Google เปิดตัว Gemini CLI ฟรี Gemini 2.5 Pro พร้อมใช้งาน + 1000 คำขอรายวัน

กูเกิลเพิ่ง สร้างความตื่นตะลึง ที่เขย่าวงการ AI coding. ในขณะที่ทุกคนกำลังยุ่งอยู่กับการจ่ายค่าสมัครสมาชิก Claude Code และ Cursor กูเกิลได้เปิดตัว Gemini CLI อย่างเงียบๆ ซึ่งเป็น AI agent แบบโอเพนซอร์สที่ใช้งานได้ฟรีโดยสมบูรณ์ และทำงานในเทอร์มินัลของคุณพร้อมข้อจำกัดการใช้งานที่เป็นผู้นำในอุตสาหกรรม เรากำลังพูดถึง 60 คำขอต่อนาที, 1000 คำขอต่อวัน, การเข้าถึง Gemini 2.5 pro, ฟรีโดยสมบูรณ์ ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต, ไม่มีค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิก, เพียงแค่ความมหัศจรรย์ของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ล้วนๆ

กูเกิลเพิ่งเปิดตัว Gemini CLI — เข้าถึง Gemini 2.5 Pro ฟรี + 1000 คำขอต่อวัน

ในคู่มือฉบับสมบูรณ์นี้ เราจะเจาะลึกถึงสิ่งที่ทำให้ Gemini CLI เป็นผู้พลิกเกม วิธีการตั้งค่าตั้งแต่เริ่มต้น และที่สำคัญที่สุดคือ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่จะเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณ

เคล็ดลับมือโปร:Apidog MCP Serverลงทะเบียนฟรี!

button

Gemini CLI คืออะไร และทำไมคุณถึงควรสนใจ?

Gemini CLI คือคำตอบของ Google สำหรับการปฏิวัติผู้ช่วยเขียนโค้ด AI มันไม่ใช่แค่แชทบอทอีกตัวหนึ่ง แต่มันคือ AI agent ที่สมบูรณ์แบบซึ่งอยู่ในเทอร์มินัลของคุณ เข้าใจโค้ดเบสของคุณ และสามารถดำเนินการงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด

ตัวเลขที่สำคัญ

การใช้งานฟรี: 60 คำขอต่อนาที, 1000 คำขอต่อวัน
พลังของโมเดล: เข้าถึง Gemini 2.5 Pro ได้โดยตรงพร้อมหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น
โอเพนซอร์ส: ใบอนุญาต Apache 2.0—ตรวจสอบ, แก้ไข, มีส่วนร่วม
ไม่มีค่าใช้จ่าย: ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต, ไม่ต้องสมัครสมาชิก, เพียงแค่บัญชีกูเกิลของคุณ

ทำไม Gemini CLI ถึงเหนือกว่าคู่แข่ง

แตกต่างจากเครื่องมือ AI coding อื่นๆ ที่คิดราคาแพงสำหรับฟังก์ชันพื้นฐาน Gemini CLI มีความสามารถระดับองค์กรให้ใช้ฟรี มันเหมือนกับการมีนักพัฒนาอาวุโส ผู้ตรวจสอบโค้ด และผู้เขียนเอกสารรวมอยู่ในคนเดียว

ข้อได้เปรียบที่สำคัญ:

การรวม Google Search: เนื้อหาเว็บแบบเรียลไทม์สำหรับคำตอบที่ทันสมัย
การสนับสนุนเซิร์ฟเวอร์ MCP: สถาปัตยกรรมที่ขยายได้สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเอง
การรวม VS Code: สลับระหว่างเทอร์มินัลและ IDE ได้อย่างราบรื่น
พร้อมท์ที่ปรับแต่งได้: ฝึกให้เข้าใจเวิร์กโฟลว์เฉพาะของคุณ

เริ่มต้นใช้งาน Gemini CLI: ขั้นตอนแรกของคุณ

ข้อกำหนดเบื้องต้นและการติดตั้ง

ก่อนที่จะเริ่มการตั้งค่า ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีพื้นฐานครบถ้วน:

