🤖 IDE 에서 Gemini 에 Context7 MCP 연결하기

Background

Gemini 를 web -> IntelliJ plugin -> CLI 환경으로 옮겨가며 활발하게 사용하려고 노력하던 와중, Context7 MCP 를 알게 되었다.

간단하게 Context7 MCP 가 무엇인지 알아보자.

Context7

LLM이 질문을 받았을 때, 관련된 최신 라이브러리 문서·코드 스니펫을 자동으로 수집해서 프롬프트 컨텍스트에 주입해 주는 MCP 서버

즉, 모델(ex. Gemini, .. )이 답변할 때 관련된 외부 공식 문서를 참고하여 해당 내용을 바탕으로 설명하도록 도와주는 Docs Bridge role을 수행한다.

일명 Hallucination (부정확한 정보와 사실에 대해서 그럴듯하게 답변하는 현상) 문제를 줄이고, 항상 최신 버전 API/문법을 참고해서 답을 내도록 만드는 것에 목적을 둔 MCP 서버다.

MCP(Model Context Protocol)

그렇다면 MCP 란 무엇일까?

LLM이 데이터베이스, 웹 서비스, 사내 시스템 같은 외부 서비스에 표준 방식으로 연결해서 컨텍스트(필요한 정보)를 주고받게 해주는 규약

찾다보니, 자주 사용되는 비유로는 "MCP 는 LLM용 USB‑C 규격" 이 있었다.

MCP를 사용했을 경우 LLM 쪽에서는 “MCP 방식으로만 말하면 되는” 공통 규격이 생겨서, 새로운 데이터 소스를 붙이거나 IDE, 챗봇, 에이전트 플랫폼을 바꿔도 재사용이 쉬워진 장점 덕인 것 같았다.

MCP 동작 흐름은 위와 같으며, 크게 3개의 subject 로 구분할 수 있다.

1. AI Host: 사용자가 실제로 보는 앱/환경 (예: IDE 플러그인, 웹 챗봇, 에이전트 런타임)

• 현재 포스팅에서는 Gemini 로 볼 수 있다.

2. Client: 호스트 안에 있는 “어댑터/커넥터” 이며, 이 호스트는 어떤 MCP 서버들을 쓸 수 있다”를 정의하고, 메시지 포맷을 묶어준다.

• 현재 포스팅에서는 Context7 을 쓸 수 있으며, 관련된 Json format 을 정의한 상태이다.

3. Server: 실제로 데이터·기능을 제공하는 쪽 (DB, API, 파일 스토리지, 내부 시스템 등) 이며, “질문(query)을 이렇게 보내면, 응답(response)을 이렇게 돌려줄게”라는 MCP 규약을 따른다.

• 현재 포스팅에서는 Context7 서버로 볼 수 있다.

그리고, Gemini 와 Context7 MCP server 간의 흐름을 요약해보면 다음과 같다.

1️⃣ 프롬프트 입력과 트리거 -> 2️⃣ 기술 스택/라이브러리 식별 -> 3️⃣ Context7 서버로 요청 -> 4️⃣ 공식 문서·코드 스니펫 수집 -> 5️⃣ LLM 컨텍스트에 주입 -> 6️⃣ LLM이 최신 정보 기준으로 답변 생성

IDE 에서 연동하기

연동하던 시점에선 CLI 가 아닌, plugIn을 사용하던 단계였어서 IntelliJ IDE 에서 plugIn 을 통해 연동하는 방법으로 소개해보겠다!

• 어차피 Gemini CLI 환경에서는 프로젝트 폴더에서 gemini command 로 실행 시, plugIn 으로 실행하는 것과 동일하다.

1. IntelliJ IDE 에서 Gemini plugIn 설치하기

2. 설정 > Gemini > MCP Servers 의 content 란에 Json format 을 붙여넣을 준비를 완료한다.

3. https://context7.com/ 로 들어와서 로그인한다.

4. 검색에 Gemini 를 검색하고, 등록한 다음 API key 를 발급받는다.

5. 내가 사용하는 프로그램에 맞춰서, Json format 가져온다.

6. 그리고, 2에서 content 란에 입력하면 finish 🫰