AI 개발 도구
AI 개발 도구의 기능, 설치 및 사용 안내
이 도구들은 코드 생성, 검색, 테스트, 자동화를 소프트웨어 개발 흐름에 도입합니다. 권한, 지원 환경, 성숙도는 도구마다 다르므로 사용 전에 공식 문서와 보안 경계를 확인하세요.
오픈 도구 및 플랫폼
이 오픈 도구와 플랫폼에는 공개 GitHub 저장소가 있으며, star 수는 날짜와 함께 매일 동기화됩니다. 코드·모델 라이선스와 호스팅 서비스 약관은 서로 다르므로 각각의 공식 문서를 확인하세요.
Claude Code
AI 프로그래밍 파트너
Claude Code는 Anthropic이 제공하는 터미널 및 IDE 워크플로용 에이전트형 코딩 도구입니다. 저장소를 살펴보고 파일을 편집하며 명령과 테스트를 실행하고, 사용자가 설정한 권한 안에서 버전 관리 작업을 수행할 수 있습니다.
주요 기능
- 전체 코드베이스 이해
- 코드 작성 및 수정
- 테스트 및 빌드 실행
- Git 작업 수행
- 터미널 명령어 사용
- 대화형 프로그래밍 대화
설치 방법
원격 설치 명령은 다운로드한 코드를 실행합니다. 특히 권한이 높은 환경이나 기업 환경에서는 실행 전에 공식 설치 페이지와 스크립트를 검토하세요.
# Mac/Linux (권장) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Windows (권장) irm https://claude.ai/install.ps1 | iex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask claude-code # WinGet (Windows) winget install Anthropic.ClaudeCode # 참고: `npm install -g @anthropic-ai/claude-code`은 더 이상 권장되지 않음
사용 방법
# 아무 디렉터리에서 대화형 세션 시작 claude # 이전 세션 재개 claude --continue # 최신 버전으로 업데이트 claude update # 단발성 프롬프트 claude -p "이 저장소의 인증 흐름을 설명해줘" # 내장 슬래시 명령 목록 claude /help
MCP (Model Context Protocol)
AI 연결을 위한 개방형 표준
MCP는 Anthropic이 도입한 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델과 외부 도구/데이터 소스 간의 표준화된 연결을 구축하기 위해 설계되었습니다. AI를 위한 “USB-C 인터페이스”로 불리며, 다양한 도구 및 데이터와의 유연한 상호작용을 가능하게 합니다.
주요 기능
- 통합된 도구 연결 표준
- 다중 데이터 소스 지원
- 안전한 인증 메커니즘
- 확장 가능한 아키텍처
설치 방법
원격 설치 명령은 다운로드한 코드를 실행합니다. 특히 권한이 높은 환경이나 기업 환경에서는 실행 전에 공식 설치 페이지와 스크립트를 검토하세요.
# MCP는 그 자체로 프로토콜이며, Claude Desktop 또는 Claude Code 같은 클라이언트를 통해 사용됩니다. # 1. 설정 파일 편집: # macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json # Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json # 2. mcpServers 블록 추가 (아래 예시 참조). # 3. 클라이언트 재시작. # 4. 또는 레퍼런스 서버를 직접 설치: npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder
사용 방법
Claude Desktop에서 설정 메뉴를 통해 MCP 서버를 추가하여 사용할 수 있습니다.
OpenAI Codex CLI
터미널 AI 코딩 에이전트
openai/codex는 OpenAI가 출시한 경량 터미널 코딩 에이전트(github.com/openai/codex, Rust 구현)입니다. 로컬 터미널에서 실행되며 GPT-5 / o-series 모델을 지원하고, ChatGPT 계정으로 OAuth 로그인하며 MCP 서버를 로드할 수 있습니다. Codex CLI는 Claude Code의 OpenAI 진영 대응 제품입니다.
