Gemini CLI [무료]: MCP + 체크포인트 사용법 (튜토리얼)

JeredBlu 구독자 6,020명

요약

이 영상은 Google의 오픈소스 Gemini CLI 도구를 활용해 로컬 환경에서 MCP 서버를 구성하고 체크포인트 기능을 설정하는 방법을 알려줍니다. 특히 분당 최대 60회, 일일 1천회 API 호출이 가능한 무료 사용량과 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 활용해 대규모 코드 작업도 원활하게 수행하는 과정을 다룹니다. 터미널 사용이 낯선 사용자를 위해 IDE 통합 팁과 세팅 파일(settings.json) 편집 예시를 포함해 쉽게 따라 할 수 있도록 구성했습니다. 이를 통해 AI 기반 개발 워크플로우가 더욱 안전하고 효율적으로 개선됩니다.

주요 키워드

Gemini CLI MCP Server Checkpointing Context Window Multimodal Capabilities Grounding Shadow Git Commit OAuth

하이라이트

🔑 Gemini CLI는 로컬 호스트된 MCP 서버와 체크포인트 기능을 지원해 AI 코딩 워크플로우를 한층 개선합니다.
⚡️ 체크포인트 기능을 통해 실패한 작업 지점으로 손쉽게 되돌아가고 다시 시작할 수 있어 코딩 효율이 높아집니다.
🌟 Google 개인 계정으로 분당 최대 60회, 일일 최대 1천회 API 요청이 가능해 무료 사용량 한도가 상당히 큽니다.
📌 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우 덕분에 대규모 코드베이스도 한 번에 처리하고 편집할 수 있습니다.
🚀 멀티모달 기능으로 PDF, 스케치 생성은 물론 이미지 생성 도구도 통합 사용이 가능합니다.
🔄 터미널 사용이 부담스럽다면 IDE나 코드 에디터 내 터미널 인터페이스로 쉽게 접근할 수 있습니다.
🛠️ 설정 파일(settings.json) 편집만으로 MCP 서버(sequential thinking)와 체크포인트를 프로젝트 단위로 활성화할 수 있습니다.
🔍 기본 내장 Google 검색 기능으로 최신 문서를 바로 찾아 코드에 반영할 수 있어 외부 익스텐션이 필요 없습니다.
🎯 Git 쉐도우 커밋 방식으로 파일 시스템 변경 시 자동으로 스냅샷을 생성해 안전하게 기록하고 복원할 수 있습니다.

용어 설명

Gemini CLI

Google의 오픈소스 커맨드라인 도구로, 로컬 및 클라우드 환경에서 AI 코드 어시스트 기능을 제공합니다.

MCP Server

Multi-Channel Processor 서버로, Gemini CLI와 연동해 다양한 AI 모델 요청을 로컬 호스팅으로 처리합니다.

Checkpointing

실행 중 특정 시점의 코드와 대화 상태를 자동으로 저장하고 복원하는 기능입니다.

Context Window

모델이 한 번에 참조할 수 있는 토큰(문자) 범위로, Gemini CLI는 최대 1백만 토큰을 지원합니다.

Multimodal Capabilities

텍스트뿐 아니라 이미지·PDF·스케치 등 다양한 형태의 입력·출력을 처리하는 기능입니다.

Grounding

모델 쿼리를 최신 데이터로 보강하기 위해 구글 검색 등 외부 자료로 맥락을 제공하는 기법입니다.

Shadow Git Commit

체크포인트 시 설정 파일 및 코드 변경을 쉐도우 Git 저장소에 커밋해 버전 관리하는 방식입니다.

OAuth

제3자 인증 프로토콜로, Gemini CLI 로그인 시 Google 계정 인증에 사용됩니다.

Gemini CLI 출시 배경 및 목적을 소개하고, MCP 서버와 체크포인트 기능의 개요를 설명합니다. 로컬 환경에서 AI 코딩 워크플로우를 효율화하는 목표를 제시합니다.

[00:00] Gemini CLI 도구 소개와 주요 기능들에 대한 개요. 2일 전 출시된 이 도구는 MCP 서버 지원, 체크포인팅, 무료 사용량 등의 특징을 가지고 있다.

