1. 소개
Gemini CLI는 Gemini 모델의 기능을 명령줄에서 직접 사용할 수 있도록 지원하는 터미널용 오픈소스 AI 기반 에이전트입니다. Gemini는 자체적으로도 강력하지만 Gemini CLI 확장 프로그램을 통해 진정한 잠재력을 발휘합니다.
확장 프로그램은 Gemini CLI의 기능을 보강하는 공식적이고 표준화된 방법입니다. 확장 프로그램 이전에는 CLI를 맞춤설정하려면 settings.json와 같은 구성 파일을 수동으로 수정해야 했으며 이 과정은 '지저분하고 오류가 발생하기 쉬웠습니다'.
확장 프로그램은 Gemini CLI 맞춤설정을 위한 '배송 컨테이너'로 생각하면 됩니다. Gemini에 새로운 기술을 가르치는 데 필요한 모든 구성요소를 번들로 묶은 독립형 버전 관리 가능 패키지로, 쉽게 배포할 수 있습니다. 이 '배송 컨테이너'에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- MCP 서버 구성: Google Cloud API 또는 서드 파티 서비스와 같은 외부 도구 및 API에 Gemini를 연결합니다.
- 컨텍스트 파일 (GEMINI.md): 모델에 새로운 도구를 효과적으로 사용하는 방법에 관한 구체적인 안내와 가이드라인을 제공하는 '플레이북'입니다.
- 맞춤 슬래시 명령어 (.toml 파일): 복잡한 다단계 프롬프트를 /deploy와 같은 간단하고 사용하기 쉬운 명령어로 캡슐화합니다.
- 도구 제한 (excludeTools): 내장 도구를 사용 중지하여 더 안전하거나 집중된 환경을 만들 수 있습니다.
확장 프로그램의 핵심 가치는 Gemini CLI를 개인 어시스턴트에서 확장 가능하고 엔터프라이즈 지원 플랫폼으로 변환하는 것입니다. 팀은 전체 클라우드 스택을 단일 확장 프로그램으로 패키징하여 신규 개발자가 하나의 명령어로 생산성을 높일 수 있습니다.
이 Codelab에서는 이 강력한 생태계를 사용하는 방법을 알아봅니다. 확장 프로그램을 작성하지는 않지만 네 가지 다른 확장 프로그램을 설치하고 사용하여 터미널에 애플리케이션 배포, 보안 분석, 데이터 분석, 코드형 인프라 기능을 추가합니다.
실습할 내용
- Gemini CLI와 Google Cloud 사전 요구사항을 설치하고 구성합니다.
- 공식 Gemini CLI 확장 프로그램 갤러리를 둘러보고 확장 프로그램을 찾습니다.
gemini extensions명령줄 인터페이스를 사용하여 확장 프로그램을 설치, 나열, 관리합니다.- Gemini CLI 확장 프로그램 살펴보기
학습할 내용
- Gemini CLI 확장 프로그램의 정의와 CLI 맞춤설정의 표준인 이유
- 확장 프로그램 갤러리 또는 GitHub URL에서 확장 프로그램을 찾아 설치하는 방법
- 키 관리 명령어의 기능:
gemini extensions install,gemini extensions list,gemini extensions update - 몇 가지 Gemini CLI 확장 프로그램 설치 및 사용
필요한 항목
- Chrome 웹브라우저
- Gmail 계정
- 결제가 사용 설정된 Cloud 프로젝트
이 Codelab은 초보자를 포함한 모든 수준의 사용자 및 개발자를 대상으로 합니다. Gemini CLI에 익숙해야 하지만 처음부터 Gemini CLI를 설치하는 단계가 제공됩니다. Gemini CLI에 익숙해지고 싶다면 Gemini CLI 실습 Codelab을 사용해 보세요.
2. 시작하기 전에
프로젝트 만들기
- Google Cloud 콘솔의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.
- Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있어야 하므로 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.