주요 기능
- OpenAI 공식 오픈소스
- Rust 구현 TUI
- GPT-5 / o-series 지원
- ChatGPT OAuth 로그인
- MCP 서버 로드 가능
- 샌드박스에서 코드 실행
설치 방법
원격 설치 명령은 다운로드한 코드를 실행합니다. 특히 권한이 높은 환경이나 기업 환경에서는 실행 전에 공식 설치 페이지와 스크립트를 검토하세요.
# Mac/Linux 권장 curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows 권장 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # npm 전역 npm install -g @openai/codex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask codex
사용 방법
# 대화형 세션 시작 (자동 OAuth 로그인) codex # 일회성 작업 (헤드리스 모드) codex exec "src/ 아래의 모든 .ts 파일을 설명해줘" # 모델 전환 (Nous Portal / OpenRouter / 자체 호스팅) # 공식 문서 참조: https://github.com/openai/codex
browser-use
AI 브라우저 자동화
browser-use는 GitHub에서 가장 인기 있는 AI 브라우저 자동화 라이브러리(github.com/browser-use/browser-use)입니다. LLM이 사람처럼 실제 브라우저를 조작(클릭, 입력, 스크롤, 스크린샷)할 수 있게 해주며, API가 없는 사이트와 상호작용해야 하는 시나리오에 적합합니다. Python 라이브러리로 직접 사용하거나 MCP 서버로 Claude Code 등 클라이언트에 노출할 수 있습니다.
주요 기능
- 주요 LLM 모두 지원 (GPT / Claude / Gemini / 로컬 모델)
- Python 라이브러리 또는 MCP 서버
- 실제 브라우저 지원 (Chrome / Chromium)
- 비전 + DOM 듀얼 모드 이해
- 스크린샷을 LLM 추론에 전달
설치 방법
pip install browser-use uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp
사용 방법
# Python 스크립트에서:
from browser_use import Agent, ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = Agent(
task="https://news.ycombinator.com 방문해서 오늘의 AI 상위 5 개 찾기",
llm=llm,
)
result = await agent.run()
print(result)
# MCP 서버로:
# 1. .mcp.json 구성
# 2. Claude Code 시작 시 자동 로드OpenCLAW
오픈소스 AI 어시스턴트
OpenCLAW는 “The lobster way”를 의미하는 오픈소스 AI 어시스턴트 프로젝트입니다. 어떤 운영체제와 플랫폼에서도 개인 AI 어시스턴트로 실행할 수 있습니다. 누구나 자신만의 AI 어시스턴트를 가질 수 있도록 하는 완전한 오픈소스 솔루션입니다.
주요 기능
- 완전한 오픈소스
- 크로스 플랫폼 지원
- 자체 호스팅 배포 가능
- 활발한 커뮤니티
- 여러 모델 제공업체 지원(온보딩 또는 설정에서 선택)
설치 방법
# 런타임 요구 사항: Node.js 24 (권장) 또는 Node.js 22.19+ # 전역 설치 (npm) npm install -g openclaw@latest # 또는 pnpm pnpm add -g openclaw@latest # 온보딩 마법사 실행 (데몬을 사용자 서비스로 등록) openclaw onboard --install-daemon # 게이트웨이 상태 확인 openclaw gateway status
사용 방법
# 1. 먼저 마법사 실행 openclaw onboard --install-daemon # 2. 테스트 메시지 보내기 openclaw gateway status # 3. 선택: 포어그라운드로 시작 (디버그 모드) openclaw gateway stop openclaw gateway --port 18789 --verbose # 4. 문서: https://docs.openclaw.ai
Hermes-Agent
성장하는 AI 에이전트
Hermes-Agent는 “The agent that grows with you” — 사용과 함께 지속적으로 성장하는 AI 에이전트입니다. 자율적으로 사용자 습관을 학습하고, 작업 실행을 최적화하며, 점점 더 개인화된 서비스를 제공합니다.
주요 기능
- 적응형 학습
- 장기 메모리
- 개인화된 서비스
- 지속적인 작업 최적화
- 다중 모달 지원
설치 방법
원격 설치 명령은 다운로드한 코드를 실행합니다. 특히 권한이 높은 환경이나 기업 환경에서는 실행 전에 공식 설치 페이지와 스크립트를 검토하세요.