[00:14] MCP(Model Context Protocol) 지원의 중요성 설명. 로컬 호스팅 MCP 서버가 드디어 Gemini와 작동하며, ChatGPT는 아직 지원하지 않는 기능이다.

[00:28] Gemini CLI의 특징 분석. Claude CLI의 복사본이지만 체크포인팅이라는 독특한 기능을 제공한다. AI와 코딩할 때 이전 작동 상태로 쉽게 되돌릴 수 있는 중요한 기능이다.

체크포인트 기능의 중요성을 강조하면서 Git 커밋 대비 대화 흐름 중간에 즉시 복원할 수 있는 장점을 설명합니다. AI 기반 ‘바이브 코딩’ 효율 향상 방안을 제시합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

개인 계정 분당 60회, 일일 1천회 API 호출 무료 한도를 안내하고, Google Workspace 계정과의 차이점을 언급합니다. 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우 활용 혜택도 설명합니다.

[01:03] 무료 사용량의 큰 장점 강조. 분당 60개 요청, 일일 1000개 모델 요청을 개인 계정에서 무료로 제공하며, 이는 Claude나 ChatGPT에서 불가능한 혜택이다.

[01:43] Gemini의 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 모든 기능들의 조합이 가져다주는 가능성들. 체크포인팅, MCP 서버, 무료 사용량이 결합되어 강력한 개발 환경을 제공한다.

[01:55] 명령줄 인터페이스에 대한 두려움 해소. 터미널이 무섭게 보일 수 있지만 AI와 작업하는 자연스러운 방법이며, IDE나 코드 에디터 내에서도 사용할 수 있다고 안내한다.

터미널 사용에 대한 두려움을 해소하고, IDE나 코드 에디터 내 터미널 창을 활용하는 방법을 안내합니다. GUI와 CLI를 병행해 사용 편의성을 높이는 팁을 제공합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

Cloud Code와 유사한 UI를 확인하고, 대규모 코드 편집을 위한 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우, 멀티모달 기능, Google 검색 기반 그라운딩 기능을 소개합니다.

[02:24] Gemini CLI의 주요 기능들을 소개합니다. 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우로 대규모 코드베이스 쿼리 및 편집, 멀티모달 기능을 활용한 앱/PDF/스케치 생성, 운영 업무 자동화, 이미지 생성과 LRA를 포함한 MCP 서버 사용, Google 검색 기반 쿼리 등이 가능합니다.

[02:50] Gemini CLI 실행 방법을 설명합니다. 직접 설치하거나 바로 실행할 수 있으며, 기존 프로젝트(헤드에이크 트래커)를 열어 Cursor 터미널에서 Gemini를 로컬로 설치하는 과정을 보여줍니다.

직접 설치와 바로 실행(run) 방식 두 가지를 비교하고, 명령어 복사 후 프로젝트에 즉시 적용하는 예시를 보여줍니다. 간단한 실행 방법을 권장합니다.

[03:21] 로그인 및 인증 과정을 진행합니다. 이미 로그인된 상태에서 무료 토큰을 다 사용한 경우 OAuth 방법을 변경하는 방법을 설명하며, Google 로그인을 통해 다른 계정으로 인증하는 과정을 보여줍니다.

OAuth 기반 Google 로그인 절차를 통해 시스템 색상과 로그인 방식을 선택하고 인증을 완료하는 과정을 설명합니다. 인증 후 Gemini Code Assist 접속 화면을 확인합니다.

[03:53] MCP 서버 설정 방법을 안내합니다. /mcp 명령어로 확인한 결과 구성된 MCP 서버가 없음을 확인하고, 체크포인팅 기능도 기본적으로 비활성화되어 있음을 설명합니다.

프로젝트 폴더에 settings.json 파일을 생성하고 sequential thinking MCP 서버를 추가하는 과정을 단계별로 안내합니다. /mcp 명령어로 구성 상태를 확인하는 팁을 제공합니다.

[04:09] 프로젝트 레벨에서 MCP 서버와 체크포인팅 설정을 위한 디렉토리 구조를 만듭니다. Gemini 폴더를 생성하고 그 안에 settings.json 파일을 만들어 두 기능을 모두 설정할 예정임을 설명합니다.

