2026년 ACP를 통해 Codex, Claude Agent, OpenCode를 Devin Desktop에 연결하는 방법

2분 만에 알아보는 ACP란?#

2025년 8월, Zed Industries는 Agent Client Protocol을 공개 사양으로 발표했습니다. 2025년 말까지 JetBrains가 개발에 공식 합류했고, 12월에는 IDE 25.3 RC에서의 지원을 발표했습니다. 아이디어는 간단합니다. AI 기능을 갖춘 편집기는 수십 가지이고 에이전트도 수십 가지인데, 이전에는 편집기와 에이전트의 각 조합마다 별도의 통합 계층이 필요했습니다. ACP는 둘 사이의 계층을 표준화합니다.

ACP와 AI 에이전트의 관계는 LSP와 언어 서버의 관계와 같다는 비유가 흔히 쓰입니다. Microsoft가 LSP를 공개한 뒤로 Python용 VS Code 통합을 따로 만들고, Rust용을 또 만들고, Go용을 다시 만들 필요가 없어졌습니다. 각 언어는 표준에 따라 LSP 서버를 실행하고, LSP를 지원하는 편집기라면 어디든 통합할 수 있었습니다.

2026년 6월 현재 사양은 버전 1로 안정화되어 있습니다. TypeScript, Python, Rust, Java, Kotlin용 공식 SDK가 출시되었습니다. 12개 제품이 편집기에서 ACP 지원을 발표했습니다. Zed(기본 지원이자 프로토콜 제작자), 2025.3부터 지원하는 JetBrains IDE, VS Code, Neovim, Emacs, marimo, 그리고 5개의 소규모 제품입니다. Cognition의 편집기 Devin Desktop은 이들과 구별됩니다. 2026년 6월 2일 출시되었으며, 처음부터 ACP를 인터페이스의 핵심 요소로 삼았습니다.

Ailoot 사용 방법은 문서에서 확인할 수 있습니다.

시작하기 전에 무엇을 설치해야 하나요?#

Devin Desktop의 ACP 사용은 구독 요금제에 따라 제한됩니다. 무료 요금제인 Free에서는 ACP를 통한 서드파티 에이전트 이용이 비활성화되어 있습니다. 문서에도 명확히 나와 있습니다.

Pro는 월 $20입니다. 에이전트 세 개로 구성을 시험해 보려는 개인 바이브 코더에게는 이 정도면 충분합니다. 월 $200인 Max는 Devin Cloud를 백그라운드에서 계속 실행하는 경우에만 필요합니다. 팀당 $80에 구성원당 $40인 Teams는 공유 Spaces가 필요한 그룹을 위한 요금제입니다.

현재 Devin Desktop에서 ACP의 가장 큰 한계는 편집기가 레지스트리에서 에이전트를 직접 다운로드하지 않는다는 점입니다.

따라서 Codex, Claude, OpenCode CLI 세 가지를 모두 미리 직접 설치해야 합니다. 바이너리를 설치한 뒤에야 편집기에서 연결 가능한 에이전트로 인식합니다.

macOS와 Linux에서 가장 빠른 설치 방법:

# OpenAI의 Codex CLI
npm install -g @openai/codex

# Anthropic의 Claude Code (ACP 어댑터는 아래의 커뮤니티 어댑터 claude-agent-acp에서 제공됨)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# OpenCode (오픈 소스)
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

각 명령을 실행한 뒤 바이너리를 PATH에서 사용할 수 있는지 확인합니다.

codex --version
claude --version
opencode --version

명령이 응답하지 않으면 npm이 바이너리를 PATH 외부에 설치했거나 curl이 네트워크 시간 초과로 실패했을 수 있습니다. 계속 진행해도 소용없으니 먼저 설치 문제를 해결하세요.

Devin Desktop은 에이전트를 어디서 찾나요?#

Cognition은 .windsurf를 .devin으로 바꾸지 않고 익숙한 Windsurf 경로를 그대로 유지했습니다. 덕분에 기존 설정이 이전과 동일하게 계속 작동합니다.

레지스트리에서 에이전트 하나의 항목은 다음과 같습니다.

