Аналог навыка (Skill) в Gemini - Gem (пользовательские инструкции). Чтобы действительно выполнять поиск, нужен способ делать вызовы HTTP/MCP - это Gemini CLI или Gemini API. Приложение Gemini для частных пользователей не может вызывать пользовательские MCP-серверы или произвольный HTTP, поэтому Gem в нём может только описать поведение, но не выполнить его.

Вариант A - Gem

Установка. Gem создаётся в интерфейсе приложения Gemini, а не из файла. Создайте новый Gem и вставьте инструкции из репозитория коннекторов (skills/gemini/):

• Name: agentfinder
• Instructions: скопируйте содержимое этого файла - оно предписывает Gemini показывать меню именованных Agent Finder, запоминать выбор, показывать ранжированные результаты и никогда ничего не устанавливать автоматически.

Используйте Gem вместе с настройкой MCP для Gemini CLI ниже (или с Gemini API), чтобы он мог выполнить вызов.

Как его вызвать

Выбрав Gem (при условии, что CLI/API может обращаться к Agent Finder), попросите обычными словами - «Найди мне инструмент, который кратко пересказывает длинные PDF». В первый раз Gemini показывает меню Agent Finder (и запоминает ваш выбор), отправляет запрос и перечисляет совпадения.

Вариант B - удалённый MCP-коннектор (Gemini CLI)

Добавьте сервер в settings.json вашего Gemini CLI:

{
  "mcpServers": {
    "agent-finder": {
      "httpUrl": "https://agentfinder.github.com/api/v1/mcp"
    }
  }
}

Используйте httpUrl для сервера Streamable-HTTP, url для SSE или command/args для локального сервера/stdio. Перезапустите CLI; после этого станет доступен инструмент search сервиса Agent Finder. (Gemini API может подключаться к удалённым MCP-серверам напрямую, либо вы можете предоставить POST /search как функцию.)

Как его вызвать

В Gemini CLI попросите найти возможность для вашей задачи; он вызовет инструмент search и перечислит совпадения. Используйте вместе с Gem (вариант A), чтобы он предлагал меню сервисов, запоминал ваш выбор и никогда ничего не устанавливал автоматически.

Конечная точка

В примерах используется Agent Finder от GitHub (https://agentfinder.github.com/api/v1); Hugging Face Discover (https://huggingface-hf-discover.hf.space/search) работает так же. Можно указать любой из них или любой сервис обнаружения ARD, соответствующий спецификации; см. Конечные точки.