5 Alternatif Claude Cowork Open Source Terbaik untuk Dicoba

Claude Cowork menjanjikan pengembangan yang dibantu AI tanpa hambatan, tetapi mengunci Anda dalam ekosistem Anthropic dengan biaya $20-30 per kursi setiap bulan. Bagi tim yang membangun alat internal kustom atau berintegrasi dengan infrastruktur yang ada, harga tersebut akan cepat membengkak. Lima alternatif sumber terbuka ini memberikan kemampuan agentik serupa sambil memberi Anda kontrol penuh atas data, model, dan integrasi, tanpa biaya vendor.

Mengapa Claude Cowork Tidak Selalu Pilihan yang Tepat

Claude Cowork adalah layanan terkelola yang menanamkan model Claude langsung ke IDE Anda dengan saran yang peka konteks, pengeditan multi-file, dan penggunaan alat. Ini unggul dalam pembuatan kode tetapi memiliki tiga kelemahan krusial:

Biaya dalam skala besar: $20/pengguna/bulan berarti tim berisi 50 orang menghabiskan $12.000 setiap tahun.
Kotak hitam: Anda tidak dapat memeriksa bagaimana ia mengindeks codebase Anda atau data apa yang keluar dari jaringan Anda.
Ekstensibilitas terbatas: Alat kustom membutuhkan solusi rumit; Anda terikat dengan pilihan integrasi Anthropic.

Alternatif sumber terbuka memecahkan masalah ini. Anda menghostingnya, memperluasnya, dan menghubungkannya ke model apa pun, mis. Claude, GPT-5, atau LLM lokal. Berikut adalah lima alat yang benar-benar digunakan pengembang dalam produksi.

💡

Ingin alat Pengujian API hebat yang menghasilkan Dokumentasi API yang indah?

Ingin platform terintegrasi, All-in-One untuk Tim Pengembang Anda untuk bekerja sama dengan produktivitas maksimal?

Apidog memenuhi semua permintaan Anda, dan menggantikan Postman dengan harga yang jauh lebih terjangkau!

tombol

1. Open Claude Cowork dari Composio

GitHub: ComposioHQ/open-claude-cowork
Bintang: 4.2k | Pengembangan Aktif: Ya | Bahasa: TypeScript

Pendekatan Composio terhadap Claude Cowork adalah yang paling lengkap fiturnya. Ini menyediakan 100+ integrasi bawaan (GitHub, Slack, Jira, Notion) dengan OAuth terkelola, sehingga Anda tidak perlu menghabiskan berminggu-minggu untuk menyiapkan autentikasi.

Fitur Utama

Autentikasi terkelola: OAuth sekali klik untuk semua alat
Rangkaian alat: Buat alur kerja yang memanggil beberapa API secara berurutan
Dukungan multi-model: Claude, GPT-4, atau model lokal melalui LiteLLM
Pengindeksan lokal: Menggunakan tree-sitter untuk konteks kode yang akurat, tanpa eksfiltrasi data

Instalasi

# Clone dan instal
git clone https://github.com/ComposioHQ/open-claude-cowork.git
cd open-claude-cowork
npm install

# Konfigurasi lingkungan
cp .env.example .env

Edit .env:

# .env
OPENAI_API_KEY=sk-ant-your-claude-key
COMPOSIO_API_KEY=composio-key-from-dashboard

Jalankan Layanan

# Mulai server MCP
npm run start:mcp

# Atau mulai ekstensi IDE lengkap
npm run dev:vscode

Server MCP mengekspos alat seperti github-create-issue, slack-send-message, dan jira-create-ticket. Di Claude Code, konfigurasikan:

// ~/.claude-code/config.json
{
  "mcpServers": {
    "composio": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/open-claude-cowork/dist/mcp.js"],
      "env": { "COMPOSIO_API_KEY": "your-key" }
    }
  }
}

Kasus Penggunaan: Triage Bug Otomatis

Buat alur kerja yang:

Memindai kode untuk TODO
Membuat isu GitHub
Memposting ke Slack
Menambahkan tiket Jira

Claude Code dapat memicu ini dengan satu prompt: “Temukan semua TODO di src/ dan buat tiket.”

