Gemini CLI extensions for Google Data Cloud 출시

 * 본 아티클의 원문은 2025년 09월 25일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지난 6월, Google은 Gemini CLI를 소개했습니다. Gemini CLI는 Gemini의 기능을 터미널에서 직접 사용할 수 있도록 지원하는 오픈소스 AI 에이전트입니다. 오늘 Google 데이터 클라우드 서비스용 오픈소스 Gemini CLI 확장 프로그램을 발표하게 되어 기쁩니다. 

Cloud SQL, AlloyDB, BigQuery와 같은 서비스를 사용하면 로컬 개발 환경에서 그 어느 때보다 쉽게 애플리케이션을 빌드하고 트렌드를 분석할 수 있습니다. 초보 개발자든 숙련된 개발자든 이러한 확장 프로그램을 사용하면 앱 개발, 배포, 운영, 데이터 분석과 같은 일반적인 데이터 상호작용을 더 생산적이고 쉽게 수행할 수 있습니다. 그럼 바로 시작하겠습니다.

데이터 클라우드 Gemini CLI 확장 프로그램 사용

시작하기 전에 특정 서비스에 액세스하는 데 필요한 API를 사용 설정하고 IAM 권한을 구성했는지 확인합니다.

최신 기능을 가져오려면 Gemini CLI(v0.6.0)의 최신 버전을 설치합니다.

npm install -g @google/gemini-cli@latest

다음으로 확장 프로그램을 설치합니다.

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/<EXTENSION>

<EXTENSION>을 사용하려는 서비스 이름으로 바꿉니다. 예를 들어 alloydb, cloud-sql-postgresql 또는 bigquery-data-analytics를 선택할 수 있습니다. 

Gemini CLI를 시작하기 전에 필요한 환경 변수를 추가하여 Google Cloud 프로젝트와 연결되도록 확장 프로그램을 구성해야 합니다. 아래 표에는 필요한 구성에 대한 자세한 정보가 나와 있습니다. 

이제 gemini 명령어를 사용하여 Gemini CLI를 시작할 수 있습니다. /extensions 명령어를 사용해 설치된 확장 프로그램을 볼 수 있습니다.

/mcp list 명령어를 사용하여 확장 프로그램에 포함된 MCP 서버와 도구를 나열할 수 있습니다.

PostgreSQL용 Cloud SQL 확장 프로그램용 Gemini CLI 사용

PostgreSQL용 Cloud SQL 확장 프로그램을 사용하면 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 인스턴스 만들기: PostgreSQL(및 MySQL 또는 SQL Server)용 새 Cloud SQL 인스턴스를 만듭니다.

2. 인스턴스 나열: 지정된 프로젝트의 모든 Cloud SQL 인스턴스를 나열합니다.

3. 인스턴스 가져오기: 특정 Cloud SQL 인스턴스에 대한 정보를 검색합니다.

4. 사용자 만들기: 지정된 Cloud SQL 인스턴스 내에서 표준 사용자와 Cloud IAM 사용자를 모두 지원하는 새 사용자 계정을 만듭니다.

이 기능을 어떻게 활용할 수 있는지 궁금하신가요? 여느 좋은 프로젝트에서 그러하듯이, 무엇을 하려고 하는지 명확하게 작성된 계획으로 시작하세요. 그런 다음 해당 프로젝트 계획을 일련의 프롬프트로 CLI에 제공하면 에이전트가 데이터베이스 및 기타 리소스 프로비저닝을 시작합니다.

새 데이터베이스에 연결하도록 확장 프로그램을 구성한 후에는 에이전트가 승인된 계획에 따라 필요한 테이블을 생성할 수 있습니다. 간단한 테스트를 위해 에이전트에 테스트 데이터를 추가하라는 프롬프트를 작성할 수 있습니다.

이제 에이전트는 보유한 컨텍스트를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있도록 API를 생성할 수 있습니다.

보시다시피 이러한 확장 프로그램을 사용하면 Google Cloud 데이터베이스로 빌드를 매우 쉽게 시작할 수 있습니다.

BigQuery 분석 확장 프로그램 사용

분석 니즈를 충족하기 위해 BigQuery 데이터 분석 용 Gemini CLI 확장 프로그램을 처음으로 선보입니다. 또한 BigQuery 대화형 분석 확장 프로그램을 통해 Conversational Analytics API에 액세스할 수 있게 되어  기쁩니다  . 이것은 BigQuery의 모든 기능을 로컬 코딩 환경에 직접 제공하여 통합되고 통일된 워크플로를 만드는 여정의 첫 번째 단계입니다. 

이 확장 프로그램을 사용하면 다음 작업이 가능합니다. 

1. 데이터 탐색: 자연어를 사용하여 테이블을 검색합니다.

2. 분석: 데이터에 대해 비즈니스 질문을 하고 지능형 인사이트를 생성합니다. 

3. 심층 분석: 대화형 분석 API를 사용하여 인사이트를 더 자세히 살펴봅니다. 

4. 확장: 다른 도구나 확장 프로그램을 사용하여 차트 작성, 보고, 코드 관리 등 고급 워크플로로 확장합니다. 

이번 최초 출시에서는 Gemini CLI에 다음과 같은 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.

• 메타데이터 도구: BigQuery 데이터 환경을 파악하고 이해합니다. 

• 쿼리 실행 도구: BigQuery 쿼리를 실행하고 결과를 콘솔에 요약하여 반환합니다.

• AI 기반 예측: BigQuery의 기본 제공 AI.Forecast 함수를 활용하여 명령줄에서 직접 강력한 시계열 예측을 수행합니다.

• 심층적인 데이터 인사이트: 'ask_data_insights' 도구는 서버 측 BigQuery 에이전트에 액세스하여 더 풍부한 데이터 인사이트를 제공합니다.

• 이 외에도 다양한 기능이 제공됩니다.

[참고: 대화형 분석 확장 프로그램을 사용하려면 추가 API를 사용 설정해야 합니다. 자세한 내용은 문서를 참조하세요.]

분석 확장 프로그램을 사용한 여정의 예는 다음과 같습니다. 

데이터 탐색 및 분석(예:

더 심층적인 인사이트 실행    

'ask_data_insights'를 사용하여 BigQuery(Conversational analytics API)에서 에이전트를 트리거하여 질문에 대한 답을 얻습니다. 서버 측 에이전트는 데이터에 대한 추가 컨텍스트를 수집하고 질문에 대한 더 깊은 인사이트를 제공할 수 있을 만큼 스마트합니다.

BigQuery 데이터를 로컬 도구와 혼합하여 차트와 보고서를 생성할 수도 있습니다. 다음과 같은 프롬프트를 시도해 볼 수 있습니다.

"bigquery-public-data.pypi.file_downloads를 사용하여 urllib3 패키지의 2025년 마지막 4개월 다운로드 수를 예측해 줘. 처음 8개월의 실제 다운로드 수와 마지막 4개월의 예측치를 포함하는 차트를 그려 줘.”

지금 시작하기

데이터 클라우드 서비스용 Gemini CLI 확장 프로그램을 업그레이드할 준비가 되셨나요? 자세한 내용은  확장 프로그램 문서를 참조하세요. 템플릿을 확인하고 나만의 확장 프로그램을 빌드하여 커뮤니티와 공유해 보세요.