# 런타임: Python 3.11+ (설치 프로그램이 자동 처리) # Mac/Linux (원라이너) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash # Windows (PowerShell) iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1) # 설치 프로그램이 uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg, 포터블 Git Bash를 모두 설치
사용 방법
# 1. 설정 마법사 실행 (모델 + 도구 구성) hermes setup # 2. 또는: Nous Portal OAuth로 한 번에 로그인 hermes setup --portal # 3. 터미널 UI 시작 hermes # 4. 또는: 게이트웨이를 실행하고 Telegram/Discord/Slack에서 대화 hermes gateway setup hermes gateway start # 5. 모델 전환 (OpenRouter 200+ 모델) hermes model # 문서: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
Anthropic Skills
Claude Skills 공식 구현 저장소
anthropics/skills는 Anthropic이 공식으로 유지하는 Claude Skills 참조 구현 저장소로, Claude가 동적으로 로드할 수 있는 확장(프롬프트, 스크립트, 리소스의 폴더)을 Skills로 작성하는 방법을 보여줍니다. Skill은 Claude에 '특정 작업의 반복 가능한 방법'을 가르치는 재사용 가능한 단위로, 기업 브랜드 가이드라인 적용, 조직 관행에 맞는 데이터 분석, 개인 작업 자동화 등에 사용할 수 있습니다.
주요 기능
- Anthropic 공식 유지
- 동적으로 로드 가능한 Skills 명세
- Skills API 통합 예제
- 문서·데이터·워크플로 영역 커버
- 커스텀 Skills 템플릿
- agentskills.io 표준 준수
설치 방법
/plugin marketplace add anthropics/skills /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
사용 방법
Claude Code: 요청에서 설치한 Skill의 이름을 직접 언급한다. Claude API: Messages API의 `container.skills` 필드, 문서화된 beta 헤더, 코드 실행 도구로 Skill을 실행한다. `GET /v1/skills`는 Skill 목록만 조회하며 실행하지 않는다. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
Claude Code Security Review
Anthropic 공식 PR 보안 스캐너 (GitHub Action)
claude-code-security-review는 Anthropic이 공식으로 유지하는 GitHub Action(github.com/anthropics/claude-code-security-review)로, Claude를 사용해 PR diff를 자동으로 보안 리뷰합니다. diff-aware 스캔(변경된 파일만 분석)을 지원하고, 발견된 취약점을 행 단위 review comment로 PR에 자동 게시하며, DoS, rate-limiting, 메모리/CPU 고갈, 일반 입력 검증, open-redirect 5개 범주를 자동으로 제외하는 False Positive 필터가 내장되어 있습니다.
주요 기능
- Anthropic 공식 유지
- diff-aware 스캔 (변경 파일만)
- 행 단위 PR review comment
- 5개 범주 FP 필터
- GitHub Action 네이티브 통합
- Claude 모델 설정 가능 (기본 Opus 4.1)
설치 방법
# .github/workflows/security-review.yml 생성
name: Claude Code Security Review
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize, reopened]
jobs:
security-review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 1
- uses: anthropics/claude-code-security-review@v0
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
# ⚠️ 이 Action은 프롬프트 인젝션 방어가 되어 있지 않습니다.
# 신뢰할 수 있는 PR에만 사용하고 GitHub의
# “Require approval for all external contributors” 설정과 함께 사용할 것을 권장합니다.사용 방법
# 1. 리포지토리에 ANTHROPIC_API_KEY 시크릿 설정 # 2. PR 오픈/업데이트 시 Action이 자동으로 diff를 분석하여 # 보안 findings를 review comment로 게시 # 3. 메인테이너는 PR 대화에서 위험 등급과 라인 위치를 확인 가능
Ollama
로컬 모델 런타임
Ollama는 macOS, Linux, Windows에서 모델을 내려받아 실행하며 CLI와 로컬 HTTP API를 제공합니다. 작업이 완전히 로컬에 머무는지, 필요한 자원량이 어느 정도인지, 데이터가 원격 서비스로 전송되는지는 선택한 모델과 설정에 따라 달라집니다.
