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

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핵심 요약

Claude Code의 Channels API를 활용해 서로 다른 머신의 AI 에이전트들이 인간 개입 없이 직접 소통하고 협업할 수 있는 'Claude Intercom' 툴이 공개됐다.

배경

프론트엔드와 백엔드 개발을 담당하는 두 개의 Claude Code 세션 간에 수동으로 정보를 전달해야 하는 번거로움을 해결하기 위해, Channels API를 활용하여 두 세션이 직접 통신할 수 있는 'Claude Intercom'을 개발했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 개별 AI 에이전트의 한계를 넘어, 다중 에이전트 시스템(Multi-agent system)이 실제 개발 환경에서 어떻게 협업할 수 있는지에 대한 실질적인 구현 사례를 제시한다. 특히 Anthropic의 새로운 Channels API가 에이전트 간의 데이터 격차를 해소하는 핵심 도구가 될 수 있음을 시사한다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, 에이전트 간의 직접적인 통신이 개발 워크플로우의 병목을 해결할 수 있다는 점에 많은 사용자가 관심을 보였다.

주요 논점

01찬성다수

에이전트 간의 수동 정보 전달은 비효율적이며, Channels API를 통한 자동화는 다중 에이전트 협업의 핵심이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

에이전트 간의 수동 정보 전달(복사-붙여넣기)은 개발 효율을 저하시키는 병목 구간이다.
Channels API와 MCP의 조합은 에이전트 간의 실시간 데이터 동기화를 위한 유망한 해결책이다.

논쟁점

현재 Channels API가 연구 프리뷰 단계이며 dangerously 플래그를 사용해야 한다는 점에 대한 보안 및 안정성 우려가 존재한다.

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.

실무 Takeaway

Claude Code의 Channels API를 활용하면 서로 다른 환경(로컬 vs VPS)에 있는 AI 에이전트 간의 실시간 협업 브릿지를 구축할 수 있다.
MCP(Model Context Protocol) 기반의 채널 서버를 통해 에이전트가 직접 도구를 호출하고 응답을 받는 자동화된 워크플로우 구현이 가능하다.
보안을 위해 공유 비밀 헤더를 통한 인증을 수행하며, ngrok 연동을 통해 복잡한 네트워크 환경(NAT)에서도 에이전트 간 통신을 지원한다.

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