구글이 드디어 본격적으로 AI 코딩 도구 시장에 뛰어들었다. 바로 Claude Coder와 거의 동일한 기능을 제공하는 CLI 도구를 무료로 공개한 것이다. 이는 단순한 도구 출시가 아니라, Claude의 성공에 대한 구글의 직접적인 대응으로 보인다.
구글이 공격적으로 나서는 이유
Claude Coder가 개발자들 사이에서 큰 호응을 얻고 있는 상황에서, 구글이 이렇게 빠르게 대응하는 것은 매우 흥미로운 현상이다. 특히 포토샵과 같은 복잡한 기능을 AI가 구현해내는 모습을 보여준 Claude Coder의 성과는 업계에 큰 충격을 주었다.
구글의 이런 움직임은 AI 코딩 도구 시장이 얼마나 중요한 전략적 영역인지를 보여준다. 개발자 생산성을 혁신적으로 향상시킬 수 있는 이런 도구들은 향후 소프트웨어 개발 패러다임을 바꿀 수 있는 핵심 기술이기 때문이다.
설치와 기본 사용법
Gemini CLI의 가장 큰 장점 중 하나는 설치의 간편함이다. Claude가 Linux 전용이라 WSL을 사용해야 했던 것과 달리, Node.js 기반으로 개발되어 모든 운영체제에서 원활하게 작동한다.
```bash
npm install -g @google/gemini-cli
```
단 한 줄의 명령어로 전역 설치가 완료되고, `gemini`라고 입력하면 바로 실행된다. 초기 실행 시 구글 계정 로그인과 권한 허용만 해주면 모든 준비가 끝난다.
작업 폴더 개념도 직관적이다. 현재 위치한 폴더가 자동으로 작업 폴더가 되며, 모든 파일 생성과 관리가 이 폴더를 중심으로 이루어진다. 이는 프로젝트 관리 측면에서 매우 실용적인 접근이다.
메모리 시스템과 MCP 연동
Gemini CLI의 흥미로운 기능 중 하나는 마크다운 파일을 통한 메모리 시스템이다. 이 파일은 AI가 현재 작업 상황, 프로젝트 특징, 향후 계획 등을 기억하는 역할을 한다. `/memory show` 명령으로 전체 내용을 확인하고, `/memory refresh`로 업데이트할 수 있다.
MCP(Model Context Protocol) 연동도 가능하다. 특히 브라우징 MCP를 활용하면 AI가 스스로 브라우저를 열어 디버깅까지 수행한다. 이미 Claude Desktop에서 MCP를 사용하고 있다면, 설정 파일을 복사해서 Gemini 설정 파일에 붙여넣기만 하면 된다.
설정 파일 위치는 `C:\Users\[사용자명]\.gemini\settings.json`이며, 여기에 MCP 설정을 추가한 후 `/mcp` 명령으로 설치된 MCP 목록을 확인할 수 있다.
실제 성능 비교: 포토샵 기능 구현
실제로 Claude Coder와 동일한 작업을 수행해보니 흥미로운 차이점들이 드러났다. 포토샵의 10가지 기능을 구현하는 작업에서 Gemini CLI는 약 4분 만에 초기 코딩을 완료했다. 파일은 3개만 생성하여 최소한의 코드로 구현했다는 점은 인상적이었다.
하지만 세부적인 품질 면에서는 아쉬운 부분이 많았다. 기능도 상대적으로 적고, 디자인 품질도 Claude에 비해 떨어졌다. 특히 웹서버 자동 실행 같은 외부 도구 실행 능력이 약해서 수동으로 서버를 띄워야 했다.
더 큰 문제는 오류 수정 과정에서 드러났다. 하나의 오류를 고치면 다른 곳에서 새로운 문제가 발생하는 패턴이 반복되었다. 초기 코딩은 빨랐지만, 결국 오류 수정에 상당한 시간이 소요되었다.
MCP 활용의 한계와 가능성
MCP 사용에서도 경험 부족이 느껴졌다. 매개변수를 누락하거나 특정 기능을 잘못 사용하는 경우가 빈번했다. 이는 AI 에이전트로서 중요한 기능인데, 아직 Claude만큼 안정적이지 못한 상황이다.
하지만 Sheriff Task Manager MCP를 활용한 작업에서는 다른 모습을 보여주었다. 초기화 시 기존 코드 상태를 분석하고, 작업을 등록하면 세부 계획을 세워 작은 작업으로 나누어 수행했다. 토큰 소모는 있지만, 현재 무료 제공량이 넉넉해서 2시간 이상 사용해도 여유가 있었다.
복잡한 작업을 위한 전략
복잡한 코딩 작업에서는 몇 가지 전략이 필수적이다:
로그 시스템 구축: 오류 발생 시 어떤 파일의 어떤 부분에서 문제가 생겼는지 추적할 수 있어야 한다.
MVC 모델 적용: 역할별로 코드를 명확히 분리하고, 각 함수가 하나의 기능만 수행하도록 설계해야 한다.
반복적 질문: 하나의 작업에 대해 여러 번 물어보면서 AI가 더 깊이 생각하도록 유도하는 것이 효과적이다.
이런 전략들은 Gemini CLI뿐만 아니라 모든 AI 코딩 도구에서 활용할 수 있는 노하우가 될 것이다.
다양한 활용 가능성
Gemini CLI는 코딩뿐만 아니라 다양한 작업이 가능하다. 이미지, 텍스트 파일, PDF 파일 분석이 모두 가능하며, 마우스로 끌어와서 질문하면 상세한 설명을 제공한다. 단, 작업 폴더 안의 파일만 처리 가능하다는 제한이 있다.
`@` 기호를 사용하면 현재 폴더의 파일 목록을 볼 수 있고, 특정 파일을 선택해서 질문할 수도 있다. `@.`을 입력하면 현재 폴더의 모든 파일을 요약해주는 기능도 유용하다.
이미지나 영상 생성은 직접 지원하지 않지만, MCP를 통해 외부 도구와 연동하면 가능할 것으로 보인다.
결론: 경쟁의 시작
직접 사용해본 결과, 아직은 오랜 노하우가 축적된 Claude Coder가 더 안정적이고 완성도가 높다고 느껴진다. 하지만 구글의 Gemini CLI도 무료로 제공되는 현 시점에서 충분히 활용할 가치가 있다.
특히 컨텍스트 용량이 넉넉하고, Node.js 기반의 크로스 플랫폼 지원은 분명한 장점이다. 구글이 이렇게 공격적으로 시장에 진입한 것은 AI 코딩 도구 시장의 중요성을 인정한 것이며, 이는 개발자들에게는 더 많은 선택권과 경쟁을 통한 품질 향상을 의미한다.
무료 기간 동안 다양한 프로젝트에 활용해보면서 각 도구의 장단점을 파악하고, 자신의 개발 스타일에 맞는 도구를 선택하는 것이 현명한 접근일 것이다. AI 코딩 도구의 춘추전국시대가 본격적으로 시작된 셈이다.