상위 5가지 오픈소스 Claude Cowork 대체 프로그램 사용해보기

Claude Cowork는 원활한 AI 지원 개발을 약속하지만, 월별 좌석당 $20-30의 비용으로 Anthropic의 생태계에 종속됩니다. 맞춤형 내부 도구를 구축하거나 기존 인프라와 통합하는 팀에게는 이 가격표가 빠르게 부담될 수 있습니다. 다음 5가지 오픈 소스 대안은 유사한 에이전트 기능을 제공하면서도 공급업체 세금 없이 데이터, 모델 및 통합을 완벽하게 제어할 수 있게 해줍니다.

Claude Cowork가 항상 적합하지 않은 이유

Claude Cowork는 Claude 모델을 IDE에 직접 내장하여 상황 인지 제안, 다중 파일 편집 및 도구 사용을 제공하는 관리형 서비스입니다. 코드 생성에는 탁월하지만 세 가지 중요한 측면에서 부족합니다.

규모에 따른 비용: 사용자당 월 $20는 50명 팀이 연간 $12,000를 지출한다는 의미입니다.
블랙박스: 코드베이스를 어떻게 인덱싱하는지, 어떤 데이터가 네트워크를 벗어나는지 확인할 수 없습니다.
제한된 확장성: 사용자 지정 도구는 복잡한 해결 방법을 요구하며, Anthropic의 통합 선택 사항에 갇히게 됩니다.

오픈 소스 대안은 이러한 문제를 해결합니다. 이를 호스팅하고 확장하며, Claude, GPT-5 또는 로컬 LLM과 같은 모든 모델에 연결할 수 있습니다. 다음은 개발자들이 실제로 프로덕션에서 사용하고 있는 5가지 도구입니다.

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1. Composio의 Open Claude Cowork

GitHub: ComposioHQ/open-claude-cowork
별점: 4.2k | 활발한 개발: 예 | 언어: TypeScript

Composio의 Claude Cowork는 가장 기능이 완비되어 있습니다. OAuth 관리 기능을 포함한 100개 이상의 사전 구축된 통합(GitHub, Slack, Jira, Notion)을 제공하므로 인증 설정에 몇 주를 보낼 필요가 없습니다.

주요 기능

관리형 인증: 모든 도구에 대한 원클릭 OAuth
도구 체인: 여러 API를 순차적으로 호출하는 워크플로우 생성
다중 모델 지원: LiteLLM을 통한 Claude, GPT-4 또는 로컬 모델
로컬 인덱싱: 정확한 코드 컨텍스트를 위해 tree-sitter 사용, 데이터 유출 없음

설치

# 클론 및 설치
git clone https://github.com/ComposioHQ/open-claude-cowork.git
cd open-claude-cowork
npm install

# 환경 설정
cp .env.example .env

.env 파일 편집:

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

서비스 실행

# MCP 서버 시작
npm run start:mcp

# 또는 전체 IDE 확장 시작
npm run dev:vscode

MCP 서버는 github-create-issue, slack-send-message, jira-create-ticket와 같은 도구를 노출합니다. Claude Code에서 다음을 구성합니다.

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

사용 사례: 자동화된 버그 분류

다음 워크플로우를 생성합니다.

코드에서 TODO를 스캔합니다.
GitHub 이슈를 생성합니다.
Slack에 게시합니다.
Jira 티켓을 추가합니다.

Claude Code는 다음 프롬프트 하나로 이를 트리거할 수 있습니다: "src/에서 모든 TODO를 찾아 티켓을 생성하세요."

장점: 검증된 통합, 엔터프라이즈급 인증, 활발한 커뮤니티
단점: 순수 MCP 서버보다 무거움, 일부 기능에 Composio 계정 필요

2. Openwork

GitHub: different-ai/openwork
별점: 1.8k | 활발한 개발: 예 | 언어: Python

Openwork는 모든 명령줄 도구를 Claude가 접근 가능한 함수로 노출하는 최소한의 MCP 서버입니다. 기존 스크립트를 대중화하려는 팀에게 완벽합니다.

주요 기능

명령어 래핑: curl, grep, jq를 Claude 도구로 전환
제로 구성: PATH에서 도구를 자동으로 검색
샌드박스 실행: 격리된 컨테이너에서 명령어 실행
파일 시스템 접근: 권한 프롬프트로 파일 읽기/쓰기

설치

# pip를 통해 설치
pip install openwork

# 또는 개발용으로 클론
git clone https://github.com/different-ai/openwork.git
cd openwork
pip install -e .

구성

프로젝트 루트에 tools.yaml을 생성합니다.