Kelebihan: Integrasi teruji, autentikasi kelas perusahaan, komunitas aktif
Kekurangan: Lebih berat dari server MCP murni, memerlukan akun Composio untuk beberapa fitur

2. Openwork

GitHub: different-ai/openwork
Bintang: 1.8k | Pengembangan Aktif: Ya | Bahasa: Python

Openwork adalah server MCP minimalis yang mengekspos alat baris perintah apa pun sebagai fungsi yang dapat diakses Claude. Ini sempurna untuk tim dengan skrip yang ada yang ingin mereka demokratisasikan.

Fitur Utama

Pembungkusan perintah: Mengubah curl, grep, jq menjadi alat Claude
Tanpa konfigurasi: Secara otomatis menemukan alat di PATH Anda
Eksekusi dalam sandbox: Menjalankan perintah dalam kontainer terisolasi
Akses sistem file: Membaca/menulis file dengan permintaan izin

Instalasi

# Instal melalui pip
pip install openwork

# Atau clone untuk pengembangan
git clone https://github.com/different-ai/openwork.git
cd openwork
pip install -e .

Konfigurasi

Buat tools.yaml di root proyek Anda:

# tools.yaml
tools:
  search_code:
    command: "rg --json '{{query}}' {{path}}"
    description: "Search code using ripgrep"
    parameters:
      query: { type: string, required: true }
      path: { type: string, default: "." }
  
  curl_api:
    command: "curl -s '{{url}}' | jq ."
    description: "Fetch and parse JSON APIs"
    parameters:
      url: { type: string, required: true }

Jalankan dan Hubungkan

# Mulai server
openwork serve --config tools.yaml

# Di konfigurasi Claude Code
{
  "mcpServers": {
    "openwork": {
      "command": "openwork",
      "args": ["serve", "--config", "/path/to/tools.yaml"]
    }
  }
}

Kasus Penggunaan: Eksplorasi API

# Di Claude Code
Gunakan alat curl_api untuk mengambil https://api.github.com/repos/different-ai/openwork

Claude mendapatkan JSON terstruktur dan dapat menguraikannya untuk Anda.

Kelebihan: Sangat fleksibel, agnostik bahasa, overhead minimal
Kekurangan: Membutuhkan definisi alat manual, tidak ada manajemen autentikasi bawaan

3. Halo

GitHub: openkursar/hello-halo
Bintang: 892 | Pengembangan Aktif: Sedang | Bahasa: Go

Halo adalah server MCP biner tunggal yang berfokus pada kecepatan. Ditulis dalam Go, ia memulai dalam waktu kurang dari 100ms dan menggunakan memori yang dapat diabaikan, membuatnya ideal untuk pengembangan lokal.

Fitur Utama

Sangat cepat: Runtime Go, dependensi minimal
Alat bawaan: Git, sistem file, manajer proses
Mode pantau: Memuat ulang alat saat perubahan konfigurasi
Lintas platform: Biner Windows, macOS, Linux

Instalasi

# Unduh biner (contoh macOS ARM64)
curl -L https://github.com/openkursar/hello-halo/releases/latest/download/halo-darwin-arm64 -o halo
chmod +x halo
sudo mv halo /usr/local/bin/

# Atau bangun dari sumber
git clone https://github.com/openkursar/hello-halo.git
cd halo
go build -o halo cmd/halo/main.go

Konfigurasi

Buat halo.json di proyek Anda:

