How do I install Gemini Skill?

Copy the stdio config for Cursor, Claude Desktop, Claude Code, or VS Code on this page. It uses the publisher's install, not a PlugMCP proxy.

Does Gemini Skill need an API key?

No required environment variable is listed on this record.

What transport does Gemini Skill use?

Gemini Skill runs locally over stdio.

When was Gemini Skill last checked?

Last checked 2026-10-26. gemini drawing MCP & skill through browser, can be used in openclaw or any agent that supports MCP. Gemini画图 MCP和sill，支持龙虾或任何agent使用٩(๑>◡<๑)۶

Gemini Skill MCP 서버

通过 CDP 操控 Gemini 网页版，实现 AI 生图、对话、图片提取等自动化操作。

「剥开了尖刺却正如你曾经说

赖以生存的温柔只是白纸

盛着破碎的梦和我们的故事」

🆕 最新更新

v1.1.1（2026-05）— 适配新版模型菜单 UI：

✅ 模型枚举更新：pro / flash / flash-lite（替换旧的 pro / quick / think）
✅ 当前模型读取改为 .picker-primary-text innerText
✅ 模型切换改为遍历菜单项 + label 文本匹配（i18n 安全）
🆕 新增思考深度切换：getThinkingDepth() / setThinkingDepth('standard'|'extended')
🆕 新增 MCP 工具 gemini_set_thinking_depth

v1.1.0（2026-05）— 已适配 Gemini 2026 年 5 月最新版 UI：

✅ 加号面板按钮（gem-icon-button[arialabel="上传和工具"]）
✅ 发送按钮（gem-icon-button.send-button）
✅ 下载完整尺寸按钮（download-generated-image-button 自定义元素）
✅ 图片上传完成检测（.gem-attachment-content.loading）
✅ 状态判断兼容新 UI 的 gem-icon-button 包装层
♻️ 全部选择器保留旧 UI 兜底，新旧版本均可工作

☁️ Atlas Cloud Provider

Atlas Cloud 是一个 full-modal AI inference platform，为开发者提供统一 AI API，可一站式访问视频生成、图像生成和 LLM API。接入一次，即可统一访问跨模态的 300+ 精选模型。

官方链接：https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=gemini-skill

Atlas Cloud 现提供新的 coding plan 优惠入口，便于更低成本接入 API： https://www.atlascloud.ai/console/coding-plan

本仓库现在内置了一个最小侵入的 Atlas Cloud provider 方案：

不改动原有 Gemini 浏览器自动化主链路
新增 OpenAI 兼容的 Atlas Cloud API provider
支持模型枚举、普通对话、Streaming 对话验证
适合把本项目同时作为 Gemini 自动化 skill + MaaS provider 接入样例

☁️ 懒得配环境？让 gemini-skill 跑在云上

不用装 Node、不用搭环境——在 Bloome 上点一下，gemini-skill 就能在云端跑起来，浏览器和手机都行。

Bloome 是一个 AI Agent IM 平台：把多个 AI agent（Claude、ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等）放进同一个对话，像团队成员一样协作——自动分工、互相交接、交叉校验，把结果打磨到靠谱为止，还能直接在对话里出图、生成文档和可视化看板。喜欢用 gemini-skill 画图的话，正好让这支 agent 团队帮你把「想法 → 提示词 → 成图」整条链路跑顺。

配好的 agent 还能一键分享给朋友、或拉进群一起用，每个人都无需各自部署——零配置、开箱即用，云端随时可跑。👉 立即体验 Bloome

✨ 功能特性

	功能	说明
🎨	AI 生图	发送 prompt 自动生成图片，支持高清原图下载
💬	文本对话	与 Gemini 进行多轮对话
🖼️	图片上传	上传参考图片，基于参考图生成新图
📥	图片提取	提取会话中的图片，支持 base64 和 CDP 完整尺寸下载
🔄	会话管理	新建会话、临时会话、切换模型、导航到历史会话
🧹	自动去水印	下载的图片自动移除 Gemini 水印
🤖	MCP Server	标准 MCP 协议接口，可被任何 MCP 客户端调用
☁️	Atlas Cloud Provider	新增 OpenAI 兼容 Provider，支持模型枚举、文本生成和流式响应验证