[04:32] Sequential Thinking MCP 서버 설치 과정을 시작합니다. 가장 선호하는 MCP 서버로 Sequential Thinking을 선택하고, 표준 설정을 복사하여 settings.json에 추가할 준비를 합니다.

[04:44] 설정 파일에 MCP 서버 구성을 복사하여 붙여넣고 저장한 후 Gemini CLI를 재시작하는 과정을 설명합니다.

[05:01] 클라우드 코드처럼 토큰 사용량을 표시하며, 재시작 후 MCP 서버가 작동하는 것을 확인할 수 있습니다.

[05:17] 체크포인팅 기능을 활성화하기 위해 settings.json 파일에 체크포인팅 관련 설정을 추가하는 방법을 안내합니다.

[05:51] 설정 파일에 쉼표를 추가하여 JSON 구문을 올바르게 만들고, 체크포인팅 기능이 아직 활성화되지 않았음을 확인합니다.

settings.json에 checkpointing 설정을 추가하고 저장 후 CLI 재시작하여 /restore 명령어로 복원 옵션이 활성화되는지 확인합니다. 설정 오류 여부를 점검합니다.

[06:05] 저장하지 않은 상태에서 /restore 명령어를 테스트해보고, 알 수 없는 명령어라는 메시지를 확인합니다.

[06:16] 설정을 저장하고 Gemini CLI를 재시작한 후 /restore 명령어가 옵션으로 표시되는 것을 확인하지만, 복원할 체크포인트가 없다는 메시지를 받습니다.

기존 claude.md 파일을 복제해 gemini.md를 생성하고, 규칙·메모리 관리 구조를 설명합니다. 다중 MD 파일을 활용해 코드 어시스트 환경을 커스터마이징하는 방법을 안내합니다.

[06:34] Gemini의 팁으로 Gemini.md 파일 생성을 제안하며, 이는 Claude.md 파일이나 Codeex의 agents.md 파일과 유사한 역할을 한다고 설명합니다.

[06:49] 기존 claude.md 파일을 복제하여 Gemini.md 파일로 만들고, 모든 claude 언급을 Gemini로 바꾸는 작업을 수행합니다.

[07:04] 생성된 파일이 커서 규칙처럼 Gemini에게 지침을 제공하며, Claude처럼 여러 파일을 만들고 메모리를 저장할 수 있다고 설명합니다.

[07:13] gemini.md 파일이 성공적으로 생성되었으며, 원본 claude.md 파일과 동일하게 186줄로 구성되어 있음을 확인합니다.

[07:25] Gemini CLI가 gemini.md 파일을 통해 컨텍스트를 관리하는 방법을 설명합니다. 이 파일은 클라우드 MD 파일의 모든 컨텍스트를 가져와서 Gemini이 작업할 때 참조할 수 있도록 합니다.

[07:44] 체크포인트 기능의 작동 원리를 설명합니다. 매 턴마다 섀도우 Git 커밋을 만들고, 파일 시스템 수정 도구를 승인하면 자동으로 체크포인트가 생성되어 Git 스냅샷을 특별한 저장소에 저장합니다.

체크포인트 시 쉐도우 Git 저장소에 자동 커밋이 생성되는 원리를 설명하고, 추가 문서를 통해 심화 학습을 권장하며 영상을 마무리합니다.

[08:01] Gemini CLI의 풍부한 기능들을 언급하며 문서 참조를 권장합니다. 영상에서 제공한 내용이 시작하기에 충분하다고 설명하고, 아직 무료인 동안 사용해보기를 추천합니다.

[08:17] 실제 사용 경험을 공유합니다. 순차적 사고와 내장된 Google 검색만으로도 좋은 작업이 가능했으며, 외부 검색 도구 연결 없이도 최신 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다고 설명합니다.

[00:00] Gemini CLI 도구가 약 2일 전에 출시되었습니다.

[00:02] 제가 사용해본 결과

[00:03] 정말 멋진 기능들이 있더라고요.

[00:05] 이 영상에서는

[00:06] 설정 방법을 보여드리겠습니다.

[00:08] Gemini.MD, 로컬 호스팅 MCP 서버, 체크포인팅까지 말이죠.

[00:12] 그럼 시작해보겠습니다.

[00:14] 먼저 MCP 지원 기능입니다.

