AI 코딩 도구 설치

로컬 런타임은 Multica 데몬과 데몬이 호출할 수 있는 AI 코딩 도구 하나, 두 부분으로 구성됩니다. 사용할 도구만 설치하면 되며 모든 도구를 설치할 필요는 없습니다.

1. 도구 선택

이미 설치되어 로그인된 도구에는 추가 설정이 필요 없습니다. 도구마다 모델, MCP, 세션 복원, 스킬 지원이 다릅니다. 자세한 차이는 AI 코딩 도구 비교를 참고하세요.

Multica는 현재 다음 명령을 감지합니다.

"지원됨"은 Multica가 해당 CLI를 호출할 수 있다는 뜻이며 Multica가 도구의 계정, 구독, 모델 사용량을 제공한다는 뜻은 아닙니다.

2. 로컬에서 로그인 완료

설치 후 터미널에서 도구를 한 번 직접 실행하고 도구 자체의 절차에 따라 로그인하거나 모델 서비스를 설정합니다. 터미널에서 요청을 완료하지 못하면 데몬이 호출할 때도 실패합니다.

CodeArts는 TUI뿐 아니라 codearts run --model provider/model "OK만 응답하세요"로 비대화형 모드도 확인하세요. 현재 CodeArts CLI에서는 사용자 지정 provider가 TUI에서 동작하더라도 run, models, serve에 여전히 CODEARTS_CLI_AK / CODEARTS_CLI_SK가 필요할 수 있습니다. Multica는 ~/.codeartsdoer/codearts_cli.json 또는 .jsonc에서 사용자 지정 모델을 찾을 수 있지만, 실행에는 codearts run을 사용하므로 해당 인증 요구 사항을 따릅니다.

Reasonix를 사용할 때는 데몬을 시작하기 전에 reasonix setup을 실행해 기본 공급자와 모델을 설정하세요.

QwenPaw를 사용할 때는 QwenPaw 자체 설정에서 공급자와 모델을 선택하세요. Multica는 실행 시 QwenPaw의 모델을 덮어쓸 수 없습니다.

MiniMax Code를 사용하려면 지원되는 Node.js 버전(>=22.19 <23 또는 >=24 <27)을 설치한 뒤 npm install --global @minimax-ai/code@latest를 실행하세요. npm 전역 설치는 mcode를 npm의 전역 실행 파일 디렉터리에 추가합니다. command -v mcode 또는 Get-Command mcode에서 찾지 못하면 해당 디렉터리를 PATH에 추가하세요. 그다음 mcode login을 실행합니다. 모델은 MiniMax Code가 관리하며 Multica는 ACP를 통해 이를 덮어쓸 수 없습니다.

