AI 코딩 도구 비교
Melso가 지원하는 AI 코딩 도구와 모델, MCP, 세션, 스킬의 차이를 비교합니다.
Melso는 사용 중인 AI 코딩 도구를 대체하지 않습니다. 런타임이 컴퓨터에 이미 설치되어 로그인된 도구를 호출하고 실행 진행 상황과 결과를 이슈에 기록합니다.
이미 사용 중인 도구가 있다면 보통 그대로 사용할 수 있습니다. 도구를 선택할 때는 다음 네 가지를 판단하세요.
- 컴퓨터에 이미 설치되어 있는가
- 계정에서 어떤 모델을 사용할 수 있는가
- Melso가 MCP를 설정해야 하는가
- 팀에서 어떤 스킬을 재사용해야 하는가
설치 방법은 AI 코딩 도구 설치를 참고하세요.
지원 도구
| 도구 | 감지 명령 | 세션 복원 | Melso의 MCP 관리 | 스킬 주입 위치 |
|---|---|---|---|---|
| Antigravity | agy | ✓ | — | .agents/skills/ |
| Claude Code | claude | ✓ | ✓ | .claude/skills/ |
| CodeBuddy | codebuddy | ✓ | ✓ | .codebuddy/skills/ |
| Codex | codex | ✓ | ✓ | $CODEX_HOME/skills/ |
| GitHub Copilot CLI | copilot | ✓ | — | .github/skills/ |
| Cursor Agent | cursor-agent | ✓ | ✓ | .cursor/skills/ |
| DeepSeek Harness | dsh | ✓ | ✓ | .dsh/skills/ |
| DevEco Code | deveco | ✓ | — | .deveco/skills/ |
| Grok | grok | ✓ | ✓ | .grok/skills/ |
| Hermes | hermes | ✓ | ✓ | 실행별 HERMES_HOME/skills/ |
| Kimi CLI | kimi | ✓ | ✓ | .kimi/skills/ |
| Kiro CLI | kiro-cli | ✓ | ✓ | .kiro/skills/ |
| OpenClaw | openclaw | ✓ | ✓ | skills/ |
| OpenCode | opencode | ✓ | ✓ | .opencode/skills/ |
| Pi | pi | ✓ | — | .pi/skills/ |
| Oh-My-Pi | omp | ✓ | — | .omp/skills/ |
| Qoder CLI | qodercli | ✓ | ✓ | .qoder/skills/ |
| Qoder CN CLI | qoderclicn | ✓ | ✓ | .qoder/skills/ |
| Qwen Code | qwen | ✓ | ✓ | .qwen/skills/ |
| QwenPaw | qwenpaw | ✓ | ✓ | 실행별 워크스페이스 skills/ |
| Reasonix | reasonix | ✓ | ✓ | .reasonix/skills/ |
| Trae CLI | traecli | ✓ | ✓ | .traecli/skills/ |
"Melso의 MCP 관리"는 에이전트 설정에 MCP server를 입력하면 Melso가 실행 전에 해당 도구로 전달할 수 있다는 뜻입니다. 도구 자체에 다른 MCP 설정 방법이 없다는 뜻은 아닙니다.
모델 출처
에이전트를 만들 때 모델 목록은 해당 런타임에서 가져옵니다. 일부 도구는 고정된 모델 이름을 제공하고, 일부는 로컬 설정, 로그인 계정, 구독 권한에 따라 사용 가능한 모델을 반환합니다.
모델을 선택하지 않으면 Melso가 해당 도구의 기본 설정을 사용합니다. 목록이 비어 있다면 런타임이 온라인이고 도구에 로그인되어 있는지 확인한 뒤 모델 목록을 새로 고치세요.
QwenPaw만 예외입니다. Melso에서 고른 모델을 받아들이지 않으므로 선택 상자가 비활성 상태로 "런타임에서 관리"라고 표시됩니다. 모델은 QwenPaw 자체 설정에서 선택하세요. QwenPaw의 모델 목록이 비어 있는 것은 정상이며 런타임이 오프라인이라는 뜻이 아닙니다.
DeepSeek Harness의 모델 카탈로그는 런타임 자체가 제공합니다(dsh --profile multica --list-models). 모델 ID는 provider/model 형식(예: deepseek-official/deepseek-chat)이므로 목록에서 전체 ID를 선택하세요.
도구마다 모델 이름이 다를 수 있습니다. AI 코딩 도구를 바꾸면 기존 모델 값은 새 도구에서 유효하지 않으므로 다시 선택해야 합니다.
세션 복원
위 도구는 모두 이후 실행에서 기존 세션을 이어갈 수 있습니다. 원래 세션이 여전히 존재하고 해당 세션에 접근할 수 있는 런타임이 태스크를 실행해야 합니다.
Melso는 도구가 반환한 세션 식별자를 저장합니다. 다음에 같은 이슈에서 작업을 이어갈 때 런타임이 이 세션의 복원을 시도합니다. 복원할 수 없으면 새 세션을 만들어 계속 실행합니다. Pi는 로컬 세션 파일 경로를 저장하므로 원래 컴퓨터와 파일에 더 많이 의존합니다.
재시도와 세션 복원 규칙은 실행 태스크를 참고하세요.
MCP 설정
Antigravity, GitHub Copilot CLI, DevEco Code, Pi는 현재 에이전트의 MCP 설정을 읽지 않으므로 에이전트를 만들 때 이 항목이 표시되지 않습니다.
MCP server의 명령, 인수, 환경 변수는 에이전트 설정과 함께 서버에 저장됩니다. 공유할 필요가 없는 로컬 자격 증명을 설정에 직접 넣지 마세요.
스킬 주입 방식
실행을 시작하기 전에 Melso가 에이전트에 연결된 스킬을 위 표의 해당 위치에 기록해 도구가 자체 기본 메커니즘으로 발견할 수 있게 합니다.
저장소에 원래 있던 스킬은 덮어쓰지 않습니다. 이름이 충돌하면 Melso가 주입하는 복사본에 다른 디렉터리 이름을 사용하며 실행이 끝나면 자신이 만든 파일만 정리합니다.
Codex, Hermes, OpenClaw의 처리는 조금 다릅니다.
- Codex는 실행별
CODEX_HOME을 사용하며 시스템 수준 Codex 디렉터리에 스킬을 기록하지 않습니다. - Hermes는 실행별
HERMES_HOME을 사용합니다. 기존 로컬 설정은 계속 읽을 수 있지만 연결된 스킬과 세션 데이터는 태스크별로 격리됩니다. 이 격리는 에이전트에 스킬이 연결된 경우에만 사용되며, 연결된 스킬이 없는 태스크는 컴퓨터의 기존 Hermes 홈 디렉터리를 사용합니다. - OpenClaw는 현재 태스크 작업 디렉터리의
skills/를 사용하고 실행별 설정을 통해 이 디렉터리를 워크스페이스로 지정합니다.
스킬 생성 및 연결 방법은 스킬을 참고하세요.
다음 단계
- 에이전트 생성 및 설정 — 모델과 사고 강도를 설정합니다.
- AI 코딩 도구 설치 — 설치와 감지 단계를 확인합니다.
- 데몬과 런타임 — 런타임 등록과 동시 실행을 알아봅니다.