AI 코딩 도구 대조표
Multica는 12개의 AI 코딩 도구를 지원합니다. 모두 동일한 인터페이스를 구현하지만, 기능 세부사항은 크게 다릅니다.
Multica는 12개의 AI 코딩 도구를 기본 지원합니다. 이들은 모두 동일한 인터페이스(대기열 적재, 디스패치, 실행, 결과 반환)를 구현하므로, 같은 Multica 보드에서 어느 것이든 구동할 수 있습니다. 하지만 기능 세부사항은 크게 다릅니다: 세션 재개가 실제로 동작하는지, MCP를 지원하는지, 스킬 파일이 어디에 위치하는지, 모델을 어떻게 선택하는지. 이 페이지가 전체 대조표입니다.
에이전트를 생성할 때 도구를 고르는 방법은 에이전트 생성 및 구성을 참고하세요.
기능 대조 매트릭스
| 도구 | 공급사 | 세션 재개 | MCP | 스킬 주입 경로 | 모델 선택 |
|---|---|---|---|---|---|
| Antigravity | ✅ (--conversation <id>) | ❌ | .agents/skills/ | Antigravity CLI 자체 내부에서 관리 | |
| Claude Code | Anthropic | ✅ | ✅ | .claude/skills/ | 정적 + flag |
| Codex | OpenAI | ⚠️ 코드는 존재하지만 도달 불가 | ✅ | $CODEX_HOME/skills/ | 정적 |
| Copilot | GitHub | ✅ | ❌ | .github/skills/ | 정적 (계정 권한으로 결정) |
| Cursor | Anysphere | ⚠️ 코드는 존재하지만 사용 불가 | ❌ | .cursor/skills/ | 동적 탐색 |
| Gemini | ❌ | ❌ | .agent_context/skills/ | 정적 | |
| Hermes | Nous Research | ✅ | ✅ | .agent_context/skills/ (fallback) | 동적 탐색 |
| Kimi | Moonshot | ✅ | ✅ | .kimi/skills/ | 동적 탐색 |
| Kiro CLI | Amazon | ✅ | ✅ | .kiro/skills/ | 동적 탐색 |
| OpenCode | SST | ✅ | ✅ | .opencode/skills/ | 동적 탐색 + variant |
| OpenClaw | 오픈소스 | ✅ | ✅ | .agent_context/skills/ (fallback) | 에이전트에 바인딩되어 작업마다 전환 불가 |
| Pi | Inflection AI | ✅ (세션이 파일 경로) | ❌ | .pi/skills/ | 동적 탐색 |
각 도구의 용도
Antigravity
Google에서 제공합니다. CLI 바이너리 이름은 agy입니다. Google의 Antigravity 서비스와 연동되며 Gemini 기반의 기본 모델을 함께 제공합니다. 세션 재개가 동작합니다 — --conversation <id>를 통해서이며, stdout이 구조화된 이벤트 스트림이 아니라 일반 텍스트이기 때문에 데몬이 CLI의 로그 파일에서 conversation UUID를 캡처합니다. --model flag는 없습니다 — 모델 선택은 Antigravity CLI 설정 안에 있으므로, Multica는 이 제공자에 대해 에이전트별 모델 선택기를 비활성화합니다. 스킬은 .agents/skills/에 들어갑니다(CLI가 Gemini CLI의 워크스페이스 스킬 레이아웃을 그대로 따릅니다 — Antigravity 마이그레이션 문서 참고).
Claude Code
Anthropic에서 제공합니다. 신규 사용자에게 첫 번째 선택지이며, 가장 완전한 기능 세트를 갖추고 있습니다: 세션 재개가 실제로 동작하고, MCP 구성을 읽으며, --max-turns와 --append-system-prompt 같은 세부 조정 flag를 지원합니다. Anthropic API 키가 필요합니다.
Codex
OpenAI에서 제공합니다. JSON-RPC 2.0을 사용하고, 상태 유지 능력이 더 강하며, 더 세밀한 승인 메커니즘(exec_command 및 patch_apply에 대한 수동 승인)을 갖추고 있습니다. MCP 구성은 작업별 $CODEX_HOME/config.toml에 기록됩니다. 세션 재개 코드는 존재하지만 현재 도달할 수 없습니다 — 재개가 필요하다면 Claude Code나 ACP 계열 중 하나를 선택하세요.