{
  "tools": [
    {
      "name": "git_branch",
      "command": "git branch --show-current",
      "description": "Get current git branch"
    },
    {
      "name": "file_append",
      "command": "echo '{{content}}' >> {{file}}",
      "description": "Append text to file",
      "parameters": {
        "file": { "type": "string", "required": true },
        "content": { "type": "string", "required": true }
      }
    }
  ]
}

Jalankan

# Mulai server
halo serve --config halo.json

# Konfigurasi Claude Code
{
  "mcpServers": {
    "halo": {
      "command": "halo",
      "args": ["serve", "--config", "/path/to/halo.json"]
    }
  }
}

Kasus Penggunaan: Operasi File Cepat

Claude, gunakan alat file_append untuk menambahkan "TODO: Refactor auth" ke notes.txt

Kelebihan: Sangat cepat, biner tunggal, tanpa dependensi runtime
Kekurangan: Komunitas lebih kecil, integrasi bawaan terbatas

4. AionUI: Cowork dengan Agen AI CLI Anda

GitHub: iOfficeAI/AionUi
Bintang: 2.1k | Pengembangan Aktif: Ya | Bahasa: TypeScript/React

AionUI menggabungkan server MCP dengan dasbor berbasis web untuk memantau aktivitas agen. Ini dirancang untuk tim yang membutuhkan visibilitas tentang apa yang dilakukan asisten AI mereka.

Fitur Utama

Dasbor web: Penggunaan alat real-time, konsumsi token, log kesalahan
Akses berbasis peran: Mengontrol siapa yang dapat menjalankan alat mana
Jejak audit: Riwayat lengkap setiap panggilan alat
Komponen UI kustom: Buat antarmuka khusus alat

Instalasi

# Clone dan instal
git clone https://github.com/iOfficeAI/AionUi.git
cd AionUi
npm install

# Bangun UI
npm run build:ui

Konfigurasi

Buat aion.config.ts:

export default {
  tools: [
    {
      name: 'database-query',
      handler: './tools/db-query.ts',
      permissions: ['engineering', 'data-team']
    }
  ],
  server: {
    port: 3000,
    auth: {
      provider: 'jwt',
      secret: process.env.JWT_SECRET
    }
  }
};

Jalankan

# Mulai server (melayani MCP dan dasbor)
npm start

# Akses dasbor di http://localhost:3000

Integrasi Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "aion": {
      "command": "npm",
      "args": ["start"],
      "cwd": "/path/to/AionUi"
    }
  }
}

Kasus Penggunaan: Kueri Basis Data dengan Persetujuan

Seorang insinyur bertanya: “Jalankan kueri basis data untuk menemukan kueri yang lambat.” AionUI mencatat permintaan, meminta pemimpin tim data di dasbor, dan mengeksekusi hanya setelah persetujuan.

Kelebihan: Visibilitas perusahaan, kepatuhan audit, manajemen peran
Kekurangan: Penyiapan yang lebih berat, memerlukan langkah build React

5. Eigent AI

GitHub: eigent-ai/.github (Mono-repo dengan beberapa agen)
Bintang: 567 | Pengembangan Aktif: Lambat | Bahasa: Python

Eigent AI adalah kerangka kerja berorientasi penelitian untuk menjalankan beberapa instans Claude yang berkolaborasi dalam tugas. Ini kurang rapi tetapi menawarkan pola orkestrasi yang unik.

Fitur Utama

Kawanan agen: Instans Claude paralel dengan peran berbeda
Dekomposisi tugas: Secara otomatis membagi tugas-tugas kompleks
Pemungutan suara konsensus: Beberapa agen memverifikasi keputusan krusial
Fokus penelitian: Dibangun untuk eksperimen keamanan AI

Instalasi

# Clone mono-repo
git clone https://github.com/eigent-ai/.github.git eigent-ai
cd eigent-ai/agents/claude-cowork

# Instal dependensi
pip install -r requirements.txt

# Konfigurasi beberapa kunci API
cp .env.example .env

Edit .env:

CLAUDE_API_KEYS=sk-ant-key1,sk-ant-key2,sk-ant-key3
MAX_CONCURRENT_AGENTS=3

Jalankan

# Mulai orkestrator
python orchestrator.py --task "Review this PR for security issues"

Orkestrator memunculkan tiga instans Claude:

Reviewer 1: Memeriksa injeksi SQL
Reviewer 2: Mencari bypass autentikasi
Reviewer 3: Memvalidasi kerentanan dependensi

Mereka memberikan suara pada temuan dan menghasilkan laporan konsensus.