{
  "id": "codex-cli",
  "name": "Codex",
  "version": "0.42.0",
  "description": "OpenAI's coding agent",
  "authors": ["OpenAI"],
  "license": "Apache-2.0",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/opt/homebrew/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "darwin-x64": {
        "path": "/usr/local/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "linux-x64": {
        "path": "/usr/local/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "win32-x64": {
        "path": "C:\\Program Files\\codex\\codex.exe",
        "args": ["--acp"]
      }
    }
  }
}

핵심 필드는 path입니다. 디스크에서 실행 가능한 CLI 파일이 있는 위치입니다. npm으로 설치했다면 경로는 보통 ~/.nvm/.../node/.../bin/codex 또는 /usr/local/bin/codex입니다. which codex로 찾을 수 있습니다.

args 필드는 Devin Desktop이 실행 명령에 추가할 항목을 지정합니다. --acp 플래그는 CLI를 ACP 서버 모드로 시작하고 stdin/stdout을 통해 JSON-RPC로 편집기와 통신하는 데 필요합니다. 이 플래그가 없으면 CLI가 일반 대화형 모드로 실행되어 Devin Desktop에서 인식되지 않습니다.

registry.json을 수정하기 전에 백업하세요. 이 파일의 JSON 형식이 하나라도 잘못되면 모든 ACP 에이전트가 차단됩니다.

cp ~/.windsurf/acp/registry.json ~/.windsurf/acp/registry.json.backup

그런 다음 파일을 편집기에서 열고 에이전트 블록을 agents 배열에 추가합니다.

OpenAI Codex CLI 연결하기#

첫 번째 단계: 인증합니다. 인증이 없으면 CLI가 API를 호출할 수 없습니다.

codex auth login

명령을 실행하면 브라우저가 열립니다. ChatGPT Plus 또는 Team이 있다면 계정을 통해 인증하므로 별도의 API 키가 필요하지 않습니다. ChatGPT 구독이 없다면 platform.openai.com의 API 키를 요청합니다.

두 번째 단계: 일반 모드에서 작동하는지 확인합니다.

codex run "python으로 hello world를 작성해"

응답이 오고 ~/.codex/sessions/에 항목이 생기면 CLI가 정상적으로 작동하는 것입니다. 이제 편집기에 연결할 수 있습니다.

세 번째 단계: ~/.windsurf/acp/registry.json에 블록을 추가합니다. 위 절의 구조를 사용하고 which codex로 path를 확인해 입력합니다.

which codex
# /opt/homebrew/bin/codex

네 번째 단계: 편집기에서 에이전트를 활성화합니다. Devin Desktop에서 명령 팔레트를 엽니다.

• macOS에서는 Cmd+Shift+P
• Windows 및 Linux에서는 Ctrl+Shift+P

팔레트에서 다음 명령을 실행합니다: Devin User Settings. 열린 창에서 Agents 탭으로 이동합니다. 레지스트리를 편집한 뒤 Codex가 목록에 표시되어야 합니다. 옆의 스위치를 “on”으로 전환합니다.

활성화하면 Agent Command Center에 새 열이 나타납니다. 작업을 할당하면 Codex가 완료할 수 있습니다.

이 테스트에서 Codex는 세 에이전트 중 가장 빠르게 응답했습니다. “이 함수에 로깅을 추가해”라는 작업에 약 8초가 걸렸습니다. 같은 작업에 Claude는 16초, OpenCode는 22초가 걸렸습니다.

Codex가 적합한 경우:

• 긴 추론 없이 빠르고 표준적인 코드가 필요할 때
• 스캐폴딩을 작성하고 작은 수정을 연달아 많이 하려 할 때
• 기존 사양을 바탕으로 작업하며 해결책이 명확할 때

Codex가 적합하지 않은 경우:

• 절충안을 검토해야 하는 복잡한 아키텍처 작업: 종종 세부 사항을 생략합니다
• 균형 잡힌 답변이 필요한 법적 민감성이 있는 코드: Claude가 더 나은 선택입니다
• 프롬프트를 세밀하게 조정하고 자체 규칙을 사용하는 데 익숙한 경우: Claude의 도구가 더 유연합니다

Anthropic Claude Agent 연결하기#

Anthropic은 아직 “Claude Agent”라는 이름의 자체 ACP 바이너리를 배포하지 않습니다. Devin Desktop은 일반 Claude Code와 같은 것을 사용하되 shim을 통해 실행합니다. 이 shim은 프로토콜 저장소의 claude-agent-acp 어댑터이며 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다.

