섹션별 상세
특정 모델에 종속되지 않고 13개의 다양한 AI 제공자를 하나의 인터페이스에서 통합 지원한다. Anthropic의 Claude 시리즈부터 OpenAI의 최신 모델, 그리고 DeepSeek나 Ollama 같은 로컬 모델까지 자유롭게 전환하며 사용할 수 있다. 사용자는 작업의 복잡도나 보안 요구사항에 따라 최적의 모델을 선택하여 비용과 성능을 조절한다.
bash
# npm 설치 및 로그인
npm install -g cloclo
cloclo --login
# 대화형 REPL 실행
cloclo
# 특정 모델(Ollama) 사용 예시
cloclo -m ollama/llama3.2cloclo 설치 및 기본 실행 방법
근거
- 13개 이상의 모델 제공자를 지원한다. — Providers 섹션의 표 및 설명
에이전트의 효율적인 운영을 위해 자동 Prompt Caching 기능을 내장하여 추론 비용을 획기적으로 낮췄다. 시스템 프롬프트와 직전 대화 내용을 캐시에 저장하고 재사용함으로써 반복적인 컨텍스트 입력에 따른 토큰 소모를 방지한다. 공개된 수치에 따르면 이 방식을 통해 API 사용 비용을 최대 60-70%까지 절감할 수 있다.
json
cloclo -p "what is 2+2" --json
{
"version": "1",
"message": "2 + 2 = 4",
"model": "claude-sonnet-4-6",
"provider": "Anthropic",
"usage": {
"input_tokens": 42,
"output_tokens": 12
}
}기계 학습용 구조화된 JSON 출력 예시
근거
- Prompt Caching을 통해 비용을 60-70% 절감한다. — Features 섹션의 Prompt caching 설명
단순한 텍스트 답변을 넘어 시스템과 직접 상호작용하는 8가지 이상의 기본 도구와 확장 인터페이스를 제공한다. Bash 명령어 실행, 파일 읽기/쓰기/수정, 웹 검색 기능을 통해 실제 코딩 작업을 수행하며 MCP 서버 연동으로 외부 도구 기능을 즉시 확장한다. 특히 MCP 통합은 에이전트가 외부 데이터나 특정 서비스의 API를 도구처럼 활용하게 한다.
json
# mcp-servers.json 설정
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"command": "node",
"args": ["my-mcp-server.js"]
}
}
}MCP 서버 연동을 위한 설정 파일 구조
보안과 권한 관리를 위해 2단계 LLM 분류기를 도입하여 안전한 실행 환경을 구축했다. 28개의 차단 규칙과 7개의 허용 예외를 기반으로 사용자의 의도를 실시간 분석하고 위험한 명령 실행을 사전에 차단한다. 6가지 권한 모드를 통해 자동 실행부터 사용자 승인 기반 실행까지 프로젝트의 보안 수준에 맞춰 세밀하게 설정한다.
용어 해설
- 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
- — AI 모델이 외부 도구, 데이터 소스 및 서비스와 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜이다. 이를 통해 에이전트는 로컬 파일 시스템이나 외부 API의 기능을 자신의 도구처럼 자유롭게 확장하여 사용할 수 있다.
- 프롬프트 캐싱(Prompt Caching)
- — 자주 사용되는 시스템 프롬프트나 대화 컨텍스트를 서버 측에 저장하여 재사용하는 기술이다. 동일한 입력을 다시 계산하지 않으므로 추론 지연 시간을 줄이고 API 호출 비용을 획기적으로 절감하는 효과가 있다.
- 줄바꿈 구분 JSON(NDJSON)
- — 각 줄이 독립적인 유효한 JSON 객체로 구성된 데이터 형식이다. 스트리밍 데이터를 처리하거나 여러 프로그래밍 언어 간에 구조화된 데이터를 주고받는 브리지 역할을 수행할 때 매우 효율적이다.
- 대화형 실행 환경(REPL)
- — 사용자의 입력을 읽고(Read), 평가하고(Eval), 출력하며(Print), 이를 반복(Loop)하는 대화형 인터페이스이다. 개발자가 에이전트와 실시간으로 대화하며 코드를 수정하거나 명령을 내리는 환경을 제공한다.
- 에이전트 루프(Agent Loop)
- — AI가 주어진 목표를 달성하기 위해 계획 수립, 도구 선택, 실행 결과 관찰 및 반영 과정을 반복하는 자율적 작업 흐름이다. 이 루프를 통해 에이전트는 복잡한 문제를 스스로 해결해 나가는 능력을 갖춘다.
기술
- cloclo
- Anthropic API
- OpenAI API
- Google Gemini
- DeepSeek
- Ollama
- MCP
- Node.js
- Ink UI
활용 사례
- 코드 생성 및 수정
- 시스템 명령어 실행 자동화
- 웹 검색 기반 정보 수집
- MCP를 통한 외부 도구 연동
언급된 리소스
GitHubcloclo GitHub Repository
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 06.수집 2026. 04. 06.출처 타입 RSS
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