주요 기능
- 로컬 모델 다운로드 및 실행
- 모델 라이브러리와 Modelfile
- CLI와 로컬 API
- 임베딩·비전·도구 호출
- Python 및 JavaScript 라이브러리
- 선택형 클라우드 모델
설치 방법
원격 설치 명령은 다운로드한 코드를 실행합니다. 특히 권한이 높은 환경이나 기업 환경에서는 실행 전에 공식 설치 페이지와 스크립트를 검토하세요.
# macOS / Windows # https://ollama.com/download 에서 설치 프로그램 다운로드 # Linux(실행 전에 원격 스크립트 검토) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
사용 방법
# 모델 대화 시작 ollama run gemma4 # 설치 버전 확인 ollama -v
Hugging Face Hub
개방형 AI 협업 플랫폼
Hugging Face Hub는 공개 및 비공개 모델, 데이터세트, Spaces를 찾고 공유하며 공동 개발하는 AI 플랫폼입니다. huggingface_hub 라이브러리와 hf CLI로 검색, 다운로드, 업로드, 캐시 관리, 추론 서비스를 이용할 수 있습니다. 각 모델과 데이터세트의 라이선스는 별도로 확인해야 합니다.
주요 기능
- 모델·데이터세트·Spaces
- 공개 및 비공개 저장소
- 모델 카드·데이터세트 카드·라이선스 정보
hfCLI와 Python 라이브러리- Inference Providers 및 Endpoints
- AI 에이전트용 MCP 및 Skill 통합
설치 방법
# Hugging Face Hub CLI와 Python 라이브러리 설치 pip install -U "huggingface_hub" # 비공개 접근 또는 업로드가 필요할 때만 로그인 hf auth login
사용 방법
# 공개 모델 저장소에서 파일 하나 다운로드 hf download gpt2 config.json # 모델을 검색하고 결과 수 제한 hf models ls --search bert --limit 5
추상 개념
AI Agent, Skill, Harness는 이 사이트가 분야를 정리하기 위해 쓰는 추상 개념으로, 단일 GitHub 저장소가 없다. 특정 제품의 기능이 아니라 여러 구현에 걸친 패턴을 가리킨다.
AI Agent
자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템
AI Agent는 복잡한 작업을 스스로 계획하고 수행하는 AI 시스템이다. 질의응답식 상호작용과 달리 Agent는 목표를 해석하고 계획을 세우며 도구를 호출하고 결과를 평가한 뒤 피드백에 따라 행동을 조정한다. 이는 특정 제품이 아니라 구현을 가로지르는 일반 개념이며, 이 페이지의 Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw, Hermes Agent가 모두 그 구체적 구현이다.
주요 기능
- 자율적 작업 계획
- 도구 사용 기능
- 결과 평가 및 피드백
- 다단계 복잡한 작업 처리
- 코드베이스 이해 및 조작
설치 방법
Agent는 개념이며 따로 설치할 수 있는 제품이 아니다. Agent를 실행하려면 구체적인 구현을 설치하면 되고, 이 페이지의 오픈 도구 및 플랫폼 항목마다 각자의 설치 방법이 있다.
사용 방법
호출 방식은 구현마다 다르다. 명령줄 Harness는 대개 작업을 서술하면 그대로 동작하고, 프레임워크형 구현은 목표와 사용할 도구를 코드에서 정의한다. 자세한 내용은 해당 항목의 사용 방법을 참고한다.
Skill
AI 기능을 확장하는 방법
Skill은 도메인 지식, 절차, 재사용 가능한 프롬프트를 필요할 때 불러오는 모듈로 묶은 것이다. 보통 SKILL.md를 담은 디렉터리이며, 그 안의 name과 description이 언제 호출될지를 결정한다. 이 형식은 Anthropic이 제안해 공개했으므로 특정 클라이언트에 한정되지 않는다.
