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title: 에이전트 런타임 설치하기
description: Multica는 사용자 기기에 설치된 AI 코딩 도구를 구동합니다. 이 페이지에서는 데몬이 도구를 감지할 수 있도록 지원되는 12종의 도구를 각각 설치하는 방법을 설명합니다.
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";

Multica에서 **런타임**이란 사용자 기기의 데몬과, 데몬이 `PATH`에서 찾아낸 AI 코딩 도구 하나가 짝을 이룬 것입니다. 온보딩의 "런타임 연결" 단계에서 **지원되는 도구를 감지하지 못했습니다**라고 표시된다면, 데몬이 `PATH`를 스캔했지만 구동 방법을 아는 12종의 도구 중 어느 것도 찾지 못했다는 뜻입니다. 아래 도구 중 하나(또는 여러 개)를 설치한 다음 해당 단계로 돌아와 다시 스캔하세요. 몇 초 안에 런타임이 나타납니다.

이 페이지는 다음 문서의 설치 측면 동반 문서입니다.

- [데몬과 런타임](/daemon-runtimes) — 감지가 작동하는 방식
- [AI 코딩 도구 매트릭스](/providers) — 각 도구가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것(세션 재개, MCP, 모델 선택)

<Callout type="info">
Multica 서버는 사용자의 API 키나 도구 자체를 결코 보지 못합니다. 아래의 모든 것 — 설치, 인증, 모델 접근 — 은 사용자의 로컬 기기에 존재합니다. 무언가 실패한다면 거의 항상 로컬 문제입니다.
</Callout>

## 시작하기 전에

아래 **모든** 도구에 두 가지 사전 조건이 적용됩니다.

1. **Multica 데몬이 실행 중이어야 합니다.** [Multica CLI](/cli)를 설치한 후 `multica daemon start`를 실행하거나, 데몬을 자동으로 시작하는 [Multica 데스크톱 앱](/desktop-app)을 사용하세요. 데몬이 실행 중이지 않으면 도구를 감지할 주체가 없습니다.
2. **도구의 바이너리가 `PATH`에서 접근 가능해야 합니다.** 데몬은 각 도구를 이름으로 호출하여 실행합니다(각 섹션의 **데몬이 찾는 이름** 열 참고). 터미널에서 `which <name>`으로 찾을 수 없다면 데몬도 찾지 못합니다. 설치한 후에는 새 터미널을 열거나(또는 데몬을 재시작하여) 새 `PATH` 항목이 반영되도록 하세요.

도구를 설치한 후에는 데몬을 재시작하세요.

```bash
multica daemon restart
```

또는 데스크톱 앱에서는 앱을 다시 실행하기만 하면 됩니다. 데몬은 시작될 때마다 `PATH`를 다시 스캔합니다.

## 지원되는 12종의 도구

대략 많이 쓰이는 순서대로 나열했습니다. 이미 자격 증명을 갖고 있는 것을 골라 사용하세요. 12종을 모두 설치할 필요는 없습니다.

### Claude Code (Anthropic)

가장 완전한 연동입니다. 세션 재개가 작동하고, MCP가 작동하며, 에이전트의 `mcp_config` 필드를 소비합니다(자세한 내용은 [매트릭스](/providers) 참고).

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `claude` |
| 설치 | [claude.com/claude-code](https://www.claude.com/claude-code)의 공식 가이드를 따르세요. 일반적인 방법은 npm 패키지 `@anthropic-ai/claude-code`입니다(Node.js 18+ 필요). |
| 인증 | `claude`를 한 번 실행하고 CLI 내 로그인 절차를 따르거나, `ANTHROPIC_API_KEY`를 설정하세요. |
| 비고 | 새 사용자에게 가장 먼저 권장하는 선택지입니다. |

### Codex (OpenAI)

더 세분화된 승인 게이트를 갖춘 JSON-RPC 2.0 전송 방식입니다. MCP 구성은 작업별 `$CODEX_HOME/config.toml`에 기록됩니다. **세션 재개 코드는 존재하지만 현재 도달할 수 없습니다** — 재개가 필요하다면 Claude Code 또는 ACP 계열 중 하나를 선택하세요.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `codex` |
| 설치 | [github.com/openai/codex](https://github.com/openai/codex)의 공식 가이드를 따르세요. 일반적인 방법은 npm 패키지 `@openai/codex`입니다. |
| 인증 | `codex login`(브라우저 기반) 또는 `OPENAI_API_KEY`. |

