Gemini CLI의 MCP(Model Context Protocol) 지원 현황과 활용법

작성일: 2025-06-23

Gemini CLI의 MCP(Model Context Protocol) 지원 현황

Model Context Protocol(MCP)이란?

Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 안전하고 표준화된 상호작용을 가능하게 하는 오픈 표준 프로토콜입니다. MCP는 AI가 로컬 파일, 데이터베이스, API, 또는 사용자 정의 스크립트와 같은 외부 시스템과 동적으로 연결되도록 하여, 복잡한 작업을 수행하거나 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 환경과 통합된 강력한 기능을 제공합니다.

Gemini CLI와 MCP 지원 개요

Gemini CLI는 Google의 생성형 AI 모델인 Gemini를 터미널에서 활용할 수 있는 오픈소스 도구로, MCP를 통해 내장 및 외부 도구와의 통합을 지원합니다. MCP를 활용하면 Gemini CLI는 파일 시스템 작업, 웹 검색, 버전 관리 시스템(Git 등)과의 연동, 또는 사용자 정의 API와의 상호작용과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. Gemini CLI는 MCP를 통해 모델의 컨텍스트를 확장하여 복잡한 작업을 처리하거나, 외부 시스템과의 실시간 데이터 교환을 가능하게 합니다.

내장 빌트인 Tools 지원 현황 및 기능 요약

Gemini CLI에는 다음과 같은 주요 MCP built-in tools가 내장되어 있습니다:

Tool 이름	주요 기능 및 설명
`filesystem`	로컬 파일/디렉토리 탐색, 읽기, 쓰기, 검색
`obsidian`	Obsidian vault 내 노트 검색, 읽기, 태그 관리 등
`webpage`	웹페이지 내용 요약, 추출, 분석
`github`	GitHub 저장소 코드/이슈/PR 등 검색 및 요약
`python`	파이썬 코드 실행, 결과 분석
`terminal`	쉘 명령 실행, 결과를 AI 컨텍스트로 활용

특징: 내장 도구는 별도의 설정 없이 즉시 사용 가능하며, Gemini CLI의 샌드박스 환경에서 실행되어 보안성을 유지합니다.
제약사항: 내장 도구는 기본적인 파일 시스템 및 웹 작업에 최적화되어 있으며, 복잡한 외부 시스템과의 연동은 외부 MCP 서버 설정이 필요합니다.

외부 Tools를 사용하기 위한 설정 및 사용 방법

Gemini CLI는 MCP 서버를 통해 외부 도구를 통합할 수 있으며, 이를 통해 사용자 정의 API, 데이터베이스, 또는 특화된 워크플로우와 연결할 수 있습니다. 외부 도구를 사용하기 위한 설정 및 사용 방법은 다음과 같습니다:

MCP 서버 설정:

MCP 서버는 Gemini CLI와 외부 시스템 간의 브릿지 역할을 하며, 로컬 또는 원격 서버로 실행 가능합니다.

설정은 ~/.gemini/settings.json 파일의 mcpServers 항목에 MCP 서버 정보를 추가하여 수행됩니다. 예시 구성은 다음과 같습니다:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_personal_access_token"
      }
    },
    "custom-api": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/custom_mcp_server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

설명:
- command: MCP 서버를 실행하는 명령어 (예: npx, node, python 등).
- args: 서버 실행에 필요한 인수.
- env: 서버 실행에 필요한 환경 변수 (예: API 키, 토큰 등).
- 예시에서는 GitHub MCP 서버와 사용자 정의 API 서버를 설정한 경우입니다.

외부 도구 사용:

MCP 서버가 등록되면, Gemini CLI는 서버가 제공하는 도구를 자동으로 탐지하여 사용 가능합니다.
예시 명령어:
```
gemini -p "GitHub 리포지토리의 최근 이슈 목록 가져와"
```
이 경우, GitHub MCP 서버를 통해 최신 이슈를 조회하고 결과를 반환합니다.
MCP 서버는 도구의 스키마를 표준화된 형식으로 제공하므로, Gemini CLI는 이를 기반으로 적절한 도구를 선택해 실행합니다.

보안 및 신뢰 설정:

MCP 서버는 사용자가 신뢰하는 소스에서 실행되어야 하며, Gemini CLI는 기본적으로 실행 전 확인 대화상자를 표시합니다.
YOLO 모드(--yolo)를 사용하면 확인 없이 모든 작업을 자동 승인할 수 있지만, 신뢰할 수 있는 서버에서만 사용해야 합니다.

고급 활용:

동적 도구 탐지: MCP 서버는 실행 중 도구 목록을 동적으로 제공하며, gemini /mcp desc 명령어로 사용 가능한 도구와 스키마를 확인할 수 있습니다.
자동 정리: 유효하지 않은 도구를 제공하는 MCP 서버는 자동으로 연결이 종료됩니다.
타임아웃 관리: 서버 응답 시간에 따라 타임아웃을 설정하여 안정성을 유지합니다 (--timeout 옵션).

실전 시나리오 및 활용 예제

시나리오	명령어 예시	MCP 도구 사용	유용성 포인트
GitHub 이슈 관리	`gemini -p "최근 7일간 GitHub 이슈 요약"`	GitHub MCP 서버	이슈 관리 자동화
API 데이터 조회	`gemini -p "Salesforce에서 최근 고객 데이터 가져와"`	Custom API MCP 서버	CRM 통합
파일 시스템 작업	`gemini -p "디렉토리의 모든 PDF를 요약해"`	내장 파일 읽기 도구	대량 문서 처리
웹 검색 통합	`gemini -p "최신 AI 트렌드 검색해줘"`	내장 웹 fetch 도구	실시간 데이터 수집

예시 워크플로우:
- GitHub MCP 서버를 설정한 후, Gemini CLI를 사용해 리포지토리의 최근 풀 리퀘스트를 조회하고 요약:
```
gemini -p "내 GitHub 리포지토리의 최근 5개 풀 리퀘스트 요약해줘"
```
- 사용자 정의 MCP 서버로 Salesforce API와 연동하여 고객 데이터를 조회:
```
gemini -p "Salesforce에서 지난주 신규 고객 목록 가져와" --mcp-server custom-api
```

결론

Gemini CLI의 MCP 지원은 AI와 외부 시스템 간의 강력한 통합을 가능하게 하며, 내장 도구와 외부 MCP 서버를 통해 다양한 작업을 자동화하고 확장할 수 있습니다. 내장 도구는 간단한 파일 및 웹 작업에 즉시 사용 가능하며, 외부 MCP 서버를 설정하면 GitHub, Salesforce, 또는 사용자 정의 API와 같은 복잡한 시스템과의 연동이 가능합니다. 이를 통해 개발자는 터미널에서 AI를 활용한 효율적인 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

Byung Kyu KIM

Gemini CLI의 MCP(Model Context Protocol) 지원 현황과 활용법

Model Context Protocol(MCP)이란?

Gemini CLI와 MCP 지원 개요

내장 빌트인 Tools 지원 현황 및 기능 요약

외부 Tools를 사용하기 위한 설정 및 사용 방법

MCP 서버 설정:

외부 도구 사용:

보안 및 신뢰 설정:

고급 활용:

실전 시나리오 및 활용 예제

결론

추가 리소스

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참고

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