Node.js 18+: พื้นฐานสำหรับการรัน Gemini CLI
บัญชีกูเกิล: บัญชีส่วนตัวของคุณสำหรับการยืนยันตัวตน
การเข้าถึงเทอร์มินัล: ความคุ้นเคยกับ Command line interface (CLI)

คู่มือการติดตั้งทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้ง Gemini CLI

เลือกวิธีการติดตั้งที่คุณต้องการ:

# Quick start (recommended)
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

# Or install globally
npm install -g @google/gemini-cli
gemini

ขั้นตอนที่ 2: ยืนยันตัวตนด้วย Google

เมื่อได้รับแจ้ง ให้ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชีกูเกิลส่วนตัวของคุณ สิ่งนี้จะให้สิทธิ์การเข้าถึงทันทีไปยัง:

โมเดล Gemini 2.5 Pro
60 คำขอต่อนาที
1000 คำขอต่อวัน
หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น

ขั้นตอนที่ 3: เลือกธีมของคุณ

เลือกธีมสีที่เข้ากับความสวยงามของเทอร์มินัลของคุณ นี่คือเพื่อนร่วมทาง AI ของคุณ—ทำให้รู้สึกเหมือนอยู่บ้าน

การตรวจสอบการตั้งค่าของคุณ

ทดสอบการติดตั้งของคุณด้วยคำสั่งง่ายๆ:

gemini
> สวัสดี! คุณช่วยอธิบายให้ฉันเข้าใจได้ไหมว่าคุณทำอะไรได้บ้าง?

หากคุณได้รับคำตอบที่เป็นประโยชน์ ขอแสดงความยินดีด้วย! คุณพร้อมที่จะปลดปล่อยพลังของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI แล้ว

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Gemini CLI

Model Context Protocol (MCP) คืออะไร?

เซิร์ฟเวอร์ MCP คือตัวแปลสากลระหว่างผู้ช่วย AI และแหล่งข้อมูลของคุณ ลองนึกภาพว่าเป็น API สำหรับทุกสิ่ง—ไฟล์ในเครื่อง, ฐานข้อมูล, API และเครื่องมือที่กำหนดเอง ด้วย MCP คุณสามารถขยายความสามารถของ Gemini CLI ให้เหนือกว่าคุณสมบัติในตัวได้

ทำไมเซิร์ฟเวอร์ MCP ถึงสำคัญสำหรับนักพัฒนา

เซิร์ฟเวอร์ MCP ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่าง Gemini CLI และระบบภายนอก ซึ่งช่วยให้:

การรวม API: เชื่อมต่อกับ API และบริการของคุณ
การเข้าถึงฐานข้อมูล: สอบถามและจัดการข้อมูลโดยตรง
การดำเนินการระบบไฟล์: อ่าน, เขียน และจัดระเบียบไฟล์
เวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเอง: สร้างเครื่องมือพิเศษสำหรับความต้องการของคุณ

สถาปัตยกรรม MCP หลักใน Gemini CLI

การรวม MCP ของ Gemini CLI สร้างขึ้นบนระบบการค้นพบและการดำเนินการที่ซับซ้อน:

เลเยอร์การค้นพบ: ค้นหาและเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่กำหนดค่าไว้โดยอัตโนมัติ เลเยอร์การดำเนินการ: จัดการการเรียกใช้เครื่องมือ, การยืนยัน และการประมวลผลการตอบกลับ กลไกการส่งข้อมูล: รองรับ Stdio, SSE และ HTTP streaming

การตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Gemini CLI

โครงสร้างการกำหนดค่า

เซิร์ฟเวอร์ MCP ถูกกำหนดค่าผ่านไฟล์ settings.json นี่คือโครงสร้างพื้นฐาน:

{
  "mcpServers": {
    "serverName": {
      "command": "path/to/server",
      "args": ["--arg1", "value1"],
      "env": {
        "API_KEY": "$MY_API_TOKEN"
      },
      "cwd": "./server-directory",
      "timeout": 30000,
      "trust": false
    }
  }
}