첫 번째 단계: Claude Code를 인증합니다.

claude auth login

Claude Pro 또는 Max 구독이 있다면 계정을 통해 인증합니다. 그렇지 않으면 console.anthropic.com에서 API 키를 요청합니다.

두 번째 단계: 확인합니다.

claude "이 함수가 Result<T, E>를 반환하도록 다시 작성해"

CLI가 응답하면 어댑터를 설치하고 편집기에 연결할 수 있습니다.

세 번째 단계: 어댑터를 설치합니다.

npm install -g @agentclientprotocol/claude-agent-acp

네 번째 단계: registry.json에 블록을 추가합니다. path 필드는 claude 자체가 아니라 어댑터 바이너리를 가리켜야 합니다.

{
  "id": "claude-agent",
  "name": "Claude Agent",
  "version": "0.4.0",
  "description": "Anthropic's coding agent (community ACP adapter)",
  "authors": ["Anthropic", "ACP community"],
  "license": "Apache-2.0",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/opt/homebrew/bin/claude-agent-acp",
        "args": []
      }
    }
  }
}

다섯 번째 단계: Devin 설정의 Agents 탭에서 활성화합니다.

이 테스트에서 Claude Agent는 가장 큰 작업을 가장 잘 처리했습니다. “모든 import와 테스트를 보존하면서 이 600줄짜리 컴포넌트를 세 개 파일로 나눠”라는 작업에서 Codex는 컴포넌트가 세 곳에서 렌더링된다는 점을 두 번이나 놓쳤습니다. Claude는 첫 시도에서 모든 사항을 파악했습니다.

Claude Agent는 Claude Code와 같은 단점이 있습니다.

• 간단한 작업에서는 Codex보다 느립니다
• 구독 대신 API를 사용하면 호출당 비용이 더 많이 듭니다

여러 AI 에이전트가 바이너리 동물원처럼 되는 대신 함께 작업하도록 설정하고 싶으신가요? 에이전트를 연결하는 것은 기술적인 부분입니다. 더 중요한 것은 에이전트마다 다른 에이전트가 이미 한 일을 알 수 있도록 컨텍스트를 어떻게 배분할지 아는 것입니다. 이는 컨텍스트 엔지니어링의 일부입니다. 시스템을 이루는 세 가지 요소는 나의 AI 클론, 프로젝트의 세컨드 브레인, 그리고 각 작업에 대한 컨텍스트 엔지니어링입니다. 그 후에는 에이전트들이 어떤 프로토콜로 통신하는지가 중요하지 않습니다. 같은 방식으로 작동합니다.

OpenCode 연결하기: 무료 대안#

OpenCode는 2026년 초 Claude Code의 오픈 소스 대안으로 시작되었습니다. 6월이 되자 저장소는 별 30,000개 이상을 모았고, 문서는 12개 언어로 번역되었으며 Ollama와 vLLM용 사전 설정을 바로 사용할 수 있었습니다.

스크립트로 설치합니다.

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

확인합니다.

opencode --version

다음으로 OpenCode가 사용할 모델을 설정합니다. 완전히 로컬에서 실행하려면 Ollama를 시작하고 OpenCode가 이를 사용하도록 지정합니다.

opencode config set provider ollama
opencode config set base_url http://localhost:11434
opencode config set model qwen3.5-coder:32b

Ailoot 문서에서 도구 가이드 찾기

그런 다음 registry.json에 블록을 추가합니다.

{
  "id": "opencode",
  "name": "OpenCode",
  "version": "0.18.1",
  "description": "Open source coding agent",
  "authors": ["OpenCode community"],
  "license": "MIT",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/usr/local/bin/opencode",
        "args": ["acp"]
      }
    }
  }
}

Devin 설정에서 활성화하면 끝입니다.