### Cursor (Anysphere)

Cursor 에디터에 대응하는 CLI입니다. **세션 재개가 작동하지 않습니다** — Cursor의 CLI가 세션 id를 반환하지 않으므로 재개 시 전달하는 값은 항상 유효하지 않습니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `cursor-agent` |
| 설치 | [Cursor 에디터](https://cursor.com/)를 설치한 다음 [docs.cursor.com](https://docs.cursor.com/)의 문서에 따라 CLI를 설치하세요. 바이너리 이름은 `cursor`가 아니라 `cursor-agent`입니다. |
| 인증 | Cursor 에디터를 통해 로그인하면 CLI가 해당 세션을 재사용합니다. |

### GitHub Copilot

모델 라우팅은 사용자의 GitHub 계정 권한(entitlement)을 통해 이루어집니다 — 도구가 직접 모델을 고르지 않고, 어떤 모델을 받을지는 GitHub가 결정합니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `copilot` |
| 설치 | GitHub의 CLI 문서 [github.com/github/copilot-cli](https://github.com/github/copilot-cli)를 참고하세요. |
| 인증 | CLI를 통한 브라우저 기반 GitHub 로그인. |
| 비고 | 로그인한 계정에 활성화된 GitHub Copilot 구독이 필요합니다. |

### Gemini (Google)

Gemini 2.5 및 3 시리즈를 지원합니다. 세션 재개와 MCP는 없습니다 — 단발성 작업에 적합합니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `gemini` |
| 설치 | [github.com/google-gemini/gemini-cli](https://github.com/google-gemini/gemini-cli)의 공식 가이드를 따르세요. 일반적인 방법은 npm 패키지 `@google/gemini-cli`입니다. |
| 인증 | `gemini`를 실행하면 Google 계정 로그인을 요청하거나, `GEMINI_API_KEY`를 설정하세요. |

### OpenCode (SST)

오픈 소스 CLI 에이전트입니다. 자체 설정 파일에서 사용 가능한 모델을 동적으로 발견합니다 — 자신만의 모델 카탈로그를 직접 가져오려는 사용자에게 잘 맞습니다. `OPENCODE_CONFIG_CONTENT`를 통해 에이전트의 `mcp_config` 필드도 소비합니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `opencode` |
| 설치 | [opencode.ai](https://opencode.ai/)의 공식 가이드 또는 GitHub 저장소 [github.com/sst/opencode](https://github.com/sst/opencode)를 따르세요. 일반적인 방법은 설치 스크립트 또는 npm 패키지입니다. |
| 인증 | OpenCode의 문서에 따라 모델 제공자(Anthropic, OpenAI 등)를 구성하세요. |

### Kiro CLI (Amazon)

ACP-over-stdio 전송 방식입니다. 세션 재개는 ACP `session/load`를 통해 작동하며, MCP 구성은 ACP `mcpServers`로 전달되고, 스킬은 `.kiro/skills/`로 복사됩니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `kiro-cli` |
| 설치 | [kiro.dev](https://kiro.dev/)의 Kiro 문서를 참고하세요. 바이너리 이름은 `kiro`가 아니라 `kiro-cli`입니다. |
| 인증 | AWS 계정 기반이며, Kiro 자체 온보딩을 따르세요. |

### Kimi (Moonshot)

ACP 프로토콜 에이전트로, 주로 중국 시장을 겨냥합니다. MCP 구성은 ACP `mcpServers`로 전달되며, 스킬은 `.kimi/skills/` 아래에 위치합니다(네이티브 발견).

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `kimi` |
| 설치 | [github.com/MoonshotAI/kimi-cli](https://github.com/MoonshotAI/kimi-cli)의 공식 가이드를 따르세요. |
| 인증 | Moonshot API 키이며, 공급사 문서에 따라 구성합니다. |

### Hermes (Nous Research)

ACP 프로토콜 에이전트입니다(Kimi와 전송 방식을 공유). 세션 재개가 작동하고, MCP 구성은 ACP `mcpServers`로 전달됩니다. 스킬 주입 경로는 일반적인 `.agent_context/skills/`로 폴백됩니다 — 의존하기 전에 스킬이 제대로 로드되는지 확인하세요.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `hermes` |
| 설치 | 최신 CLI 배포본은 Nous Research의 저장소 [github.com/NousResearch](https://github.com/NousResearch)를 참고하세요. |
| 인증 | 공급사 문서에 따릅니다. |

### OpenClaw

오픈 소스 CLI 에이전트 오케스트레이터입니다. MCP 구성은 Multica의 작업별 config wrapper를 통해 기록됩니다. **모델은 에이전트 계층에 바인딩됩니다**(`openclaw agents add --model`) — 작업별로 재정의할 수 없으며, Multica에서 `--model`이나 `--system-prompt`를 전달할 수 없습니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `openclaw` |
| 설치 | 프로젝트 [github.com/openclaw-org/openclaw](https://github.com/openclaw-org/openclaw)를 참고하세요(커뮤니티 유지 관리). |
| 인증 | OpenClaw의 문서에 따라 기반 모델 제공자를 구성하세요. |

### Pi (Inflection AI)

미니멀합니다. **세션 재개 방식이 특이합니다** — 재개 id가 문자열 id가 아니라 디스크에 있는 세션 파일의 경로입니다.

