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CLI · Enterprise · Alternative REST

Connecter TrendTrack
a Gemini.

L'app Gemini grand public n'expose pas d'UI pour ajouter des connecteurs MCP custom. Le MCP natif passe par Gemini CLI, Vertex AI / AI Studio SDK, ou Gemini Enterprise.

Gemini CLIGemini Enterprise
Route A · Builders (REST, pas MCP)

REST en entree, Gemini en sortie.

Utilise l'API REST TrendTrack depuis ton code et reinjecte le JSON dans tes prompts.

  1. 01Génère une clé API TrendTrack

    Depuis ton compte TrendTrack, Settings, puis API. Scope-la sur le workspace voulu.

  2. 02Appelle REST depuis ton app Gemini

    Depuis Python ou JS avec le SDK Gemini, appelle les endpoints REST TrendTrack et donne la réponse au prompt comme contexte.

Route B · Gemini CLI

Une entree JSON, MCP natif.

Gemini CLI lit les serveurs MCP depuis un settings JSON. Ajoute TrendTrack sous mcpServers et redemarre.

  1. 01Ouvre ~/.gemini/settings.json

    Edite ton fichier global, ou un .gemini/settings.json au niveau projet.

  2. 02Ajoute TrendTrack dans mcpServers

    Remplace <TRENDTRACK_API_KEY> par la clé générée.

    {
  "mcpServers": {
    "trendtrack": {
      "httpUrl": "https://api.trendtrack.io/v1/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <TRENDTRACK_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

  3. 03Redemarre Gemini CLI

    Les outils TrendTrack deviennent disponibles pour le modele.

Route C · Gemini Enterprise

Branche-le via Google Cloud.

Pour les equipes déja sur Gemini Enterprise dans Google Cloud. Accès admin au projet requis.

  1. 01Ouvre Google Cloud console, puis Gemini Enterprise

    Va dans Data stores, puis cree un Custom MCP server data store.

  2. 02Configure transport et URL

    Transport: Streamable HTTP. URL: colle l'endpoint MCP TrendTrack ci-dessous.

    ›https://api.trendtrack.io/v1/mcp

  3. 03Attache-le a ton app Gemini Enterprise

    Branche le data store a l'app Gemini Enterprise utilisee par ton equipe.