두 개의 Claude Code 세션을 연결하여 실시간 대화가 가능하게 만드는 브릿지 구축

실용적 조언

Claude Code v2.1.80 이상 버전에서 --dangerously-load-development-channels 플래그를 사용하여 에이전트 간 통신 기능을 테스트할 수 있다.
로컬 머신이 방화벽이나 NAT 뒤에 있는 경우 ngrok을 연동하여 외부 VPS의 에이전트와 연결 가능하다.

섹션별 상세

작성자는 프론트엔드와 백엔드 Claude Code 세션 간의 정보 단절을 해결하기 위해 약 170라인의 TypeScript 파일로 구성된 'Claude Intercom'을 구축했다. 이 도구는 새로운 Channels API를 활용하여 서로 다른 머신에 있는 Claude Code 인스턴스 간에 직접적인 연결을 생성한다. 한 쪽 세션에서 도구 호출을 통해 메시지를 보내면 다른 쪽 세션에 즉시 채널 알림으로 도착하는 구조이며, 이를 통해 개발자가 수동으로 질문과 답변을 복사하여 붙여넣을 필요가 없어졌다.

실제 사례로 프론트엔드 Claude가 특정 API 엔드포인트의 필드 수용 여부를 질문했을 때, 백엔드 Claude가 소스 코드를 직접 확인하여 답변하는 과정이 자동화됐다. 백엔드 세션은 NestJS 소스 코드를 분석하여 해당 필드가 아닌 다른 필드로 처리됨을 확인하고 정확한 코드 라인 번호와 함께 응답했다. 이 과정에서 인간의 개입 없이 에이전트 간의 직접적인 협업이 이루어졌다.

기술적 구현 측면에서 두 머신은 동일한 intercom.ts를 MCP 채널 서버로 실행하며 Claude Code는 이를 서브프로세스로 생성하여 stdio를 통해 통신한다. 스크립트는 특정 HTTP 포트에서 대기하며 공유 비밀 헤더(shared secret header)를 통해 메시지 인증을 수행한다. 또한 NAT 환경 뒤에 있는 로컬 머신을 위해 ngrok URL을 자동으로 감지하여 외부 통신을 지원한다.

설치 및 실행을 위해서는 Claude Code v2.1.80 이상의 버전이 필요하며 현재 연구 프리뷰 단계인 채널 기능을 활성화해야 한다. 사용자는 .mcp.json 설정 파일에 역할(role), 상대 머신 주소, 공유 비밀번호를 등록한 후 --dangerously-load-development-channels 플래그와 함께 Claude Code를 시작해야 한다. 이후 Claude에게 상대 개발자에게 메시지를 보내라고 명령하면 통신이 시작된다.

용어 해설

채널 API(Channels API): — Claude Code의 연구 프리뷰 기능으로, 에이전트가 외부 시스템이나 다른 에이전트 세션과 실시간으로 데이터를 주고받을 수 있는 통신 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 독립적인 AI 세션 간의 협업이 가능해진다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP (Model Context Protocol)): — AI 모델이 로컬 데이터 소스나 도구에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 설계된 개방형 프로토콜이다. 이 프로젝트에서는 에이전트 간 메시지를 중계하는 채널 서버의 기반 구조로 사용된다.
표준 입출력(stdio (Standard Input/Output)): — 컴퓨터 프로그램에서 데이터를 입력받고 출력하는 기본적인 통신 채널이다. Claude Code는 MCP 서버를 서브프로세스로 실행할 때 이 채널을 통해 명령과 응답을 주고받는다.
네트워크 주소 변환(NAT (Network Address Translation)): — 사설 IP 주소를 공인 IP 주소로 변환하는 기술이다. 로컬 머신이 NAT 뒤에 있으면 외부에서 직접 접근이 불가능하므로, 이 프로젝트에서는 ngrok을 통해 외부 VPS와 통신할 수 있는 터널을 생성한다.

언급된 도구

Claude Intercom추천링크

Claude Code 세션 간 실시간 통신 브릿지

Claude Code중립

AI 코딩 에이전트 CLI

ngrok추천

로컬 서버를 외부로 노출시키는 터널링 도구

언급된 리소스

GitHubClaude Intercom GitHub Repository