무료 터미널 AI 코딩 도우미 등장: Gemini CLI와 MCP 서버의 완벽 조합

AI 도구가 점점 더 똑똑해지고 있는 건 사실이지만, 여전히 개발자 입장에서는 단순한 코드 생성보다는 문제 파악 → 설계 → 실행 → 개선이라는 순차적인 작업 흐름이 중요합니다. 문제는, 대부분의 AI 도구가 이 복잡한 사고 과정을 스킵하고 결과물만 만들어낸다는 점입니다. 하지만 Google의 Gemini CLI와 MCP 서버 조합은 조금 다릅니다. 이 조합은 순차적 사고(Sequential Thinking) 기반으로 코드를 분석하고, 각 단계를 따라가며 개발자처럼 사고하도록 설계돼 있습니다.

이 글에서는 Gemini CLI와 MCP 서버의 개념, 특징, 실제 활용 예시까지 구체적으로 소개합니다. 효율적인 워크플로우를 만들고 싶은 개발자라면 주목할 만한 내용입니다.

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Gemini CLI란 무엇인가

개요

Gemini CLI는 Google의 Gemini 2.5 Pro 모델을 기반으로 한 커맨드라인 AI 에이전트입니다. 파일 조작, 쉘 명령 실행, 웹 검색, 이미지·비디오 생성까지 다양한 작업을 터미널에서 직접 수행할 수 있으며, 오픈소스로 누구나 설치해 활용할 수 있습니다.

주요 특징

• 넓은 문맥 창: 최대 100만 토큰까지 처리할 수 있어, 방대한 코드베이스도 무리 없이 분석 가능합니다.
• 다양한 내장 도구: 쉘, 파일, 웹, 이미지 등 다양한 툴이 통합되어 있어 단순 코드 생성에 그치지 않고 실사용이 가능합니다.
• 무료 사용: 초당 60요청, 하루 1,000 요청까지 무료로 제공되며, 일반적인 개발 작업에는 충분한 수준입니다.

특히 Gemini CLI는 내부적으로 순차적 사고 기반의 처리 로직을 따릅니다. 사용자의 지시가 추상적이더라도, 문제를 분석하고 작업 단계를 분리한 후 하나씩 실행해 결과를 축적해갑니다. 단순히 결과를 바로 내놓는 것이 아니라, 작업 흐름을 따라가는 방식입니다.

MCP 서버란 무엇인가

개요

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 제안한 AI 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 위한 프로토콜입니다. Google DeepMind, OpenAI 등 주요 AI 기업들도 채택하면서 점차 표준으로 자리잡고 있습니다.

역할과 기능

• MCP 서버는 Gemini CLI 또는 Claude 같은 AI 에이전트가 외부 시스템(예: GitHub, 데이터베이스, Notion 등)에 접근할 수 있도록 중계 역할을 수행합니다.
• 함수 실행, 파일 읽기/쓰기, 명령어 실행 등 다양한 액션을 표준화된 방식으로 처리할 수 있어 워크플로우 확장성이 높아집니다.

MCP는 단일 요청 응답 방식이 아닌, 복수 요청이 연결된 일련의 흐름을 처리하는 구조로 되어 있어, AI가 작업 단계를 순차적으로 나누어 사고하고 실행하는 데에 적합한 구조입니다.

Gemini CLI + MCP 서버 조합의 장점

무료이면서 고성능

Gemini CLI 자체가 무료로 제공되며, MCP 서버를 통해 외부 서비스와의 통합도 손쉽게 구성할 수 있습니다. 단일 에이전트 구조임에도 불구하고 다양한 개발 시나리오에 활용할 수 있는 유연성이 돋보입니다.

Sequential Thinking 기반 자동화

Gemini CLI의 가장 큰 특징 중 하나는 단순히 결과만 출력하는 것이 아니라, 문제 분석 → 단계별 계획 수립 → 실행이라는 개발자의 사고 구조를 따라간다는 점입니다. 이것이 가능한 이유는 MCP 서버와의 통합을 통해, 다음과 같은 연쇄 작업이 가능하기 때문입니다:

1. 코드 디렉토리 분석
2. 개선 포인트 도출
3. 필요한 명령어 실행
4. 수정사항 적용
5. 테스트 결과 반영

이러한 흐름은 곧 순차적 사고 기반 개발 자동화의 전형적인 예시라고 할 수 있습니다.

Claude Code와의 비교

항목	Gemini CLI + MCP	Claude Code
비용	무료	유료 (월 $20)
문맥 처리	최대 100만 토큰	효율적 사용
자동화 수준	수동 조작 다소 필요	높은 자동화
코드 품질	도구 연동에 강점	구조와 정리 우수
사용자 경험	CLI 기반, 커스터마이즈 가능	직관적인 에디터 UI

속도나 UX는 Claude Code가 앞설 수 있지만, 개발 과정의 각 단계별 사고를 훈련하거나 직접 조정하고 싶은 경우, Gemini CLI는 훨씬 더 유연하고 교육적인 경험을 제공합니다.

듀얼 에이전트 워크플로우 전략

Gemini CLI와 Claude Code를 함께 사용하는 방식도 있습니다. 각 에이전트가 서로 다른 역할을 수행하는 구조로, 예를 들어 Gemini는 개선 포인트를 진단하고 Claude는 실질적인 코드 수정을 수행하는 방식입니다.

이러한 협업 워크플로우는 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

1. Gemini CLI가 특정 디렉토리를 분석하고 개선 제안을 Markdown 파일에 저장합니다.
2. Claude Code가 이 파일을 읽고 자동으로 코드를 수정합니다.

이 방식은 AI가 혼자 모든 일을 처리하는 것보다, 각자의 강점을 나눠 역할 분담을 하는 형태로, 사고의 흐름(Sequential Thinking)에 따라 구성된 협업 구조라고 볼 수 있습니다.

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Gemini CLI와 MCP 서버 조합은 단순한 AI 코드 생성 도구 그 이상입니다. 이 조합은 문제 인식부터 코드 개선까지 개발자의 사고 흐름을 AI가 그대로 따라가며 보조하는 방식, 즉 순차적 사고 기반 워크플로우를 실현합니다.

이런 구조는 다음과 같은 상황에서 특히 효과적입니다:

• 대규모 프로젝트에서 복잡한 수정 사항을 점진적으로 반영해야 할 때
• AI 도구의 논리 전개 과정을 직접 확인하고 조율하고 싶을 때
• 개발자가 직접 디버깅 흐름을 설계하고 싶을 때

앞으로 MCP 프로토콜이 확산되고, Gemini CLI가 더 많은 도구와 통합된다면, 이러한 순차적 사고 기반 개발 자동화는 더욱 보편화될 것입니다. 지금부터 이 조합을 테스트해보고, 직접 여러분의 개발 프로세스에 통합해 보시길 권장합니다.

https://medium.com/@joe.njenga/how-i-m-using-gemini-cli-mcp-servers-to-level-up-to-claude-code-free-effective-alternative-0020f5d2a721

How I‘m Using Gemini CLI + MCP Servers To Level Up to Claude Code (FREE Effective Alternative)