주요 기능
- 사용자 정의 명령어
- 워크플로 자동화
- 도메인 특화 지식
- 재사용 가능한 프롬프트 템플릿
설치 방법
SKILL.md가 있는 디렉터리를 개인용은 ~/.claude/skills/에, 프로젝트용은 해당 프로젝트의 .claude/skills/에 두면 된다. Claude API의 Skills 엔드포인트로 불러올 수도 있다.
사용 방법
Skill은 보통 description을 근거로 모델이 자동으로 판단해 호출하며, /skill-name으로 명시적으로 실행할 수도 있다.
Harness (에이전트 스캐폴드)
에이전트의 런타임 호스트 계층
Harness는 system prompt, 도구 루프, 메모리, 플러그인을 조립하여 에이전트를 실행하는 런타임 계층입니다. Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent, OpenClaw는 모두 Harness의 구체적인 구현입니다 — Harness 설정을 편집하는 것은 호스트의 배선을 다시 하는 것과 같고, 새로운 Skill을 작성하는 것은 호스트에 새 도구를 꽂는 것과 같습니다. MCP/Agent/Skill와의 관계는 MCP 페이지를 참조하세요.
주요 기능
- system prompt 조립
- 도구 루프 관리
- 세션 상태와 장기 메모리
- Skill 및 MCP 스케줄링
- 권한 제어와 샌드박스
- 다양한 형태 호스팅 (CLI/IDE/Serverless)
설치 방법
원격 설치 명령은 다운로드한 코드를 실행합니다. 특히 권한이 높은 환경이나 기업 환경에서는 실행 전에 공식 설치 페이지와 스크립트를 검토하세요.
Harness 자체는 개념/패턴이며, 독립적으로 설치할 수 있는 제품이 아닙니다. “Harness를 사용한다”는 것은 그 구현 중 하나를 설치한다는 뜻입니다: # Claude Code (Node 18+) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Codex CLI curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # OpenClaw (Node 24+) npm install -g openclaw@latest
사용 방법
이 페이지의 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw / Hermes Agent는 모두 Harness 인스턴스입니다. 각 Harness에는 자체 시작 명령이 있습니다 (각 항목의 “사용 방법” 참조). 최소 Harness를 직접 작성할 수도 있습니다: system prompt + 도구 루프 + MCP/Skill 로드를 조립하기만 하면 됩니다.
클로즈드 소스 제품
클로즈드 소스 상용 제품으로, 추적할 공개 GitHub 저장소가 없습니다.
Cursor
AI 기반 코드 편집기
Cursor는 VS Code 기반의 AI 강화 코드 편집기로, GPT-4와 유사한 AI 기능을 내장하고 있습니다. 지능적으로 코드를 완성하고, 함수를 생성하며, 코드를 설명하고, 버그를 수정합니다. 현재 가장 인기 있는 AI 프로그래밍 도구 중 하나입니다.
주요 기능
- 지능적 코드 완성
- 전체 함수 생성
- 코드 설명 및 리팩토링
- 채팅 모드 상호작용
- 내장 터미널
설치 방법
# 공식 사이트에서 다운로드 (권장) # https://cursor.com # 또는 WinGet (Windows) winget install Cursor.Cursor # 또는 Homebrew (macOS) brew install --cask cursor
사용 방법
# 1. Cursor 실행 # 2. 프로젝트 폴더 열기 # 3. Cmd+K (인라인 편집) 또는 Cmd+L (채팅) # 4. Agent 모드: Cmd+I로 Composer 열기 # 5. 계정으로 로그인하여 Pro/Ultra 기능 활성화
맺음말
이 도구들은 코딩, 리뷰, 자동화 흐름을 바꿀 수 있지만 결과는 작업, 모델, 설정에 따라 달라집니다. 도입 전에 권한, 데이터 처리, 유지 관리 상태, 팀의 검토 요건을 평가하세요.