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `pi` |
| 설치 | Inflection의 CLI 문서 [pi.ai](https://pi.ai/)를 참고하세요. |
| 인증 | 공급사 문서에 따릅니다. |

### Antigravity (Google)

Google의 Antigravity CLI(`agy`)입니다. Google의 Antigravity 서비스와 짝을 이루며 Gemini 기반 모델을 실행합니다. 세션 재개는 `--conversation <id>`를 통해 작동하며, 데몬이 CLI 로그 파일에서 이를 캡처합니다. 모델 선택은 Antigravity CLI 자체 내부에서 관리됩니다 — Multica는 이 제공자에 대해 에이전트별 모델 선택기를 비활성화합니다. 스킬은 `.agents/skills/`에 기록됩니다(CLI가 Gemini CLI의 워크스페이스 스킬 레이아웃을 상속함 — [Antigravity 문서](https://antigravity.google/docs/gcli-migration) 참고).

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|---|---|
| 데몬이 찾는 이름 | `agy` |
| 설치 | [antigravity.google/docs/cli-overview](https://antigravity.google/docs/cli-overview)의 공식 가이드를 따르세요. CLI는 미리 빌드되어 제공됩니다 — `agy install`을 한 번 실행하여 PATH와 셸 별칭을 설정하세요. |
| 인증 | `agy`를 대화형으로 한 번 실행하여 Google 계정 로그인을 완료하거나, Antigravity 데스크톱 앱을 통해 로그인하세요 — CLI는 GUI가 기록한 keyring 항목을 재사용합니다. |
| 비고 | CLI는 구조화된 이벤트 스트림이 아니라 stdout에 일반 어시스턴트 텍스트를 출력합니다. 중간의 "I will run X" 줄과 최종 응답 모두 텍스트로 Multica에 전달됩니다. |

## 설치한 후에

1. **바이너리가 `PATH`에 있는지 확인하세요.** 새 터미널을 열고 `which <name>`(예: `which claude`, `which cursor-agent`, `which kiro-cli`, `which agy`)을 실행하세요. 경로가 출력되면 데몬이 찾을 수 있습니다. 아무것도 출력되지 않으면 먼저 셸의 `PATH`를 수정하세요(전형적인 원인은 다시 로드되지 않은 셸별 rc 파일입니다).
2. **데몬을 재시작하세요.** `multica daemon restart`를 실행하거나 데스크톱 앱을 다시 실행하세요. 데몬은 시작 시에만 `PATH`를 스캔합니다.
3. **런타임 페이지를 확인하세요.** Multica UI의 **런타임** 페이지에 이제 `(워크스페이스 × 도구)` 조합별로 한 행씩 나열되어야 합니다. 행에 "offline"이라고 표시되면 [데몬과 런타임 → 런타임이 오프라인으로 표시될 때](/daemon-runtimes#when-a-runtime-is-marked-offline)를 참고하세요.
4. **온보딩으로 돌아가세요.** "런타임 연결" 단계는 폴링을 수행하며 몇 초 안에 새 런타임을 인식합니다 — 새로 고칠 필요가 없습니다.

## 문제 해결

- **`which`는 바이너리를 찾는데 데몬은 찾지 못합니다.** 데몬이 예전 `PATH`로 시작되었습니다. 재시작하세요.
- **바이너리는 존재하지만 실행에 실패합니다.** 터미널에서 도구 자체의 `--version`이나 `--help`를 한 번 실행하세요 — 여기서 발생하는 대부분의 실패는 인증 누락, 만료된 토큰, 또는 Node.js / 런타임 불일치입니다.
- **런타임 페이지에 행은 표시되지만 작업이 즉시 실패합니다.** 작업을 트리거하면서 `multica daemon logs -f`를 확인하세요. 데몬은 도구 자체의 오류 출력을 그대로 보여줍니다.

더 광범위한 증상은 [문제 해결 가이드](/troubleshooting)를 참고하세요.

## 다음

- [데몬과 런타임](/daemon-runtimes) — 감지, 하트비트, 오프라인 처리가 작동하는 방식
- [AI 코딩 도구 매트릭스](/providers) — 도구가 연결된 후의 기능 차이
- [에이전트 생성 및 구성](/agents-create) — 에이전트에 사용할 도구를 선택하고 작업 실행 시작하기