Integrasi Claude Code

Eigent AI tidak mengekspos server MCP standar. Sebagai gantinya, bungkuslah:

// mcp-eigent-wrapper.ts
import { spawn } from 'child_process';

export function createEigentTool(task: string) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const proc = spawn('python', ['orchestrator.py', '--task', task]);
    let output = '';
    proc.stdout.on('data', (data) => output += data);
    proc.on('close', (code) => {
      if (code === 0) resolve(JSON.parse(output));
      else reject(new Error(`Eigent failed: ${code}`));
    });
  });
}

Kelebihan: Pola multi-agen yang baru, didukung penelitian
Kekurangan: Eksperimental, dokumentasi minimal, pengembangan lebih lambat

Uji Kontrak Alat MCP Anda dengan Apidog

Saat Anda membangun alat kustom untuk alternatif Claude Cowork, Anda sedang mendefinisikan kontrak API. Apakah alat database-query Anda menerima SELECT atau SELECT *? Gunakan Apidog untuk mengimpor definisi alat Anda dan menghasilkan pengujian kontrak.

Ini memvalidasi tipe parameter, bentuk respons, dan penanganan kesalahan—mencegah kegagalan diam-diam saat Claude memanggil alat Anda. Gratis untuk memulai, dan ini menangkap kasus-kasus khusus yang merusak alur kerja agentik.

tombol

Pertanyaan yang Sering Diajukan

P1. Bisakah saya menggunakan beberapa alternatif Claude Cowork secara bersamaan?
Ya. Claude Code mendukung beberapa server MCP. Konfigurasikan kelima alat dan Claude akan memilih secara cerdas berdasarkan prompt Anda.

P2. Alternatif mana yang memiliki dukungan Claude 4.5 terbaik?
Composio dan Openwork mendukung model apa pun melalui LiteLLM. Halo dan AionUI memerlukan konfigurasi manual untuk model baru.

P3. Apakah ini aman untuk penggunaan produksi?
Composio dan AionUI siap produksi. Openwork dan Halo paling baik untuk alat internal. Eigent AI bersifat eksperimental.

P4. Bagaimana cara bermigrasi dari Claude Cowork ke alat ini?
Ekspor riwayat Claude Cowork Anda, identifikasi prompt yang sering digunakan, lalu bangun alat yang setara di alternatif pilihan Anda. Mulailah dengan satu alat dan perluas.

P5. Apakah ini berfungsi dengan asisten AI lain selain Claude Code?
Ya. Klien yang kompatibel dengan MCP (Cursor, Windsurf) dapat menggunakan server ini. Protokolnya netral vendor.

Kesimpulan

Claude Cowork nyaman tetapi kaku. Lima alternatif sumber terbuka ini memberi Anda fleksibilitas untuk membangun agen AI yang sesuai dengan alur kerja Anda, bukan sebaliknya. Composio unggul dalam integrasi, Openwork untuk kustomisasi, Halo untuk kecepatan, AionUI untuk pengawasan perusahaan, dan Eigent AI untuk eksperimen multi-agen. Pilih salah satu, konfigurasikan dalam 30 menit, dan klaim kembali kendali atas alat AI Anda.

Dan ketika alat-alat tersebut memanggil API eksternal, validasi dengan Apidog—karena bahkan agen sumber terbuka pun membutuhkan kontrak yang andal.

tombol