🏗️ 架构

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   MCP Client (AI)                   │
│              Claude / CodeBuddy / ...               │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │ stdio (JSON-RPC)
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│               mcp-server.js (MCP 协议层)            │
│         注册所有 MCP 工具，编排调用流程              │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│            index.js → browser.js (连接层)           │
│   ensureBrowser() → 自动拉起 Daemon → CDP 直连      │
└──────────┬──────────────────────────────┬───────────┘
           │ HTTP (acquire/status)        │ WebSocket (CDP)
           ▼                              ▼
┌──────────────────────┐    ┌─────────────────────────┐
│   Browser Daemon     │    │     Chrome / Edge        │
│  (独立后台进程)       │───▶│   gemini.google.com     │
│  daemon/server.js    │    │                         │
│  ├─ engine.js        │    │  Stealth + 反爬检测      │
│  ├─ handlers.js      │    └─────────────────────────┘
│  └─ lifecycle.js     │
│     30 分钟惰性销毁   │
└──────────────────────┘

核心设计理念：

Daemon 模式 — 浏览器进程由独立 Daemon 管理，MCP 调用结束后浏览器不关闭，30 分钟无活动才自动释放
按需自启 — Daemon 未运行时 MCP 工具会自动拉起，无需手动启动
Stealth 反爬 — 使用 puppeteer-extra-plugin-stealth 绕过网站检测
职责分离 — mcp-server.js（协议层）→ gemini-ops.js（操作层）→ browser.js（连接层）→ daemon/（进程管理）

📦 安装

前置条件

Node.js ≥ 18
Chrome / Edge / Chromium — 系统上需安装任一浏览器（或通过 BROWSER_PATH 指定路径）
浏览器需提前 登录 Google 账号（Gemini 需要登录才能使用）

安装依赖

git clone https://github.com/WJZ-P/gemini-skill.git
cd gemini-skill
npm install

⚙️ 配置

所有配置通过环境变量或 .env 文件设置。项目根目录已提供 .env 模板，可直接修改。

配置优先级： process.env > .env.development > .env > 代码默认值

.env.development 不会被 git 追踪，适合存放本地私有配置（如浏览器路径）。

浏览器配置

变量	默认值	说明
`BROWSER_PATH`	自动检测	浏览器可执行文件路径，支持 Chrome / Edge / Chromium。不设则自动按优先级检测系统已安装的浏览器
`BROWSER_DEBUG_PORT`	`40821`	CDP 远程调试端口。多个 skill（如 douyin-upload-mcp-skill）共享同一端口即共享同一浏览器实例
`BROWSER_HEADLESS`	`false`	是否无头模式。首次使用建议关闭（`false`），方便登录 Google 账号
`BROWSER_USER_DATA_DIR`	自动解析	浏览器用户数据目录，保存登录态、cookies 等。不设则自动解析：`~/.wjz_browser_data` → 浏览器默认目录
`BROWSER_PROTOCOL_TIMEOUT`	`60000`	CDP 协议超时时间（毫秒）。生图等长操作可适当增大

Daemon 配置

变量	默认值	说明
`DAEMON_PORT`	`40225`	Daemon HTTP 服务端口
`DAEMON_TTL_MS`	`1800000`	闲置超时时间（毫秒），默认 30 分钟。超时后自动关闭浏览器并退出 Daemon，下次调用时自动重新拉起

其他配置

变量	默认值	说明
`OUTPUT_DIR`	`./gemini-image`	图片输出目录
`ATLAS_BASE_URL`	`https://api.atlascloud.ai/v1`	Atlas Cloud OpenAI 兼容接口基础地址
`ATLAS_API_KEY`	空	Atlas Cloud API Key，建议写入 `.env.development`
`ATLAS_MODEL`	`openai/gpt-4o-mini`	Atlas Cloud 默认模型
`ATLAS_REQUEST_TIMEOUT_MS`	`60000`	Atlas Cloud 请求超时（毫秒）

关于 OpenClaw 浏览器复用

OpenClaw 的默认 CDP 端口是 18800。如果你希望复用 OpenClaw 已启动的浏览器会话，可以将 BROWSER_DEBUG_PORT 改为 18800：