Qwen 3.5 Coder를 사용하는 OpenCode는 Codex와 Claude보다 눈에 띄게 느렸습니다. 작업당 평균 22–25초가 걸렸고 경쟁 제품은 8–16초였습니다. 반면 비용이 들지 않고, 뒤에 있는 어떤 팀도 접근 권한을 취소할 수 없습니다.

OpenCode가 적합한 경우:

• 로컬 GPU가 있고 코딩 작업을 오프라인에서 실행하려는 경우

• 학습 프로젝트를 진행 중이고 아직 API에 돈을 쓰고 싶지 않은 경우

• 오픈 소스 모델이 폐쇄형 모델에 얼마나 뒤처지는지 비교하려는 경우

OpenCode가 적합하지 않은 경우:

• Claude에 가까운 품질이 필요한 경우: 오픈 소스 모델은 아직 따라잡지 못했습니다
• 50K+ 토큰의 컨텍스트를 사용하는 대규모 아키텍처 작업: 로컬 모델은 종종 맥락을 놓칩니다
• 속도가 중요한 경우: 4090에서도 OpenCode는 클라우드 기반 Codex보다 느립니다

Spaces: 에이전트 간 컨텍스트 공유#

이전에는 Windsurf에서 각 에이전트가 별도의 세션을 사용했습니다. Cascade를 시작한 다음 Codex를 실행해도 서로의 작업을 알지 못했습니다. Cognition은 Spaces로 이 문제를 해결했습니다.

Space 안에서 에이전트는 다음을 볼 수 있습니다.

• 다른 에이전트가 변경한 파일
• 최근 작업과 결정의 기록
• 공유된 프롬프트 컨텍스트(예: CLAUDE.md 또는 AGENTS.md)
• 진행 중인 pull request와 그 댓글

Space를 만들려면:

1. Agent Command Center를 엽니다(Devin Desktop 상단 표시줄의 버튼).
2. 오른쪽 위에서 “New Space”를 클릭합니다.
3. 프로젝트 폴더를 Space에 연결합니다.
4. 설정에서 활성화한 에이전트 중 필요한 에이전트를 추가합니다.

에이전트 세 개를 함께 사용하는 작업 방식:

1. Codex가 Space에서 첫 구현 초안을 작성합니다.
2. Claude Agent가 Codex의 작업을 보고 코드를 검토하며 복잡한 부분을 리팩터링하고 정리합니다.
3. OpenCode가 최종 버전의 테스트를 작성합니다.

세 에이전트 모두 동일한 AGENTS.md(공유 프로젝트 규칙 파일)와 동일한 작업 파일을 사용합니다. 컨텍스트를 반복해서 제공할 필요가 없습니다.

세 프로젝트의 테스트에서는 두 가지가 확인되었습니다. 첫째, 에이전트끼리 정보를 반복할 필요가 없어 작업 시작부터 PR 완료까지 걸리는 시간이 약 3분의 1로 단축되었습니다. 둘째, Codex와 Claude가 때때로 코드를 서로 다른 방향으로 끌고 가서 수동 개입은 더 많이 필요했습니다. AGENTS.md를 엄격하고 명확하게 작성하는 것이 유용합니다.

아직 자체 AGENTS.md가 없다면 AGENTS.md와 CLAUDE.md를 함께 사용하는 방법 가이드를 참고하세요. 세 에이전트가 모두 읽는 단일 지침 파일을 설명합니다.

각 에이전트는 언제 사용해야 하나요?#

패턴 1. 30분 안에 표준 기능 만들기

새 테이블의 CRUD, 필드 두 개짜리 양식, 간단한 웹 페이지. Codex를 선택하세요. 5분 만에 작성할 테니 검토하고 배포하면 됩니다. Claude는 여기서 생각하는 데 너무 오래 걸립니다. OpenCode는 충분히 빠르지 않습니다.