Copilot
GitHub에서 제공합니다. 모델 라우팅은 GitHub 계정 권한을 거칩니다 — 도구가 직접 모델을 선택하지 않고, GitHub가 어떤 모델을 제공할지 결정합니다. .github/skills/에 스킬을 두는 것은 GitHub CLI의 기본 탐색 메커니즘입니다.
Cursor
Anysphere에서 제공하며, Cursor 에디터에 대응하는 CLI입니다. 세션 재개 코드는 존재하지만 실제로는 동작하지 않습니다 — Cursor CLI 이벤트 스트림이 세션 ID를 반환하지 않으므로, 전달하는 재개 값은 항상 무효입니다. 재개가 필요하다면 다른 것을 선택하세요.
Gemini
Google에서 제공하며, Gemini 2.5 및 3 시리즈를 지원합니다. 세션 재개도 MCP도 지원하지 않습니다 — 긴 컨텍스트 기억이 필요 없는 일회성 작업에 적합합니다.
Hermes
Nous Research에서 제공합니다. ACP 프로토콜을 사용합니다(Kimi와 전송 계층을 공유합니다). 세션 재개가 동작하고, MCP 구성은 ACP mcpServers로 전달됩니다. 하지만 스킬 주입 경로는 전용 경로가 아니라 범용 fallback(.agent_context/skills/)입니다 — Hermes CLI 자체가 이 경로를 읽지 않으면 스킬이 적용되지 않을 수 있습니다. 테스트로 확인하세요.
Kimi
Moonshot에서 제공하며, 중국 시장을 겨냥합니다. Hermes와 ACP 프로토콜을 공유하고 MCP 구성도 ACP mcpServers로 전달되지만, 스킬 경로 .kimi/skills/는 Kimi CLI의 기본 탐색 메커니즘으로 Hermes의 fallback과는 다릅니다.
Kiro CLI
Amazon에서 제공합니다. kiro-cli acp를 통해 stdio 위에서 ACP를 사용합니다. 세션 재개는 ACP session/load로 동작하고, MCP 구성은 ACP mcpServers로 전달되며, 모델 선택은 session/set_model로 동작하고, 스킬은 프로젝트 수준 기본 탐색을 위해 .kiro/skills/로 복사됩니다.
OpenCode
SST에서 제공하는 오픈소스입니다. 사용 가능한 모델과 모델 variant를 동적으로 탐색합니다(CLI의 구성 파일을 스캔). 세션 재개가 동작하고, 에이전트의 mcp_config 필드를 소비합니다. Multica는 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 환경 변수를 통해 이를 인라인으로 주입하므로, 에이전트의 MCP 서버가 작업 디렉터리의 opencode.json(에이전트 또는 사용자가 소유하는 파일)을 건드리지 않고 OpenCode에 전달됩니다. 모델이 variant를 노출하면 Multica는 이를 에이전트 thinking selector로 표시하고 선택한 값을 opencode run --variant로 전달합니다. 자신의 모델 카탈로그를 커스터마이징하고 싶은, 만지작거리기 좋아하는 사용자에게 적합합니다.
OpenClaw
오픈소스 프로젝트이며, CLI 에이전트 오케스트레이터입니다. MCP 구성은 Multica의 작업별 config wrapper를 통해 기록됩니다. 모델이 에이전트 계층에 바인딩됩니다(openclaw agents add --model) — 작업마다 재정의할 수 없습니다. 구성이 엄격하게 통제됩니다: 사용자는 --model이나 --system-prompt를 전달할 수 없으며, 에이전트 등록 구성이 결정합니다.
Pi
Inflection AI에서 제공하며, 미니멀합니다. 세션 재개 방식이 특이합니다 — 세션 ID가 문자열 ID가 아니라 디스크상의 파일 경로(~/.pi/...)입니다. 다른 도구에서는 재개 id가 CLI가 반환하는 문자열이지만, Pi에서는 재개 id가 세션 파일 그 자체입니다.