- bq가 미리 로드되어 제공되는 Google Cloud에서 실행되는 명령줄 환경인 Cloud Shell을 사용합니다. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화를 클릭합니다.
- Cloud Shell에 연결되면 다음 명령어를 사용하여 인증이 완료되었고 프로젝트가 해당 프로젝트 ID로 설정되었는지 확인합니다.
gcloud auth list
- Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 gcloud 명령어가 프로젝트를 알고 있는지 확인합니다.
gcloud config list project
- 프로젝트가 설정되지 않은 경우 다음 명령어를 사용하여 설정합니다.
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- 아래에 표시된 명령어를 통해 필수 API를 사용 설정합니다. 몇 분 정도 걸릴 수 있으니 잠시만 기다려 주세요.
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \
servicenetworking.googleapis.com \
run.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
명령어가 성공적으로 실행되면 아래와 비슷한 메시지가 표시됩니다.
Operation "operations/..." finished successfully.
API가 누락된 경우 구현 과정에서 언제든지 사용 설정할 수 있습니다.
gcloud 명령어 및 사용법은 문서를 참고하세요. 설정을 진행하고 Gemini CLI를 실행하기 전에 폴더를 만들어야 합니다. 이 폴더는 사용자가 이 폴더 내에서 만들 수 있는 모든 프로젝트의 홈 폴더로 사용됩니다. 이는 Gemini CLI가 작동하는 시작점입니다. 필요에 따라 시스템의 다른 폴더도 참조하며 이는 나중에 다루게 됩니다.
샘플 폴더 (gemini-cli-projects)를 만들고 아래 표시된 명령어를 통해 해당 폴더로 이동합니다. 다른 폴더 이름을 사용하려면 그렇게 하세요.
mkdir gemini-cli-projects
해당 폴더로 이동합니다.
cd gemini-cli-projects
새 Cloud Shell 터미널에서 gemini 명령어를 통해 Gemini CLI를 직접 실행하거나 별도의 Cloud Shell 터미널에서 이미 실행되었을 수 있습니다.
Gemini CLI와의 첫 번째 상호작용
Gemini CLI 환경이 제대로 작동하는지 확인해야 하므로 아래와 같이 첫 번째 프롬프트를 입력할 수 있습니다.
Give me a famous quote on Artificial Intelligence and who said that?
쿼리 결과로 호출된 GoogleSearch 도구 (Gemini CLI의 기본 제공 도구)가 표시됩니다. 즉, Gemini CLI의 강력한 내장 도구 중 하나인 GoogleSearch를 이미 사용한 것입니다. 이 도구는 웹에서 가져온 정보를 기반으로 대답을 제공합니다. 질문에 대한 대답이 표시됩니다.
다음으로 확장 프로그램을 살펴보겠습니다.
3. 확장 프로그램이란 무엇인가요?
확장 프로그램은 독립적이고 버전 관리가 가능하며 쉽게 배포할 수 있는 패키지입니다. 특정 워크플로에 필요한 모든 것을 단일하고 깔끔한 패키지로 번들링하는 Gemini CLI 맞춤설정을 위한 '배송 컨테이너'라고 생각하면 됩니다.
확장 프로그램은 다음의 조합을 번들로 묶을 수 있습니다.
- 맞춤 슬래시 명령어(.toml 파일)
- MCP 서버 구성 (이전에는 settings.json에 있었음)
- 모델에 구체적인 안내와 가이드라인을 제공하는 컨텍스트 파일 (GEMINI.md)
- 더 안전하고 집중도 높은 환경을 조성하기 위한 도구 제한사항 (excludeTools)
확장을 사용해야 하는 이유 핵심 혜택
맞춤설정에 확장을 사용하면 다음과 같은 강력한 이점이 있습니다.
