OpenCoworkAI/open-cowork
Open-source AI agent desktop app for Windows & macOS. One-click install Claude Code, MCP tools, and Skills — with sandbox isolation, multi-model support, and Feishu/Slack integration.
Open Cowork – 데스크톱 AI 에이전트 워크스페이스
무엇인가요 – Open Cowork는 로컬에서 클로드 스타일 AI 에이전트를 실행할 수 있는 오픈소스 데스크톱 애플리케이션(Windows & macOS)입니다. GUI, 원클릭 설치 프로그램, 사전 격리된 실행 환경을 포함하여 모델이 파일 읽기/쓰기, Office 문서 생성, 다른 프로그램 제어, 그리고 리모트 채팅 도구(Feishu/Lark, Slack)에서 접근 가능하게 합니다. 마치 자신의 데이터에 연결해 자신을 대신해 행동하는 '개인용 AI 동료'와 같습니다.
주요 기능
| 기능 | 제공되는 기능 |
|---|---|
| 원클릭 설치 | 사전 빌드된 .exe(Windows) 및 .dmg(macOS) 설치 프로그램; macOS용 Homebrew cask도 제공됩니다. |
| 모델 유연성 | Anthropic/Claude, OpenAI 호환 API, 중국어 모델(GLM, MiniMax, Kimi)을 설정 가능한 API 키와 기본 URL을 통해 지원합니다. |
| 사전 격리 | 기본 경로 보호에 더해, 옵션으로 VM 수준 격리(Windows는 WSL2, macOS는 Lima)를 제공하여 명령어가 격리된 Linux VM 내에서 실행됩니다. |
| 스킬 라이브러리 | 내장된 워크플로우(pptx, docx, pdf, xlsx)로 프롬프트를 PowerPoint, Word, PDF, Excel 파일로 변환 가능; skill-creator 도구로 사용자 정의 스킬 추가 가능. |
| MCP(Model Context Protocol) | 브라우저, Notion, 기타 데스크톱 앱용 커넥터를 제공하여 에이전트의 도구 세트를 파일 시스템을 넘어서 확장합니다. |
| 원격 제어 | Feishu(Lark) 및 Slack과 통합되어, 이 협업 플랫폼에서 명령을 내릴 수 있습니다. |
| GUI 자동화 | 에이전트는 일반 데스크톱 앱을 제어할 수 있으며, README는 GUI 이해력이 가장 뛰어난 Gemini-3-Pro를 추천합니다. |
| 다중 모달 입력 | 채팅 창에 파일이나 이미지를 직접 드래그 앤 드롭하여 입력 가능합니다. |
| 트레이스 패널 | 모델의 추론 과정과 도구 호출을 실시간으로 확인할 수 있습니다. |
시작 방법
- 설치 – macOS는
brew tap OpenCoworkAI/tap && brew install --cask --no-quarantine open-cowork또는 릴리스 페이지에서 설치 프로그램을 다운로드합니다. Linux 사용자는 소스에서 빌드(npm install && npm run dev)할 수 있습니다. - API 키 설정 – 설정 패널을 열고 OpenRouter/Anthropic/GLM 등 키를 붙여넣고, 비-Anthropic 제공자용 기준 URL을 설정하고 모델을 선택합니다(예:
claude-4-5-sonnet또는gemini-3-pro). - 워크스페이스 폴더 선택 – 이 디렉터리만 에이전트가 파일을 읽고 쓸 수 있는 영역입니다.
- 에이전트에게 명령 – "
financial_report.csv를 읽고 5슬라이드 PowerPoint 요약을 생성해줘"와 같은 자연어 명령을 입력합니다. 에이전트는 적절한 스킬을 사용하고 사전 격리 환경에서 필요한 명령을 실행한 후 결과를 UI로 스트리밍합니다. - 옵션 추가 기능 – Windows에서는 WSL2, macOS에서는 Lima를 활성화해 더 강력한 격리, Notion 통합 토큰 연결, 또는 앱 설정에서 Feishu/Slack을 통한 원격 제어 설정 가능.
보안 주의사항
- 사전 격리는 선택한 워크스페이스에 대한 파일 접근만 제한하지만, VM이 없을 경우 명령어는 호스트에서 직접 실행되므로 파일 삭제나 수정을 포함하는 프롬프트에는 주의해야 합니다.
- 모든 데이터는 로컬 머신에 유지되며, 외부 트래픽은 선택한 LLM 제공자로의 API 호출만 발생합니다.
커뮤니티 및 기여
- Discord: https://discord.gg/pynjtQDf
- WeChat: 리포지토리의
resources/WeChat.jpg에 QR 코드 - 기여는 일반적인 fork-branch-PR 워크플로우로 환영합니다.
라이선스 – MIT.
위 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 인용되었습니다.
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