세션 재개: 실제로 지원하는 도구
세션 재개 메커니즘은 작업에서 다룹니다. 다음은 도구별 정확한 현재 상태입니다:
| 상태 | 도구 | 의미 |
|---|---|---|
| ✅ 실제로 동작 | Antigravity, Claude Code, Copilot, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, OpenClaw, Pi | 재개 id를 전달하면 이전 컨텍스트에서 이어집니다 |
| ⚠️ 코드는 존재하지만 도달 불가 | Codex, Cursor | 코드에 재개 경로가 있지만 실제로는 도달하지 않습니다(Codex는 조용히 폴백하고, Cursor는 세션 id를 반환하지 않습니다) — 미지원으로 간주하세요 |
| ❌ 없음 | Gemini | CLI에 재개 메커니즘이 없습니다 |
의사결정을 위해: 워크플로에서 에이전트가 작업 간에 컨텍스트를 유지해야 한다면(실패 재시도, 수동 재실행, 대화형 반복), ✅ 행에 있는 도구만 선택하세요.
MCP 구성: 도구별 지원
12개 도구 중 mcp_config를 실제로 소비하는 것은 7개입니다: Claude Code, Codex, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, OpenClaw. 나머지 5개는 이 필드를 받아들이지만 무시합니다 — 오류도, 경고도 없으며, 구성이 그저 효과를 내지 못합니다.
각 도구의 연결 방식은 다릅니다: Claude Code는 --mcp-config와 --strict-mcp-config로 받고, Codex는 데몬이 관리하는 mcp_servers 블록을 작업별 $CODEX_HOME/config.toml에 기록하며, Hermes/Kimi/Kiro CLI는 ACP mcpServers로 받습니다. OpenCode는 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 환경 변수로 인라인 구성을 받고, OpenClaw는 Multica의 작업별 config wrapper를 통해 mcp.servers를 받습니다. OpenCode 경로는 프로젝트의 opencode.json을 다시 쓰지 않습니다.
에이전트 구성에서 mcp_config를 설정했더라도 MCP 열에 ✅가 없는 도구를 선택하면, MCP 서버가 해당 에이전트에 아무런 효과도 미치지 않습니다. MCP 연동은 도구별로 구현됩니다.
스킬 파일이 위치하는 곳
각 도구는 자체 스킬 탐색 경로를 사용합니다. 작업이 실행되기 전에 Multica 데몬이 워크스페이스의 스킬 파일을 해당 경로로 복사합니다:
| 도구 | 경로 | 기본 탐색 여부 |
|---|---|---|
| Claude Code | .claude/skills/ | ✅ 기본 |
| Codex | $CODEX_HOME/skills/ | ✅ 기본 |
| Copilot | .github/skills/ | ✅ 기본 |
| Cursor | .cursor/skills/ | ✅ 기본 |
| Kimi | .kimi/skills/ | ✅ 기본 |
| Kiro CLI | .kiro/skills/ | ✅ 기본 |
| OpenCode | .opencode/skills/ | ✅ 기본 |
| Pi | .pi/skills/ | ✅ 기본 |
| Antigravity | .agents/skills/ | ✅ 기본 (Gemini CLI의 워크스페이스 레이아웃을 따름 — Antigravity 문서 참고) |
| Gemini | .agent_context/skills/ | ⚠️ 범용 fallback |
| Hermes | .agent_context/skills/ | ⚠️ 범용 fallback |
| OpenClaw | .agent_context/skills/ | ⚠️ 범용 fallback |
fallback 경로를 쓰는 도구가 실제로 이 디렉터리를 읽는지는 해당 도구 자체의 문서에 따라 달라지며 — 보장되지 않습니다. Gemini / Hermes / OpenClaw에서 스킬이 적용되지 않는다면, 먼저 이 점을 확인하세요.
스킬의 생성과 사용은 스킬을 참고하세요.
다음
- 에이전트 생성 및 구성 — 에이전트에 사용할 도구를 선택하세요
- 작업 — 작업 생명주기와 세션 재개 메커니즘
- 데몬과 런타임 — 도구가 실행되는 곳과 Multica에 연결되는 방식
- 에이전트 런타임 설치 — 지원되는 12개 도구 각각의 설치 및 인증