패턴 2. 절충안이 있는 아키텍처 작업

이 부분을 별도 서비스로 분리할지 모놀리스에 남겨둘지 결정해야 합니다. 또는 기존 프로젝트에서 Redux와 Zustand 중 하나를 골라야 합니다. Claude를 선택하세요. 주장을 따져볼 수 있습니다. Codex는 논의 없이 “해결책”을 제시하고, 그 해결책은 틀릴 가능성이 큽니다.

패턴 3. 이미 작성된 코드의 테스트 커버리지

에이전트 하나가 코드를 작성한 뒤 Claude나 OpenCode로 전환해 테스트를 작성하세요. Codex는 어떤 엣지 케이스가 중요한지 잘 판단하지 못합니다. Claude는 복잡한 비즈니스 로직을 테스트하는 데 다른 에이전트보다 낫고, OpenCode는 API 통합 테스트 작성에 능숙합니다.

패턴 4. 오프라인 로컬 개발

비행기, 기차, 인터넷이 없는 다차. Codex와 Claude는 API가 필요하므로 작동하지 않습니다. Ollama와 로컬 모델을 사용하는 OpenCode가 유일한 선택입니다. 품질은 낮지만 코드를 작성할 수는 있습니다.

패턴 5. 답변 세 가지 비교하기

어떤 접근법이 맞는지 확신이 서지 않는다면 Spaces를 통해 세 에이전트 모두에게 같은 작업을 맡기세요. 세 답변을 비교한 뒤 가장 좋은 것을 선택하거나 조합하세요. 토큰 비용은 더 들지만 중요한 작업에서는 그만한 가치가 있습니다.

이 작업 리듬에서는 작업의 60%를 Codex(속도), 30%를 Claude(품질), 10%를 OpenCode(오프라인)에 맡깁니다. 이 사례에서는 일주일에 한 번 어려운 작업에 세 에이전트를 모두 Spaces에서 실행해 제안을 비교합니다.

Devin Desktop 요금제와 에이전트 구독#

Devin Desktop을 유료로 이용하더라도 각 ACP 에이전트마다 별도의 구독이 필요합니다.

• Codex — ChatGPT Plus 또는 Team(최소 $20), 또는 종량제 방식의 OpenAI API 키
• Claude Agent — Claude Pro($20) 또는 Max, 또는 Anthropic API 키.
• OpenCode — Ollama를 통해 로컬 모델을 사용하면 무료입니다.

윤리적으로 최소한 지켜야 할 것은 여러 사람이 계정을 공유하지 않는 것입니다. 계정은 한 사람에게 등록됩니다.

2026년 6월 현재 에이전트 세 개를 모두 사용하는 구성의 기본 구독 비용은 월 약 $60입니다. Devin Pro($20), ChatGPT Plus($20), Claude Pro($20)입니다. Claude 없이 Codex와 OpenCode로 줄이면 $40입니다.

ACP와 MCP는 어떻게 다른가요?#

둘 다 “에이전트용 프로토콜”이고 JSON-RPC를 사용하기 때문에 혼동하는 경우가 많습니다. 차이는 무엇을 연결하느냐에 있습니다.

Anthropic의 MCP—Model Context Protocol은 에이전트를 데이터 소스 및 도구에 연결합니다. 에이전트는 MCP 서버를 통해 데이터베이스를 확인하고 파일을 읽고 GitHub API를 호출하고 Notion에 접근할 수 있습니다. 입력 데이터를 분석하고 사용할 도구를 결정합니다.

Zed와 JetBrains의 ACP—Agent Client Protocol는 편집기를 에이전트에 연결합니다. ACP를 통해 IDE는 사용자가 선택한 코드, 열어 둔 파일, 명령 팔레트에서 실행한 명령을 에이전트에 전달합니다. 에이전트는 파일 수정, 확인 요청, 작업 진행 상황을 돌려줍니다.

에이전트는 ACP를 통해 편집기와 통신하고 MCP를 통해 도구와 통신합니다. 구조는 다음과 같습니다.