- 단일 명령어 설치: 핵심입니다. 여러 단계의 수동 설정 대신 사용자는
gemini extensions install <URL>또는gemini extensions install --path=some/local/path단일 명령으로 완전하고 복잡한 도구 모음을 설치할 수 있습니다. 위 명령어의 <URL>은 확장 프로그램을 호스팅한 GitHub URL일 수 있습니다. - 간소화된 배포: 단일 Git 저장소 URL을 공유하는 것만큼 쉽게 작업을 공유할 수 있습니다. 개별 파일과 구성 스니펫을 더 이상 전달하지 않아도 됩니다.
- 버전 관리 및 종속 항목 관리: 확장 프로그램은 일반적으로 Git 저장소에 호스팅되므로 버전 관리를 무료로 이용할 수 있습니다. 확장 프로그램을 최신 버전으로 업데이트하는 방법은
gemini extensions update command입니다. - 검색 가능성 및 생태계: 확장 프로그램은 VS Code 또는 Chrome의 마켓플레이스와 마찬가지로 풍부하고 개방적인 생태계의 기반입니다. 확장 프로그램 메커니즘은 이러한 확장 프로그램을 검토, 다운로드할 수 있는 미래의 마켓플레이스의 기반이 될 수 있습니다.
확장 프로그램 프레임워크의 도입은 Gemini CLI가 강력한 독립형 도구에서 진정한 확장 가능한 플랫폼으로 진화하고 있음을 명확하게 보여줍니다.
4. 확장 프로그램 기본사항 이해하기
이 섹션에서는 확장 프로그램 생태계의 사용자 대상 부분인 확장 프로그램 찾기 및 확장 프로그램 관리를 다룹니다.
확장 프로그램 갤러리 살펴보기
확장 프로그램 갤러리는 모든 공식 Google 제작 확장 프로그램과 서드 파티 확장 프로그램을 찾을 수 있는 중앙 마켓입니다.
- 브라우저에서
https://geminicli.com/extensions/browse/URL을 엽니다. - 이 갤러리는 생태계의 검색 가능성 엔진입니다. GitHub, Redis, DynaTrace와 같은 회사의 확장 프로그램을 통해 사용 가능한 도구의 폭을 확인할 수 있습니다.
- 아래로 스크롤하여 Cloud Run 확장 프로그램 카드를 찾습니다.
- 카드에는 설명, 작성자 (Google), 원클릭
Copy install명령 버튼이 표시됩니다. 확장의 설치 명령어를 가져오는 가장 간단한 방법입니다.
Gemini CLI 확장 프로그램 - 관리 명령어
gemini extensions 명령어는 로컬 확장 프로그램을 관리하는 진입점입니다.
터미널에서 실행하여 사용 가능한 명령어 목록을 확인합니다.
명령어는 간단하며 (설치/제거, 목록, 업데이트, 사용 설정/사용 중지 등) 이 Codelab에서는 이러한 명령어 중 일부를 사용합니다.
현재 상태 확인하기
설치하기 전에 '초기 상태'를 확인해 보겠습니다.
gemini extensions list명령어를 실행합니다.- 아직 확장 프로그램이 설치되지 않았음을 확인하는 다음과 같은 출력이 표시됩니다.
No extensions installed.
5. Cloud Run 확장 프로그램 (앱 배포)
Gemini CLI 확장 프로그램 갤러리에서 사용할 수 있는 Cloud Run 확장 프로그램은 애플리케이션을 Cloud Run에 배포할 수 있는 MCP 서버입니다.
확장 프로그램 갤러리의 Cloud Run 확장 프로그램 카드는 아래와 같습니다.
먼저 위에 표시된 대로 설치 명령어 복사를 클릭하여 Cloud Run 확장 프로그램을 설치합니다. 그런 다음 해당 명령어를 Cloud Shell 터미널에 붙여넣습니다 (다음과 유사해야 함).
gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp
위 명령어를 실행하면 확인이 필요하다는 메시지가 표시됩니다. 승인해 주세요. 그러면 Cloud Run 확장 프로그램이 성공적으로 설치됩니다.
