#310 - feat: Gemini CLI Integration - Google's Coding Agent - customable/claude-mem

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customable/claude-mem#310

jack commented

2026-01-25 19:05:56 +00:00

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Zusammenfassung

Integration von remembr in Gemini CLI, Google's Terminal-basierter AI Coding Agent.

Über Gemini CLI

Eigenschaft	Wert
Entwickler	Google
Sprache	Go
Modelle	Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash
Open Source	Ja
MCP Support	❓ Zu recherchieren
Repository	https://github.com/google/gemini-cli

Besonderheiten:

Schnelles Feedback
Stark bei Frontend/UI-Generierung
Reason-and-Act Loop

Integrationsstrategie

Recherche erforderlich

Vor Implementierung müssen wir klären:

Hat Gemini CLI MCP-Support?
Gibt es ein Plugin/Extension-System?
Gibt es Hooks für Tool-Ausführung?
Wie werden externe Tools integriert?

Mögliche Ansätze

Ansatz	Wahrscheinlichkeit	Aufwand
MCP Server	Hoch	Niedrig (shared)
Native Plugin	Mittel	Mittel
Nur Dokumentation	Fallback	Minimal

Dokumentation prüfen

GitHub README und docs/
Offizielle Google Dokumentation
Issues/Discussions zu Extensions
MCP-related Issues suchen

Implementierung (wenn MCP verfügbar)

Identisch mit Crush (#308) und Codex (#309):

{
  "mcp": {
    "remembr": {
      "url": "http://localhost:37777/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

Aufwand-Schätzung

Task	Aufwand
Dokumentation recherchieren	2-3h
Integration (wenn MCP)	4-8h
Testing	2-3h
Gesamt	8-14h

Akzeptanzkriterien

Integrationsansatz identifiziert
MCP oder Alternative implementiert
Konfigurationsbeispiel dokumentiert
Getestet mit Gemini Modellen

Abhängigkeiten

#308 (MCP Endpoint) muss zuerst implementiert werden

Referenzen

## Zusammenfassung Integration von remembr in [Gemini CLI](https://github.com/google/gemini-cli), Google's Terminal-basierter AI Coding Agent. --- ## Über Gemini CLI | Eigenschaft | Wert | |-------------|------| | **Entwickler** | Google | | **Sprache** | Go | | **Modelle** | Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash | | **Open Source** | Ja | | **MCP Support** | ❓ Zu recherchieren | | **Repository** | https://github.com/google/gemini-cli | **Besonderheiten:** - Schnelles Feedback - Stark bei Frontend/UI-Generierung - Reason-and-Act Loop --- ## Integrationsstrategie ### Recherche erforderlich Vor Implementierung müssen wir klären: - [ ] Hat Gemini CLI MCP-Support? - [ ] Gibt es ein Plugin/Extension-System? - [ ] Gibt es Hooks für Tool-Ausführung? - [ ] Wie werden externe Tools integriert? ### Mögliche Ansätze | Ansatz | Wahrscheinlichkeit | Aufwand | |--------|-------------------|---------| | MCP Server | Hoch | Niedrig (shared) | | Native Plugin | Mittel | Mittel | | Nur Dokumentation | Fallback | Minimal | --- ## Dokumentation prüfen - [ ] GitHub README und docs/ - [ ] Offizielle Google Dokumentation - [ ] Issues/Discussions zu Extensions - [ ] MCP-related Issues suchen --- ## Implementierung (wenn MCP verfügbar) Identisch mit Crush (#308) und Codex (#309): ```json { "mcp": { "remembr": { "url": "http://localhost:37777/mcp", "type": "http" } } } ``` --- ## Aufwand-Schätzung | Task | Aufwand | |------|---------| | Dokumentation recherchieren | 2-3h | | Integration (wenn MCP) | 4-8h | | Testing | 2-3h | | **Gesamt** | **8-14h** | --- ## Akzeptanzkriterien - [ ] Integrationsansatz identifiziert - [ ] MCP oder Alternative implementiert - [ ] Konfigurationsbeispiel dokumentiert - [ ] Getestet mit Gemini Modellen --- ## Abhängigkeiten - #308 (MCP Endpoint) muss zuerst implementiert werden --- ## Referenzen - [Gemini CLI GitHub](https://github.com/google/gemini-cli) - [Google AI Documentation](https://ai.google.dev/) - [MCP Specification](https://modelcontextprotocol.io/)

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2026-01-25 19:05:58 +00:00

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