┌─────────────────┐
│ Devin Desktop   │ ← 편집기
└────────┬────────┘
         │ ACP (Apache 2.0, stdio를 통한 JSON-RPC)
┌────────▼────────┐
│ Claude Agent    │ ← 에이전트
└────────┬────────┘
         │ MCP (Anthropic, HTTP 또는 stdio를 통한 JSON-RPC)
┌────────▼────────┐
│ MCP 서버        │ ← 도구 (데이터베이스, 파일, API)
└─────────────────┘

MCP에 대한 자세한 내용은 바로 사용할 수 있는 서버 일곱 개의 연결 예시를 담은 별도 가이드 Claude Code용 MCP 서버를 참고하세요.

2026년 6월 현재 작동하지 않는 것은 무엇인가요?#

2주간 테스트하며 파악한 주목할 만한 제한 사항 세 가지:

레지스트리가 에이전트를 다운로드하지 않습니다. 이 가이드 앞부분에서 언급했듯이 Devin Desktop에서는 CLI 바이너리를 직접 설치해야 합니다. 설치 스크립트로 처리할 수 있지만, 가이드에서 이 점을 빠뜨리는 경우가 많습니다.

모든 편집기 기능이 모든 에이전트에 전달되지는 않습니다. 현재 여러 파일을 하나의 트랜잭션으로 편집하는 기능은 Devin Local에서만 완전히 작동합니다. ACP를 통한 Codex와 Claude에는 파일 편집 명령이 한 번에 한 파일씩 전달됩니다. 대부분의 작업에는 문제가 없지만 한 작업에서 5개 이상의 파일에 걸친 리팩터링을 하려면 Devin Local로 다시 전환해야 합니다.

병렬 작업 중 충돌이 발생합니다. 한 Space에서 두 에이전트가 동시에 같은 파일을 수정하면 나중에 쓴 버전이 이전 버전을 덮어씁니다. Devin Desktop은 아직 충돌 diff를 표시하지 않습니다. 해결 방법은 작업에서 각 에이전트에 서로 다른 파일을 할당하거나 PR을 통해 작업한 뒤 merge 충돌을 직접 해결하는 것입니다.

JetBrains는 IDE 25.3 RC의 ACP 구현에서도 이와 비슷한 베타 제한 사항을 언급합니다.

Devin Desktop과 같은 방식입니다. CLI를 직접 설치한 다음 편집기에서 연결합니다.

생태계는 어떤 방향으로 나아가고 있나요?#

현재 ACP는 주요 표준 중 하나지만 유일한 표준은 아닙니다. 세 가지 표준이 나란히 성장하고 있습니다.

• MCP (Anthropic)—에이전트와 도구 간 연결. 이미 사실상의 표준입니다.
• A2A (Google, 2025년 4월)—에이전트 간 연결. 중앙 조정자 없이 독립 에이전트 간에 통신합니다.
• ACP (Zed, JetBrains, 2025년 말)—편집기와 에이전트 간 연결.

앞으로 몇 달 안에 Cursor와 Replit Agent도 ACP를 인터페이스에 통합할 것으로 예상됩니다. 현재 이들은 독점 API를 사용합니다. 주요 업체 두 곳이 ACP를 채택하면 표준이 보편화됩니다. 그러면 “어떤 편집기에서든 내 에이전트 사용하기”가 일반적인 방식이 됩니다.

바이브 코더에게 이는 두 가지를 의미합니다. 첫째, 새 모델을 시험하기 위해 앱 다섯 개를 설치할 필요가 없습니다. 둘째, 공급업체가 내일 가격 정책을 바꾸거나 서비스를 종료하더라도 해당 에이전트를 ACP 편집기로 옮겨 계속 작업할 수 있습니다.

에이전트 세 개를 설정하는 것은 기술적인 부분입니다. 기술적 선택이 제품에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것은 별개의 역량입니다. 핵심은 AI가 나의 사고방식을 재현하고(AI 클론), 프로젝트 컨텍스트를 기억하며(세컨드 브레인), 작업 규칙을 읽는(컨텍스트 엔지니어링) 시스템을 만드는 것입니다. 이 세 요소가 작동하는 시스템을 구성합니다. 그다음에는 저녁 한 번이면 도구를 바꿀 수 있습니다.

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