[00:15] 로컬 호스팅 MCP 서버가

[00:18] 드디어 Gemini와 함께 작동합니다.

[00:20] ChatGPT는 아직도 기다리고 있지만요.

[00:21] 드디어 로컬 호스팅 MCP 서버를

[00:23] 복잡한 우회 방법 없이

[00:25] 로컬 컴퓨터에서 Gemini와 함께 사용할 수 있게 되었습니다.

[00:28] Gemini CLI는 오픈소스이고

[00:30] 사실상 Claude CLI의 복사본입니다.

[00:33] 아직 Claude CLI 수준에는 못 미치지만

[00:35] Claude CLI에 없는 기능이 하나 있습니다.

[00:36] 바로 체크포인팅입니다.

[00:38] AI와 코딩을 해보신 분들은

[00:40] 멈추고, 되돌리고,

[00:42] 작동했던 상태로 돌아갈 수 있는 기능이

[00:43] 얼마나 중요한지 아실 겁니다.

[00:46] 물론 Git으로도 할 수 있지만

[00:48] 체크포인팅이 훨씬 쉽습니다.

[00:50] 채팅에서 위로 스크롤해서

[00:51] 마지막으로 제대로 작동했던 지점을 찾아

[00:53] 거기서 복원하고 계속 작업하면 되거든요.

[00:54] 이 기능은 정말 중요합니다.

[00:55] AI와 함께 직감적으로 코딩할 때

[00:58] 위에서 계속 수정하려 하지 말고

[00:59] 안 되는 것 같으면 멈추고 돌아가서

[01:01] 다시 시작하는 게 좋습니다.

[01:03] Gemini CLI의 가장 큰 장점은

[01:06] 무료라는 점입니다.

[01:09] Claude나 ChatGPT, Cursor CLI보다 훨씬 무료죠.

[01:13] Google은 분당 최대 60개 요청과

[01:16] 일일 최대 1000개 모델 요청을

[01:17] 개인 계정에서 Gemini로 제공합니다.

[01:20] 이건 Claude나

[01:21] ChatGPT에서는 불가능한 일이죠.

[01:23] 이런 옵션이 없거든요.

[01:25] 정말 대단한 일입니다.

[01:27] 영원히 지속되지는 않겠지만

[01:29] 이미 많은 작업을 완료했습니다.

[01:30] 이건 개인 계정에서만 작동합니다.

[01:31] 워크스페이스 계정을 연결하려면

[01:33] 조금 다릅니다.

[01:34] 물론 원한다면

[01:35] 자체 API 키를 가져올 수도 있고

[01:37] Vertex AI도 사용할 수 있습니다.

[01:39] 그리고 마지막 보너스는

[01:42] Gemini의 100만 토큰 컨텍스트 윈도우입니다.

[01:43] 이것으로 훨씬 많은 작업을 할 수 있습니다.

[01:46] 체크포인팅과 MCP 서버,

[01:48] 많은 무료 사용량과

[01:50] 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 결합하면

[01:51] 지금 당장 많은 것들을 시도해볼 수 있습니다.

[01:52] 많은 작업을 완료할 수 있죠.

[01:53] 이 모든 것을 설정하는 방법을 보여드리겠습니다.

[01:55] 긴 영상을 만들고 싶지는 않고요.

[01:56] 마지막으로 말씀드리고 싶은 것은

[01:57] 많은 분들이 명령줄을 무서워한다는 점입니다.

[01:58] 터미널을 무서워하죠.

[02:00] 무섭게 보이는 건 알지만 괜찮습니다.

[02:03] 걱정하지 마세요. 익숙해지세요.

[02:04] AI와 작업하는 가장 자연스러운 방법 중 하나입니다.

[02:07] 그래픽 사용자 인터페이스를 원한다면

[02:08] IDE나 코드 에디터,

[02:10] Cursor 내에서 열면 됩니다.

[02:12] 터미널이 있지만

[02:14] 파일들도 보고 모든 것이 나열된 것도 볼 수 있습니다.

[02:15] 한 걸음씩 시작해보세요. 괜찮을 겁니다.

[02:18] 여기가 GitHub 페이지입니다. Gemini CLI는

[02:21] Claude CLI와 똑같이 생겼습니다. 색상이 좀 더 좋네요.