DeepSeek Harness를 사용하려면 Node.js 20+를 설치하고 npm install -g @deepseek-ai/dsh를 실행한 뒤 Multica 런타임 프로필을 추가하세요. 이 번들이 Multica가 사용하는 --stdio 프로토콜을 제공하며, dsh만으로는 사용할 수 없는 이유이기도 합니다. MULTICA_DSH_PROFILE_BUNDLE에 설치할 번들을 설정하면 데몬이 대신 추가합니다. 직접 하려면 dsh plugin --profile multica add <bundle>을 실행하세요. <bundle>은 dsh plugin이 받아들이는 모든 형태 — npm 패키지 이름, 디렉터리, 패키징된 tarball — 이며, Multica 자체 브리지는 multica-ai/dsh-multica-runtime에 있습니다. 아직 공개 npm 레지스트리에 게시되지 않았으므로(multica#6936), 현재 셀프호스트 팀은 해당 저장소에서 직접 빌드한 뒤 변수를 빌드 산출물 디렉터리로 지정합니다. 데몬을 실행하는 기기와 빌드한 기기가 다르면 npm pack이 만든 tarball을 지정하세요. 브리지가 게시되면 패키지 이름을 쓰는 것이 가장 간단합니다. 어느 쪽이든 팀이 직접 게시하거나 빌드한 산출물을 우선하세요. 이 값은 추가 확인 없이 모든 데몬 호스트의 DSH 홈에 설치되므로, 검증되지 않은 서드파티 패키지를 지정하는 것은 편의의 문제가 아니라 공급망에 관한 결정입니다. npm 패키지 대신 DeepSeek Harness Desktop을 설치했다면, 데몬은 그 앱이 생성하는 CLI 심(shim)도 앱 자체의 사용자 데이터 디렉터리에서 찾습니다. macOS는 ~/Library/Application Support/DSH Desktop, Windows는 %APPDATA%\DSH Desktop입니다. Windows의 이 경로는 로밍 애플리케이션 데이터이지 설치 디렉터리가 아닙니다. 앱 자체는 Program Files 또는 %LOCALAPPDATA%\Programs에 설치되지만, 앱이 구동하는 CLI는 사용자별 다른 상태와 함께 저장됩니다. 이 경로의 버전 구간은 생성된 id이므로 데몬이 열거하여 가장 최신 것을 우선합니다. PATH에 다른 것이 필요하지 않습니다. 생성된 심은 앱에 포함된 런타임을 절대 경로로 실행합니다. DSH Desktop이 기본이 아닌 위치에 있다면 MULTICA_DSH_PATH로 그 심을 지정하세요. 데몬은 dsh --profile multica --probe가 성공한 경우에만 DeepSeek Harness를 등록하고, 실패하면 /health에 프로필 누락을 보고합니다. 데몬을 시작하기 전에 DEEPSEEK_API_KEY를 설정(또는 dsh 자체 설정에 저장)하세요.

로그인 자격 증명은 도구가 로컬에 저장합니다. Multica는 Claude, Codex, Cursor 또는 다른 CLI의 로그인 token을 받지 않습니다.

3. 데몬이 명령을 찾을 수 있는지 확인

macOS, Linux 또는 WSL에서 실행합니다.

command -v <command>
<command> --version

Windows PowerShell에서 실행합니다.

Get-Command <command>
<command> --version

<command>를 표에 있는 claude, codex, cursor-agent 같은 명령으로 바꾸세요. 첫 명령이 실행 파일 경로를 반환합니다.

터미널에서는 도구를 찾지만 Desktop이나 백그라운드 데몬에서는 찾지 못한다면 보통 서로 다른 PATH를 사용하기 때문입니다. 앱을 다시 시작하거나 해당 MULTICA_<PROVIDER>_PATH 환경 변수로 절대 경로를 지정할 수 있습니다. 전체 설정은 환경 변수를 참고하세요.

4. 다시 감지하고 온라인 상태 확인

CLI로 데몬을 시작합니다.

multica daemon start

데몬이 이미 실행 중이고 새 도구를 설치했다면 다시 시작합니다.

multica daemon restart

Multica Desktop을 사용한다면 앱을 종료한 뒤 다시 열면 됩니다.

그런 다음 Multica의 런타임 페이지를 엽니다. 대상 컴퓨터 아래에 해당 도구가 나타나고 온라인으로 표시됩니다. 이제 에이전트를 만들거나 수정할 때 이 런타임을 선택할 수 있습니다.

도구가 감지되지 않을 때

다음 순서로 확인하세요.

1. 터미널에서 도구 자체를 실행해 설치와 로그인이 모두 완료되었는지 확인합니다.
2. command -v 또는 Get-Command로 실제 명령 이름과 경로를 확인합니다.
3. multica daemon logs -f를 실행해 버전, 경로, 인증 오류를 확인합니다.
4. 데몬을 다시 시작해 현재 환경을 다시 읽게 합니다.
5. 런타임 페이지로 돌아가 컴퓨터와 도구가 모두 온라인인지 확인합니다.

도구가 온라인으로 표시되지만 실행이 계속 실패한다면 태스크의 실행 기록에서 CLI가 반환한 구체적인 오류를 확인하거나 문제 해결을 계속 읽어 보세요.

다음 단계

• 에이전트 생성 및 설정 — 방금 연결한 런타임을 선택합니다.
• 데몬과 런타임 — 온라인 상태, 동시 실행, 사용자 지정 런타임을 알아봅니다.
• AI 코딩 도구 비교 — Multica에서 도구별 기능을 비교합니다.