BROWSER_DEBUG_PORT=18800

但请注意：OpenClaw 自带的浏览器会话没有集成 Stealth 反爬插件，在反检测能力上不如本项目自行维护的浏览器实例。本项目使用 puppeteer-extra-plugin-stealth 提供了完整的反爬保护（隐藏 webdriver 标记、模拟真实浏览器指纹等），能更好地规避网站的自动化检测。

建议：除非有特殊需求，推荐使用默认端口 40821，让项目自行管理浏览器实例以获得最佳的反爬效果。

☁️ Atlas Cloud Provider

配置

推荐将本地私有 Key 写入 .env.development：

ATLAS_API_KEY=your_atlas_api_key
ATLAS_BASE_URL=https://api.atlascloud.ai/v1
ATLAS_MODEL=openai/gpt-4o-mini
ATLAS_REQUEST_TIMEOUT_MS=60000

能力说明

atlas_list_models：列出当前 API Key 可见模型
atlas_send_message：调用非流式文本对话
atlas_stream_message：消费 Atlas 流式输出并聚合返回，便于做集成验证

设计原则

走纯 API，不依赖浏览器和 Gemini 登录态
保持对 Atlas Cloud OpenAI 兼容格式的直接透传
不破坏现有 gemini_* MCP 工具和调用方式

🚀 使用

方式一：作为 MCP Server（推荐）

在 MCP 客户端配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "node",
      "args": ["<项目绝对路径>/src/mcp-server.js"]
    }
  }
}

启动后 AI 即可通过 MCP 协议调用所有工具。

方式二：命令行启动

# 启动 MCP Server（stdio 模式，供 AI 客户端调用）
npm run mcp

# 单独启动 Browser Daemon（通常不需要，MCP 会自动拉起）
npm run daemon

# 运行 Demo 示例
npm run demo

方式三：作为库调用

import { createGeminiSession, disconnect } from './src/index.js';

const { ops } = await createGeminiSession();

// 生图
const result = await ops.generateImage('画一只可爱的猫咪', { fullSize: true });
console.log('图片保存至:', result.filePath);

// 用完断开（不关浏览器，由 Daemon 继续守护）
disconnect();

方式四：调用 Atlas Cloud Provider

import { createAtlasProvider } from './src/index.js';

const atlas = createAtlasProvider();

const result = await atlas.createChatCompletion({
  model: 'openai/gpt-4o-mini',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
    { role: 'user', content: 'Reply with OK only.' }
  ],
  temperature: 0,
  max_tokens: 16,
});

console.log(result.choices[0].message.content);

🔧 MCP 工具列表

Atlas Cloud Provider

工具名	说明	主要参数
`atlas_list_models`	获取当前 Atlas Cloud API Key 可见模型	无
`atlas_send_message`	发送 Atlas Cloud 非流式对话请求	`model`, `messages`, `temperature`, `max_tokens`
`atlas_stream_message`	验证 Atlas Cloud Streaming 接口并聚合返回	`model`, `messages`, `temperature`, `max_tokens`

核心生图

工具名	说明	主要参数
`gemini_generate_image`	完整生图流程（耗时 60~120s）	`prompt`, `newSession`, `referenceImages`, `fullSize`, `timeout`

会话管理

工具名	说明	主要参数
`gemini_new_chat`	新建空白对话	无
`gemini_temp_chat`	进入临时对话模式	无
`gemini_navigate_to`	导航到指定 Gemini URL（如历史会话）	`url`, `timeout`

模型与对话

工具名	说明	主要参数
`gemini_switch_model`	切换模型（pro/quick/think）	`model`
`gemini_send_message`	发送文本并等待回复（耗时 10~60s）	`message`, `timeout`

图片操作

工具名	说明	主要参数
`gemini_upload_images`	上传图片到输入框	`images`
`gemini_get_images`	获取会话中所有图片元信息	无
`gemini_extract_image`	提取图片 base64 并保存本地	`imageUrl`
`gemini_download_full_size_image`	下载完整尺寸高清图片	`index`
`gemini_share_latest_image`	为图片创建公开分享链接并返回 `https://gemini.google.com/share/...`	`index`, `timeout`, `copyToClipboard`, `closeDialog`

文字回复

工具名	说明	主要参数
`gemini_get_all_text_responses`	获取所有文字回复	无
`gemini_get_latest_text_response`	获取最新一条文字回复	无

