key" -
验证
# gemini cli本意是帮助管理代码项目，如果在默认的目录下，会提示，所以切换到一个非主目录下执行就不会有提示了，安全一些，防止Gemini或者人失误操作重要文件。mac需要export https_proxy=http://127.0.0.1:7897，否则连接不上外网 cd Desktop/gemini_test export https_proxy=http://127.0.0.1:7897 && gemini "你好"
免安装版本（服务器版本）
制作过程
创建一个代码仓库
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下载node.js
curl -O https://nodejs.org/dist/v24.13.0/node-v24.13.0-linux-x64.tar.xz -
解压
tar xf node-v24.13.0-linux-x64.tar.xz -
删除tar包
rm -rf node-v24.13.0-linux-x64.tar.xz -
重命名
mv node-v24.13.0-linux-x64 ops-tools -
安装gemini cli
# 进入这个文件夹 cd ops-tools# 使用这个文件夹里的 npm 来安装 gemini # --prefix . 表示安装到当前目录，而不是全局 export PATH=$PWD/bin:$PATH ./bin/npm install -g @google/gemini-cli --prefix . -
验证是否安装成功
输出gemini帮助的相关信息即为成功
./bin/gemini --help -
打包
# 1. 回到上一级目录 cd .. # 打包 tar czf ops-tools.tar.gz ops-tools/# 删除 mv ops-tools /tmp/ -
切分文件并上传代码仓库
因为Gitee普通用户单个文件限制50MB，单个代码仓库限制500MB。
# gemini.part_ 是文件前缀，生成的实际文件是 gemini.part_aa 等 split -b 40m ops-tools.tar.gz gemini.part_# 验证，可以看到分成了三个文件 ls -lh gemini.part_* -
gemini cli启动验证（手动验证）
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在要运行gemini cli的服务器拉取代码。注意登录服务器的方式为上面《配置SSH远程端口转发》的步骤
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配置临时环境变量
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 # 验证 curl -I https://www.google.com export PATH="/root/geminicli/ops-tools/bin:$PATH" export GEMINI_API_KEY="你的key"-
PATH 中的路径根据实际情况更改：
PATH="${拉取代码时所在目录绝对路径}/geminicli/ops-tools/bin:$PATH"
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将GEMINI_API_KEY的值填写为实际的Google AI Studio API Key
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启动gemini
./geminicli/ops-tools/bin/gemini输入"你好"，gemini回复后即表示启动成功，网络连接成功。
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添加启动脚本
vim gemini
#!/bin/bash# ================= 配置区域 ================= export GEMINI_API_KEY="你的key" # 阿里云等国内服务器可能需要代理 export http_proxy="http://127.0.0.1:7890" export https_proxy="http://127.0.0.1:7890" export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7890" export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7890" export ALL_PROXY="http://127.0.0.1:7890" # 禁用 SSL 严格检查 (推荐保留) export NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0# ================= 逻辑区域 ================= BASE_DIR=$(cd "$(dirname "$0")"; pwd) TOOLS_DIR="$BASE_DIR/ops-tools"# 1. 检查是否需要解压 if [ ! -d "$TOOLS_DIR" ]; thenecho "首次运行，正在组装并初始化环境..."# 检测分片文件if ls "$BASE_DIR"/gemini.part_* 1> /dev/null 2>&1; then# 核心逻辑：把所有碎片拼回一个大文件，然后解压# 使用管道直接解压，连临时大文件都不用生成，省空间cat "$BASE_DIR"/gemini.part_* | tar -xz -C "$BASE_DIR"if [ $? -eq 0 ]; thenecho "环境组装完毕！"elseecho "解压失败，可能是分片文件损坏。"exit 1fielseecho "错误：找不到 gemini.part_* 分片文件。"exit 1fi fi# ================= 3. 启动逻辑 =================# 将便携版 node 加入 PATH export PATH="$TOOLS_DIR/bin:$PATH"# 【核心修改】使用 exec 启动 # 1. exec 会让 Gemini 直接替换当前 Shell 进程，完美处理交互信号 # 2. 如果不加参数直接运行 ./g，Gemini 默认就会进入交互模式 exec gemini "$@"- 将GEMINI_API_KEY的值填写为实际的Google AI Studio API Key
- chmod +x gemini
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推送代码
1. rm -rf ops-tools/ 2. 提交代码
使用方法
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使用SSH远程端口转发的方式登录 服务器
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git clone 代码到本地
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运行脚本启动gemini
# 非交互式 ./gemini "你好"# 交互式 ./gemini -
输入/help 查看帮助信息；/model 切换模型
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演示示例
输入："查看服务器哪些目录占用磁盘比较多"
gemini会生成相应命令，询问你是否可以执行。回车确认。
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![极端天气数据集 恶劣天气数据集 雾天道路行驶数据集 黑夜情境下的交通数据集 红绿灯检测数据集 疲劳驾驶检测数据集 交通路锥检测数据集 路面标识交通引导线 车道线检测数据集]](http://pic.xiahunao.cn/极端天气数据集 恶劣天气数据集 雾天道路行驶数据集 黑夜情境下的交通数据集 红绿灯检测数据集 疲劳驾驶检测数据集 交通路锥检测数据集 路面标识交通引导线 车道线检测数据集])
 接入Impala、Hive，AI 大模型的数据底座 - 教程)