[02:24] 색상이 조금 더 나은 것 같네요. Gemini의 1백만

[02:25] 토큰 컨텍스트 윈도우에서 대규모 코드베이스를 쿼리하고

[02:27] 편집할 수 있습니다. 새로운 앱, PDF 또는

[02:29] 스케치를 Gemini의 멀티모달 기능을 사용해서

[02:32] 생성할 수 있습니다.

[02:34] 운영 업무를 자동화하고, 이미지 생성과

[02:36] LRA를 포함한 도구와 MCP 서버를 사용하며

[02:39] Google 검색으로 쿼리를 기반으로 합니다.

[02:41] 이것도 꽤 중요한 기능이죠. 우리는 이미

[02:43] 다양한 웹 도구들을 통해 데이터를

[02:44] 기반으로 하고 있었습니다. Brave, Tilli, Firecrawl, Bright

[02:46] Data 같은 도구들 말이죠. 하지만 Google 검색이

[02:48] 내장되어 있다는 것도 매우 강력합니다.

[02:50] 자, 실행하는 방법은 두 가지입니다.

[02:53] 직접 설치하거나 그냥 실행할 수 있는데

[02:54] 오늘은 그냥 실행하는 방법을 사용하겠습니다.

[02:55] 여기를 클릭해보죠.

[02:56] 이걸 복사해보겠습니다.

[02:58] 이제 기존 프로젝트를 열어보겠습니다.

[02:59] 제가 자주 가지고 놀던 프로젝트를 열어보죠.

[03:01] 헤드에이크 트래커 뉴 프로젝트입니다.

[03:03] 좋습니다. 아래쪽이 Cursor이고

[03:05] 여기가 터미널입니다. 이 부분은

[03:08] 다른 곳에서 보는 터미널과 똑같이

[03:10] 불러올 수 있습니다. 우리가 할 일은

[03:11] 그냥 이걸 붙여넣는 것입니다.

[03:13] 기본적으로 Gemini를 이 프로젝트에

[03:14] 로컬로 설치하는 거죠.

[03:16] 저는 이미 로그인되어 있고

[03:18] 오늘 무료 토큰을 다 써버렸을 수도 있어요.

[03:19] 많이 사용했거든요. 그래서

[03:21] OAuth 방법을 쉽게 바꿔보겠습니다.

[03:23] 처음 로그인할 때는 시스템

[03:24] 색상을 선택하게 됩니다.

[03:26] 그리고 OAuth를 통해 로그인하는

[03:27] 방법을 선택하게 되죠. 저는 이미

[03:28] 로그인했으니까 OAuth 방법을 바꿔보겠습니다.

[03:30] 특히 이미 크레딧을 다 써버렸거든요.

[03:32] 오늘 정말 많은 작업을 했어요.

[03:34] 여기서 Google로 로그인을 눌러보겠습니다.

[03:35] Google 로그인 페이지로 이동할 겁니다.

[03:37] 크레딧을 아직 다 쓰지 않은

[03:38] 다른 계정을 사용해보겠습니다.

[03:40] 좋습니다.

[03:41] 인증이 완료되면 Gemini Code Assist

[03:43] 페이지를 보게 됩니다.

[03:45] 이것이 Gemini CLI의 기반이 되는 것이죠.

[03:48] 지금은 신경 쓸 필요 없습니다.

[03:49] 이제 Cursor나 터미널로 돌아가면

[03:51] 로그인되어 있는 것을 볼 수 있습니다.

[03:53] 이제 /mcp를 입력하면

[03:55] 구성된 MCP 서버가 없다고 나오면서

[03:59] MCP 구성 방법에 대한 페이지로

[04:00] 이동하게 됩니다. 하지만 제가

[04:02] 직접 보여드리겠습니다. 그런데

[04:04] 체크포인팅 기능도 기본적으로

[04:05] 활성화되어 있지 않습니다.

[04:08] 두 가지 모두 설정하는 방법을 보여드리겠습니다.

[04:09] 프로젝트 레벨에서 이 작업을 하기 때문에

[04:11] 새 디렉토리를 만들어야 합니다.

[04:13] 새 폴더를 눌러보겠습니다. Gemini라고 하고

[04:16] 폴더 안에 settings.json이라는

[04:19] 새 파일을 만들겠습니다.