Installing extension "cloud-run".
**Extensions may introduce unexpected behavior. Ensure you have investigated the extension source and trust the author.**
This extension will run the following MCP servers:
* cloud-run (local): npx -y @google-cloud/cloud-run-mcp
This extension will append info to your gemini.md context using gemini-extension/GEMINI.md
Do you want to continue? [Y/n]: Y
Extension "cloud-run" installed successfully and enabled.
이제 gemini extensions list 명령어를 실행하면 아래와 같이 Cloud Run 확장 프로그램이 설치된 것을 확인할 수 있습니다.
✓ cloud-run (1.0.0)
Path: <HOME_FOLDER>/.gemini/extensions/cloud-run
Source: https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp (Type: github-release)
Release tag: v1.5.0
Enabled (User): true
Enabled (Workspace): true
Context files:
<HOME_FOLDER>/.gemini/extensions/cloud-run/gemini-extension/GEMINI.md
MCP servers:
cloud-run
지금 Gemini CLI를 실행하고 /mcp 명령어를 실행하면 다음이 표시됩니다.
이제 Cloud Shell로 돌아가 애플리케이션을 배포해 보겠습니다. 이를 위해 먼저 Cloud Run에 배포할 간단한 애플리케이션이 필요합니다. 아래 단계를 따르세요.
이전에 만든 폴더(gemini-cli-projects)에 있는지 확인합니다. 이 폴더 안에 gemini-cloud-run이라는 다른 폴더를 만들고 이 폴더로 이동합니다.
mkdir gemini-cloud-run
cd gemini-cloud-run
이제 이 폴더에 두 개의 파일 (app.py 및 requirements.txt 파일)을 만듭니다. 파일의 내용은 아래에 나와 있습니다.
app.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello from Gemini and Cloud Run!'
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)
requirements.txt
Flask
gunicorn
이제 gemini-cloud-run 폴더에서 Gemini CLI를 실행하고 터미널이 준비되면 다음 프롬프트를 입력합니다.
/deploy --project="PROJECT_ID" --location="PROJECT_LOCATION" --name="SERVICE_NAME"
PROJECT_ID (Google Cloud 프로젝트 ID), PROJECT_LOCATION, SERVICE_NAME를 지정해야 합니다. 이를 제공하지 않으면 Cloud Run 명령어가 적절한 도구를 호출하여 선택하도록 지원합니다.
이 프로세스의 일환으로 설치한 Cloud Run MCP 서버 확장 프로그램에서 올바른 도구를 선택합니다. 예를 들어 다음과 같은 메시지가 표시됩니다.
도구 사용을 허용하세요.
작업이 끝났습니다. 이제 Gemini CLI에는 도구를 실행하는 데 필요한 모든 정보와 권한이 있습니다. 이제 Docker 이미지를 빌드하고, Artifact Registry에 푸시하고, 새 Cloud Run 서비스를 구성하고 배포하는 전체 배포 파이프라인이 실행됩니다.
잠시 후 (실제로 2~3분) 서비스 URL이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 샘플 실행은 다음과 같습니다.
The Cloud Run service SERVICE_NAME has been deployed from the current folder in project PROJECT_ID.
You can view the service in the Cloud Console: https://console.cloud.google.com/run/detail/PROJECT_LOCATION/SERVICE_NAME?project=PROJECT_ID
The service is accessible at: https://SERVICE_NAME-SOME-ID.a.run.app
링크를 클릭하세요. Flask 앱이 홈페이지를 제공하는 것을 확인할 수 있습니다.
여기서는 Gemini CLI 확장 프로그램 (이 경우 Cloud Run)의 강력한 기능을 확인할 수 있습니다. gcloud CLI 명령어의 복잡성을 완전히 캡슐화하고 모든 세부정보를 간단하게 처리합니다.