# tools.yaml
tools:
  search_code:
    command: "rg --json '{{query}}' {{path}}"
    description: "ripgrep를 사용하여 코드를 검색"
    parameters:
      query: { type: string, required: true }
      path: { type: string, default: "." }
  
  curl_api:
    command: "curl -s '{{url}}' | jq ."
    description: "JSON API를 가져오고 파싱"
    parameters:
      url: { type: string, required: true }

실행 및 연결

# 서버 시작
openwork serve --config tools.yaml

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

사용 사례: API 탐색

# Claude Code에서
curl_api 도구를 사용하여 https://api.github.com/repos/different-ai/openwork를 가져옵니다.

Claude는 구조화된 JSON을 받아 이를 파싱할 수 있습니다.

장점: 매우 유연하고, 언어 독립적이며, 최소한의 오버헤드
단점: 수동 도구 정의 필요, 내장된 인증 관리 없음

3. Halo

GitHub: openkursar/hello-halo
별점: 892 | 활발한 개발: 중간 | 언어: Go

Halo는 속도에 중점을 둔 단일 바이너리 MCP 서버입니다. Go로 작성되어 100ms 이내에 시작하며 무시할 수 있는 메모리를 사용하므로 로컬 개발에 이상적입니다.

주요 기능

매우 빠름: Go 런타임, 최소한의 의존성
내장 도구: Git, 파일 시스템, 프로세스 관리자
감시 모드: 구성 변경 시 도구 다시 로드
크로스 플랫폼: Windows, macOS, Linux 바이너리

설치

# 바이너리 다운로드 (macOS ARM64 예시)
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/

# 또는 소스에서 빌드
git clone https://github.com/openkursar/hello-halo.git
cd halo
go build -o halo cmd/halo/main.go

구성

프로젝트에 halo.json을 생성합니다.

{
  "tools": [
    {
      "name": "git_branch",
      "command": "git branch --show-current",
      "description": "현재 git 브랜치 가져오기"
    },
    {
      "name": "file_append",
      "command": "echo '{{content}}' >> {{file}}",
      "description": "파일에 텍스트 추가",
      "parameters": {
        "file": { "type": "string", "required": true },
        "content": { "type": "string", "required": true }
      }
    }
  ]
}

실행

# 서버 시작
halo serve --config halo.json

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

사용 사례: 빠른 파일 작업

Claude, file_append 도구를 사용하여 notes.txt에 "TODO: Refactor auth"를 추가하세요.

장점: 엄청나게 빠르고, 단일 바이너리, 런타임 의존성 없음
단점: 작은 커뮤니티, 제한된 내장 통합

4. AionUI: CLI AI 에이전트와 협업

GitHub: iOfficeAI/AionUi
별점: 2.1k | 활발한 개발: 예 | 언어: TypeScript/React

AionUI는 MCP 서버와 에이전트 활동 모니터링을 위한 웹 기반 대시보드를 결합합니다. AI 어시스턴트가 무엇을 하고 있는지 가시성이 필요한 팀을 위해 설계되었습니다.

주요 기능

웹 대시보드: 실시간 도구 사용량, 토큰 소비량, 오류 로그
역할 기반 접근 제어: 누가 어떤 도구를 실행할 수 있는지 제어
감사 추적: 모든 도구 호출의 전체 기록
맞춤형 UI 컴포넌트: 도구별 인터페이스 구축

설치

# 클론 및 설치
git clone https://github.com/iOfficeAI/AionUi.git
cd AionUi
npm install

# UI 빌드
npm run build:ui

구성

aion.config.ts 생성:

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
    }
  }
};

실행

# 서버 시작 (MCP 및 대시보드 모두 제공)
npm start

# http://localhost:3000에서 대시보드 접근

Claude Code 통합

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

사용 사례: 승인이 필요한 데이터베이스 쿼리

한 엔지니어가 묻습니다: "느린 쿼리를 찾기 위해 데이터베이스 쿼리를 실행하세요." AionUI는 요청을 기록하고, 대시보드에서 데이터 팀 리더에게 승인을 요청하며, 승인 후에만 실행합니다.