[04:21] Cursor 규칙과 같은 방식으로 하는 것과

[04:25] 비슷합니다. 이 settings.json 파일에

[04:26] 체크포인팅과 MCP 서버를

[04:27] 모두 추가할 예정입니다.

[04:29] 이제 제가 가장 좋아하는 MCP 서버를

[04:32] 설치해보겠습니다. 바로

[04:34] Sequential Thinking입니다.

[04:35] 자, 여기 표준 Sequential Thinking

[04:36] MCP 서버가 있습니다.

[04:39] 여기서 이걸 복사하기만 하면 됩니다.

[04:41] 이제 이걸

[04:42] 가져와서

[04:44] 이것을 가져와서

[04:46] settings.json에 붙여넣겠습니다.

[04:48] 저장하고

[04:50] Gemini CLI에서 나가겠습니다. do/quit을 입력합니다.

[04:53] 클라우드 코드처럼 얼마나 많은

[04:55] 입력 토큰, 출력 토큰, 사고

[04:58] 토큰을 사용했는지 알려주는데, 지금은 아무것도 없습니다.

[05:01] 이제 다시 시작하면

[05:03] 같은 명령어를 실행하겠습니다.

[05:05] 이제 하나의 MCP 서버를 사용하고 있다고 표시되고

[05:09] Ctrl+T를 누르면 여기 있는 MCP

[05:12] 서버가 sequential thinking이라는 것을 볼 수 있습니다.

[05:15] 하지만 체크포인팅을 어떻게 활성화할까요?

[05:17] settings.json 파일 내에서

[05:19] 같은 방식으로 해보겠습니다.

[05:22] 이미 열어둔 파일입니다.

[05:24] 이미 이 괄호가 열려있습니다.

[05:25] MCP 서버 위로 가서 두 번 엔터를 치겠습니다.

[05:28] 이제 다시 Gemini CLI

[05:30] 문서로 돌아왔습니다.

[05:31] 체크포인팅 페이지로 갑니다. checkpointing.md.

[05:33] 더 자세히 읽어보시기 바랍니다.

[05:35] 이 JSON을

[05:36] 가져오겠습니다. 이 부분만요.

[05:38] 복사하겠습니다. MCP 서버를 넣지 않았다면

[05:40] 전체를 가져가세요.

[05:41] 하지만 이미 MCP 서버가 있으므로

[05:43] 모든 것이 필요하지는 않습니다.

[05:45] settings.json으로 다시 가져가서

[05:46] MCP 서버 위에 붙여넣겠습니다.

[05:49] 그리고 쉼표만 추가하면 됩니다.

[05:51] 이제 빨간 물결선이 없습니다. 좋네요.

[05:54] 실제로는 아직 켜지지 않았습니다.

[05:55] 체크포인팅 작동 방식을 보여드리면

[05:57] 일단 활성화되면 /restore를 입력하면

[06:00] 복원할 수 있는 모든 체크포인트를 보여줍니다.

[06:02] 아직 저장하지 않았으니

[06:03] 지금 해보면

[06:05] Gemini를 복원해야 하기 때문에

[06:07] 여기로 돌아가서

[06:08] /restore를 입력합니다.

[06:11] 알 수 없는 명령어 /restore라고 나올 것입니다.

[06:13] 좋습니다. 이제 저장하고

[06:16] 다시 Gemini에서 나가겠습니다.

[06:18] Quit. 아직 모두 0입니다. 좋아요.

[06:21] 다시 시작합니다. /restore를 입력하면

[06:24] 옵션이 표시됩니다.

[06:26] 복원할 것이 없지만

[06:27] 보여드리고 싶었습니다.

[06:29] 복원 도구 호출을 찾을 수 없다고 나옵니다.

[06:31] 괜찮습니다. 이제 체크포인트가 작동한다는 것을 알 수 있습니다.

[06:32] 보여드리고 싶은 또 다른 것은

[06:34] Gemini의 팁입니다. Gemini MD 파일을 만들라고 합니다.

[06:36] 이것은 우리의 claude.md 파일이나

[06:38] Codeex의 agents.md 파일과 매우 유사합니다.

[06:41] 이 프로젝트에는 이미 클라우드

[06:43] MD 파일이 있습니다.