Cloud Run MCP 서버의 다른 도구를 자유롭게 살펴보세요.
6. BigQuery 확장 프로그램 (대규모 데이터 세트 분석)
이 튜토리얼을 따라 진행하려면 다음이 필요합니다.
- BigQuery API가 사용 설정된 Google Cloud 프로젝트
- IAM 권한:
- BigQuery 사용자 (roles/bigquery.user)
- 이 명령어를 실행하여
BIGQUERY_PROJECT환경 변수를 설정합니다. BigQuery 작업을 실행할 프로젝트입니다. 데이터가 있는 프로젝트와 동일하지 않아도 됩니다 (동일할 수도 있음).
export BIGQUERY_PROJECT=<YOUR_GCP_PROJECT_ID>
- 아래 명령어를 통해 BigQuery 데이터 분석 확장 프로그램을 설치합니다. 설치 권한을 부여하세요. 설치가 완료되면 설정에
cloud-run및bigquery-data-analytics의 두 확장 프로그램이 설치됩니다.
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics
- 다음 명령어를 통해 Gemini CLI를 다시 실행해 보겠습니다.
gemini
터미널에서 Gemini CLI가 실행됩니다. 
다음 명령어는 Gemini CLI 터미널에 입력해야 합니다.
- 아래 슬래시 명령어를 입력하여 BigQuery 확장 프로그램이 설치되어 사용할 준비가 되었는지 확인합니다.
/extensions list
bigquery-data-analytics 확장 프로그램도 표시됩니다.
- 아래 명령어를 실행하여 사용 가능한 도구를 확인합니다.
/mcp list
- 공개 BigQuery 데이터 세트인 look ecommerce에 관한 기본적인 분석 질문을 해 보겠습니다. 이 데이터 세트에는 가상의 의류 전자상거래 사이트의 고객, 제품, 주문에 관한 데이터가 있습니다. Gemini CLI에 다음 프롬프트를 입력합니다.
Look at BigQuery's the look ecommerce public dataset. Identify the top 5 products that had the most orders.
- BigQuery 도구 실행을 허용할지 묻는 메시지가 Gemini CLI에 표시됩니다. 계속하려면 세 번째 옵션인
Yes, always allow all tools from server "bigquery_data_analytics"을 선택합니다.
- 내부적으로 Gemini는 적절한 SQL 쿼리를 생성하고,
execute_sql도구를 호출하고, 데이터와 함께 자연어 응답을 반환합니다.
- 이제 Gemini에게 이전 데이터를 기반으로 제품의 반품률을 예측해 달라고 요청합니다. 이 명령어를 사용하면 Gemini CLI가 이 예측을 생성하기 위해 장황한 SQL을 생성하려고 시도해서는 안 됩니다. MCP 서버에서
forecast도구를 호출해야 합니다. 이 도구는 내부적으로 BigQuery의 AI.Forecast를 사용합니다.
Forecast what the return rate will be next month.
- 다음과 같은 응답이 표시됩니다.
7. 추가 탐색
이로써 Gemini CLI 확장 프로그램의 정의, 확장 프로그램 사용을 위한 기본 명령어, cloud-run 및 bigquery-data-analytics 확장 프로그램 등 몇 가지 확장 프로그램을 살펴본 Codelab이 완료되었습니다.
https://geminicli.com/extensions/에서 Gemini 확장 프로그램 갤러리를 방문하여 현재 사용 가능한 확장 프로그램 (작성 시점 기준 100개 이상)을 살펴보세요. 각 확장 프로그램 카드에는 정보, 확장 프로그램 유형 (MCP, 컨텍스트 등), GitHub 저장소 링크, 환경에 확장 프로그램을 설치하는 명령어가 포함되어 있습니다.
8. 축하합니다
Gemini CLI 확장 프로그램과 다양한 Gemini CLI 확장 프로그램을 설치하고 사용하는 방법을 이해하셨습니다.