คุณสมบัติการกำหนดค่าที่จำเป็น

คุณสมบัติที่จำเป็น:

command: พาธไปยังไฟล์ที่รันได้ (การส่งข้อมูล Stdio)
url: URL ปลายทาง SSE
httpUrl: URL ปลายทาง HTTP streaming

คุณสมบัติเสริม:

args: อาร์กิวเมนต์บรรทัดคำสั่ง
env: ตัวแปรสภาพแวดล้อม
cwd: ไดเรกทอรีการทำงาน
timeout: ระยะหมดเวลาของคำขอเป็นมิลลิวินาที
trust: ข้ามกล่องโต้ตอบการยืนยัน (ใช้ด้วยความระมัดระวัง)

ตัวอย่างการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP

เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Python:

{
  "mcpServers": {
    "pythonTools": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "my_mcp_server", "--port", "8080"],
      "cwd": "./mcp-servers/python",
      "env": {
        "DATABASE_URL": "$DB_CONNECTION_STRING",
        "API_KEY": "${EXTERNAL_API_KEY}"
      },
      "timeout": 15000
    }
  }
}

เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Node.js:

{
  "mcpServers": {
    "nodeServer": {
      "command": "node",
      "args": ["dist/server.js", "--verbose"],
      "cwd": "./mcp-servers/node",
      "trust": true
    }
  }
}

Apidog MCP Server: พลังพิเศษในการพัฒนา API ของคุณ

ทำไม Apidog MCP Server ถึงเป็นผู้พลิกเกม

ในขณะที่ Gemini CLI ให้พื้นฐาน AI, Apidog MCP Server เปลี่ยนให้เป็นศูนย์กลางการพัฒนา API ที่ทรงพลัง การรวมระบบนี้ช่วยให้ผู้ช่วย AI สามารถเข้าถึงข้อมูลจำเพาะ API ของคุณได้โดยตรง ทำให้ไม่ต้องสลับบริบทไปมาระหว่างเอกสารและโค้ดตลอดเวลา

ประโยชน์หลักของ Apidog MCP Server

การเข้าถึงข้อมูลจำเพาะ API โดยตรง: AI สามารถอ่านและเข้าใจเอกสาร API ของคุณได้
การสร้างโค้ด: สร้าง DTOs, controllers และ clients จากข้อมูลจำเพาะ
การอัปเดตแบบเรียลไทม์: ทำงานกับเอกสาร API ล่าสุดเสมอ
การสนับสนุนหลายโปรเจกต์: เชื่อมต่อกับโปรเจกต์ API หลายรายการพร้อมกัน

การตั้งค่า Apidog MCP Server

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมไฟล์ OpenAPI

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมี URL หรือพาธในเครื่องไปยังไฟล์ Swagger/OpenAPI
รูปแบบที่รองรับ: ไฟล์ OpenAPI ในรูปแบบ JSON หรือ YAML

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดค่า MCP ใน IDE ของคุณ

เพิ่มการกำหนดค่านี้ในการตั้งค่า MCP ของคุณ:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=<oas-url-or-path>"
      ]
    }
  }
}

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบการเชื่อมต่อ

ทดสอบการตั้งค่าโดยถาม Gemini CLI:

โปรดดึงข้อมูลจำเพาะ API ผ่าน MCP และบอกฉันว่ามีกี่เอนด์พอยต์ในโปรเจกต์

สำรวจคู่มือโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่า Apidog MCP Server ได้ที่นี่

เวิร์กโฟลว์ขั้นสูงของ Gemini CLI

การสำรวจและทำความเข้าใจโค้ด

Gemini CLI เก่งในการช่วยให้คุณเข้าใจโค้ดเบสที่ซับซ้อน:

gemini
> อธิบายส่วนประกอบหลักของสถาปัตยกรรมระบบนี้
> มีกลไกความปลอดภัยอะไรบ้าง?
> ช่วยฉันย้ายโค้ดเบสนี้ไปยัง Java เวอร์ชันล่าสุด

การรวมเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

ใช้ประโยชน์จากเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับการทำงานอัตโนมัติที่ทรงพลัง:

gemini
> สร้างสไลด์นำเสนอที่แสดงประวัติ git ในช่วง 7 วันที่ผ่านมาให้ฉัน
> สร้างเว็บแอปเพื่อแสดงปัญหา GitHub ที่มีการโต้ตอบมากที่สุดของเรา
> แปลงรูปภาพทั้งหมดในไดเรกทอรีนี้เป็น PNG โดยใช้ชื่อไฟล์ตามวันที่ EXIF

การพัฒนา API ด้วยการรวม Apidog

รวม Gemini CLI กับ Apidog MCP Server เพื่อการพัฒนา API ที่ราบรื่น:

gemini
> ใช้ Apidog MCP เพื่อดึงข้อมูลจำเพาะ API และสร้าง Java records สำหรับสคีมา 'Product'
> อ้างอิงจากข้อมูลจำเพาะ API เพิ่มฟิลด์ใหม่ลงใน 'Product' DTO
> สร้างโค้ด MVC ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับเอนด์พอยต์ '/users' ตามข้อมูลจำเพาะ API

การแก้ไขปัญหาและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ปัญหาและวิธีแก้ไขทั่วไป

ปัญหาการเชื่อมต่อ:

ตรวจสอบเวอร์ชัน Node.js (ต้องเป็น 18+)
ตรวจสอบการเชื่อมต่อเครือข่ายไปยัง npmjs.com
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสิทธิ์ไฟล์ถูกต้อง

ปัญหาเซิร์ฟเวอร์ MCP:

ตรวจสอบไวยากรณ์การกำหนดค่า JSON
ทดสอบคำสั่งเซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเอง
ตรวจสอบตัวแปรสภาพแวดล้อมและพาธ

การเพิ่มประสิทธิภาพ:

ใช้ค่าหมดเวลาที่เหมาะสม
ใช้การเชื่อมต่อแบบพูลสำหรับการใช้งานหนัก
ตรวจสอบทรัพยากรระบบ

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย

การตั้งค่าความเชื่อถือ: ใช้ trust: true สำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่คุณควบคุมเท่านั้น
คีย์ API: จัดเก็บโทเค็นที่ละเอียดอ่อนเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
การควบคุมการเข้าถึง: จำกัดสิทธิ์เซิร์ฟเวอร์ MCP เฉพาะไดเรกทอรีที่จำเป็น

บทสรุป: ยุคใหม่ของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI

Gemini CLI ของ Google เป็นมากกว่าเครื่องมือ AI ทั่วไป—มันคือการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในการที่นักพัฒนาโต้ตอบกับ AI ด้วยการนำเสนอความสามารถระดับองค์กรให้ใช้ฟรี Google กำลังสร้างความเท่าเทียมกันและช่วยให้นักพัฒนาทั่วโลกสามารถเข้าถึงความช่วยเหลือ AI ที่ทรงพลังได้

การรวมระบบกับเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยเฉพาะ Apidog MCP Server สร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ครอบคลุม ซึ่ง AI กลายเป็นพันธมิตรที่แท้จริงในเวิร์กโฟลว์ของคุณ ตั้งแต่การทำความเข้าใจโค้ดเบสที่ซับซ้อนไปจนถึงการสร้างโค้ดที่พร้อมใช้งานจริงจากข้อมูลจำเพาะ API ความเป็นไปได้นั้นไม่มีที่สิ้นสุด

เมื่อเราก้าวเข้าสู่ปี 2025 คำถามไม่ใช่ว่าจะนำการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้หรือไม่—แต่คือจะเลือกเครื่องมือใด ด้วย Gemini CLI และ Apidog MCP Server คุณจะได้รับสิ่งที่ดีที่สุดจากทั้งสองโลก: ความสามารถ AI ที่ทรงพลังและการรวมการพัฒนา API ที่ราบรื่น ทั้งหมดนี้โดยไม่เสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก

พร้อมที่จะเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณแล้วหรือยัง? เริ่มต้นด้วย Gemini CLI เพิ่ม Apidog MCP Server และสัมผัสอนาคตของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้แล้ววันนี้

button