[06:45] 클라우드 코드와 함께 사용하기 때문입니다. 더 똑똑하게 일해봅시다.

[06:49] Gemini에게 Claude MD 파일을 복제하라고 말해봅시다.

[06:52] 이것을 해보겠습니다.

[06:54] 어떻게 작동하는지 봅시다.

[06:56] claude.md 파일을 복제하여

[06:57] Gemini.md 파일을 만들고, 이름을 Gemini.md로 하고

[07:00] claude의 모든 언급을

[07:02] Gemini로 바꿉니다.

[07:04] 이 파일은 커서 규칙과 같아서

[07:06] Gemini에게 지침을 제공합니다.

[07:07] Claude처럼 여러 파일을 만들 수 있습니다.

[07:09] 메모리를 저장할 수 있고

[07:11] 정말 멋집니다. 이 변경을 허용할까요?

[07:13] gemini.md 파일을 만들었습니다.

[07:16] claude.md를 보시면

[07:17] 186줄입니다. 이것을 기준으로 사용해봅시다.

[07:19] Gemini를 열어보면 역시

[07:22] 186줄입니다. 여기 위를 보면

[07:25] gemini.md 파일입니다. 이 파일은

[07:28] Gemini 코드에게 Google CLI 가이드를 제공합니다.

[07:31] 좋아요. 완벽하지는 않지만

[07:33] 요점은 전달됐네요. 거의

[07:35] 클라우드 MD 파일의 모든 컨텍스트를

[07:37] 가져와서 Gemini에게 제공했습니다. 그래서 Gemini가

[07:38] 작업할 때마다 이를 참조할 수 있습니다.

[07:40] 그리고 이것은 언제든지 변경할 수 있습니다.

[07:41] 좋아요. 이제 /restore를 입력하면

[07:44] 복원 지점 하나를 볼 수 있습니다. 작동 방식은

[07:47] 매 턴마다 섀도우 Git 커밋을 만드는 것입니다.

[07:49] 파일 시스템을 수정하는 도구를 승인하면

[07:51] CLI가 자동으로

[07:53] 체크포인트를 생성합니다. 이 체크포인트는

[07:55] Git 스냅샷을 포함합니다. 커밋은

[07:56] 특별한 섀도우 Git 저장소에서 만들어집니다.

[07:59] 솔직히 Gemini CLI에는

[08:01] 정말 많은 기능이 있습니다. 시도해볼 것이

[08:02] 정말 많아요. 문서를 살펴보시기를 권합니다.

[08:05] 하지만 이 영상에서는

[08:06] 시작하기에 충분한 내용을 제공했다고 생각합니다.

[08:08] 네, 여러분들에게 Gemini CLI를

[08:09] 시작하는 방법을 보여드리고 싶었습니다.

[08:10] 정말 멋진 도구라고 생각합니다. 여러분들도

[08:12] 아직 무료인 동안

[08:13] 한번 써보셨으면 좋겠습니다. 순차적

[08:15] 사고와 내장된 Google 검색만으로도

[08:17] 좋은 작업을 할 수 있었다고 말씀드리고 싶습니다.

[08:19] Brave Search나

[08:21] Tavily, Context 7을 연결하지도 않았습니다. 그냥

[08:24] 최신 문서를 검색해서

[08:26] 한 번에 가져올 수 있었습니다. 물론

[08:28] 아직 부족한 기능들이 많고

[08:30] 이제 시작일 뿐입니다. 하지만

[08:32] 100만 토큰 컨텍스트 윈도우,

[08:34] Gemini에서 MCP 지원을 받고

[08:36] CLI 도구에 체크포인트를 도입한 것은

[08:38] 한 걸음 앞으로 나아간 것이라고 생각합니다. 이제 우리는

[08:40] cloud.md와 gemini.md, 그리고

[08:42] agents.md를 가지고 있습니다. 토큰이 떨어지거나

[08:44] 사용 한도가 다 되면 다양한 최첨단

[08:46] 에이전트 코딩 CLI 도구들 사이를

[08:48] 오가며 사용할 수 있습니다.

[08:51] 뭐든지 말이죠. 그럼 즐거운 코딩 되세요.

[08:53] 시청해 주셔서 감사하고

[08:55] 좋은 하루 되세요.