诊断与管理

工具名	说明	主要参数
`gemini_check_login`	检查 Google 登录状态	无
`gemini_probe`	探测页面元素状态	无
`gemini_reload_page`	刷新页面	`timeout`
`gemini_browser_info`	获取浏览器连接信息	无

🔄 Daemon 生命周期

首次 MCP 调用
  │
  ├─ Daemon 未运行 → 自动 spawn（detached + unref）
  │                    → 轮询等待就绪（最多 15s）
  │
  ├─ GET /browser/acquire → 启动/复用浏览器 + 重置 30 分钟倒计时
  │
  ├─ MCP 工具执行完毕 → disconnect()（断开 WebSocket，不关浏览器）
  │
  ├─ 30 分钟内再次调用 → 重置倒计时（续命）
  │
  └─ 30 分钟无人使用 → 关闭浏览器 + 关闭 HTTP 服务 + 退出进程
                         （下次调用时自动重新拉起）

Daemon API 端点：

端点	说明
`GET /browser/acquire`	获取浏览器连接（会续命）
`GET /browser/status`	查询浏览器状态（不续命）
`POST /browser/release`	主动销毁浏览器
`GET /health`	Daemon 健康检查

📁 项目结构

gemini-skill/
├── src/
│   ├── index.js               # 统一入口
│   ├── mcp-server.js          # MCP 协议服务（注册所有工具）
│   ├── gemini-ops.js          # Gemini 页面操作（核心逻辑）
│   ├── operator.js            # 底层 DOM 操作封装
│   ├── browser.js             # 浏览器连接器（面向 Skill）
│   ├── config.js              # 统一配置中心
│   ├── util.js                # 工具函数
│   ├── watermark-remover.js   # 图片去水印（基于 sharp）
│   ├── demo.js                # 使用示例
│   ├── assets/                # 静态资源
│   └── daemon/                # Browser Daemon（独立进程）
│       ├── server.js          # HTTP 微服务入口
│       ├── engine.js          # 浏览器引擎（launch/connect/terminate）
│       ├── handlers.js        # API 路由处理器
│       └── lifecycle.js       # 生命周期控制（惰性销毁倒计时）
├── references/                # 参考文档
├── SKILL.md                   # AI 调用规范（MCP 客户端读取）
├── package.json
└── .env                       # 环境配置（需自行创建）

⚠️ 注意事项

首次使用需登录 — 第一次运行时浏览器会打开 Gemini 页面，请手动完成 Google 账号登录。登录状态会保存在 userDataDir 中，后续无需重复登录。
不要同时运行多个实例 — 同一个 CDP 端口只能有一个浏览器实例，否则会端口冲突。
Windows Server 注意 — 已内置路径规范化和 Safe Browsing 绕过，但仍建议检查：
- Chrome/Edge 已正确安装
- 输出目录有写入权限
- 防火墙未阻断 localhost 通信
生图耗时较长 — 通常 60~120 秒，MCP 客户端的 timeoutMs 建议设为 ≥ 180000（3 分钟）。

이 서버 추가

Host a copy with our keys and logs.

Server facts

Tools

Questions

How do I install Gemini Skill?

Does Gemini Skill need an API key?

What transport does Gemini Skill use?

When was Gemini Skill last checked?

Documentation

通过 CDP 操控 Gemini 网页版，实现 AI 生图、对话、图片提取等自动化操作。

目录

🆕 最新更新

☁️ Atlas Cloud Provider

☁️ 懒得配环境？让 gemini-skill 跑在云上

✨ 功能特性

🏗️ 架构

📦 安装

前置条件

安装依赖

⚙️ 配置

浏览器配置

Daemon 配置

其他配置

关于 OpenClaw 浏览器复用

☁️ Atlas Cloud Provider

配置

能力说明

设计原则

🚀 使用

方式一：作为 MCP Server（推荐）

方式二：命令行启动

方式三：作为库调用

方式四：调用 Atlas Cloud Provider

🔧 MCP 工具列表

Atlas Cloud Provider

核心生图

会话管理

模型与对话

图片操作

文字回复

诊断与管理

🔄 Daemon 生命周期

📁 项目结构

⚠️ 注意事项

📝 To Do List

📄 License

LINUX DO

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