장점: 엔터프라이즈 가시성, 감사 규정 준수, 역할 관리
단점: 무거운 설정, React 빌드 단계 필요

5. Eigent AI

GitHub: eigent-ai/.github (여러 에이전트를 포함하는 모노 리포)
별점: 567 | 활발한 개발: 느림 | 언어: Python

Eigent AI는 작업에서 협력하는 여러 Claude 인스턴스를 실행하기 위한 연구 지향 프레임워크입니다. 덜 세련되었지만 독특한 오케스트레이션 패턴을 제공합니다.

주요 기능

에이전트 스웜: 다른 역할을 가진 병렬 Claude 인스턴스
작업 분해: 복잡한 작업을 자동으로 분할
합의 투표: 여러 에이전트가 중요한 결정 검증
연구 중점: AI 안전 실험을 위해 구축

설치

# 모노 리포 클론
git clone https://github.com/eigent-ai/.github.git eigent-ai
cd eigent-ai/agents/claude-cowork

# 종속성 설치
pip install -r requirements.txt

# 여러 API 키 구성
cp .env.example .env

.env 파일 편집:

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

실행

# 오케스트레이터 시작
python orchestrator.py --task "보안 문제에 대한 이 PR을 검토"

오케스트레이터는 세 개의 Claude 인스턴스를 생성합니다.

검토자 1: SQL 삽입 확인
검토자 2: 인증 우회 확인
검토자 3: 종속성 취약점 유효성 검사

이들은 발견 사항에 대해 투표하고 합의 보고서를 생성합니다.

Claude Code 통합

Eigent AI는 표준 MCP 서버를 노출하지 않습니다. 대신 다음과 같이 래핑합니다.

// 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}`));
    });
  });
}

장점: 새로운 다중 에이전트 패턴, 연구 기반
단점: 실험적, 최소한의 문서, 개발 속도 느림

Apidog로 MCP 도구 계약 테스트

Claude Cowork 대안을 위한 맞춤형 도구를 구축할 때, API 계약을 정의하는 것입니다. database-query 도구가 SELECT 또는 SELECT *를 허용합니까? Apidog를 사용하여 도구 정의를 가져오고 계약 테스트를 생성하세요.

Apidog는 매개변수 유형, 응답 형식 및 오류 처리를 검증하여 Claude가 도구를 호출할 때 발생하는 자동 오류를 방지합니다. 무료로 시작할 수 있으며, 에이전트 워크플로를 중단시키는 예외적인 경우를 잡아냅니다.

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자주 묻는 질문

Q1. 여러 Claude Cowork 대안을 동시에 사용할 수 있나요?
네. Claude Code는 여러 MCP 서버를 지원합니다. 모든 5가지 도구를 구성하면 Claude는 프롬프트를 기반으로 지능적으로 선택합니다.

Q2. 어떤 대안이 최고의 Claude 4.5 지원을 제공하나요?
Composio와 Openwork는 LiteLLM을 통해 모든 모델을 지원합니다. Halo와 AionUI는 새로운 모델에 대한 수동 구성이 필요합니다.

Q3. 이들을 프로덕션 용도로 안전하게 사용할 수 있나요?
Composio와 AionUI는 프로덕션 준비가 되어 있습니다. Openwork와 Halo는 내부 도구에 가장 적합합니다. Eigent AI는 실험적입니다.

Q4. Claude Cowork에서 이 도구들로 어떻게 마이그레이션하나요?
Claude Cowork 기록을 내보내고, 자주 사용하는 프롬프트를 식별한 다음, 선택한 대안에서 동등한 도구를 구축하세요. 하나의 도구부터 시작하여 확장하세요.

Q5. 이들은 Claude Code 외의 다른 AI 어시스턴트와도 작동하나요?
네. MCP 호환 클라이언트(Cursor, Windsurf)는 이러한 서버를 사용할 수 있습니다. 프로토콜은 공급업체 중립적입니다.

결론

Claude Cowork는 편리하지만 융통성이 없습니다. 이 5가지 오픈 소스 대안은 워크플로우에 맞는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 유연성을 제공합니다. 통합에는 Composio, 맞춤화에는 Openwork, 속도에는 Halo, 엔터프라이즈 감독에는 AionUI, 다중 에이전트 실험에는 Eigent AI가 좋습니다. 하나를 선택하고 30분 안에 구성하여 AI 도구에 대한 제어권을 되찾으세요.

그리고 해당 도구들이 외부 API에 연결될 때, Apidog로 유효성을 검사하세요. 왜냐하면 오픈 소스 에이전트조차도 신뢰할 수 있는 계약이 필요하기 때문입니다.

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