DureClaw 멀티머신 AI 팀 오케스트레이션
Claude Code 네이티브 플러그인 · v0.4.0 · 오픈소스

두레클로 — 두레(협동 경작) 정신을 AI 에이전트에 담다

내 모든 머신이
AI 팀이 된다

Claude Code를 창 하나에서만 쓰고 있다면?
DureClaw는 내 모든 머신을 하나의 팀으로 연결한다.
Mac이 오케스트레이트하는 동안, GPU 서버·Linux 박스·라즈베리파이가 동시에 일한다.

한 줄 설치 — 서버 + MCP + Tailscale 안내 포함
bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/install)

서버 자동 시작 · Claude Code MCP 자동 등록 · Tailscale 보안 안내 포함 · 소스 보기 ↗

이런 분을 위해

🖥️
맥 + 서버/워크스테이션 보유 개발자
메인 Mac + GPU 서버 or Linux 박스
기존: Claude Code는 맥에서만. 서버는 별도 SSH로 수동 작업.
DureClaw: Mac Claude가 지시하면 서버가 동시에 빌드·테스트·학습 실행.
🤖
집·회사 멀티 셋업 개발자
회사 Mac + 집 워크스테이션 (Tailscale로 연결)
기존: 한 곳에서만 작업 가능. 다른 머신은 놀고 있음.
DureClaw: 어디서든 Claude에게 말하면 두 머신이 동시에 태스크 수행.
👥
소규모 팀·스터디그룹
팀원 각자의 머신에 AI 에이전트 설치
기존: AI 도구를 각자 따로. 결과 공유가 느리고 번거롭다.
DureClaw: 팀장 Claude가 태스크 배분 → 모든 머신이 협력해서 결과 통합.
→

3분이면 팀 완성

STEP 01
한 줄로 설치
Claude Code 플러그인 + Phoenix 서버 + MCP 등록까지 자동으로 처리된다.
bash <(curl -fsSL dureclaw.baryon.ai/install)
→
STEP 02
워커 머신 연결
다른 머신에서 한 줄 실행. Claude가 자동으로 IP를 감지하고 명령을 만들어준다.
PHOENIX=ws://100.x.x.x:4000
bash <(…/agent)
→
STEP 03
Claude에게 말하기
Claude Code에서 슬래시 명령 하나. 팀 구성부터 태스크 배분까지 Claude가 알아서 한다.
/두레팀 또는 "팀 설정해줘"
01

지원 환경

🍎
macOS — Apple Silicon
M1 / M2 / M3 / M4 · arm64
서버 ✓ 워커 ✓ 사전빌드
$ bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/server)
✅ darwin-arm64 바이너리 다운로드 완료
✅ Tailscale 연결됨: 100.x.x.x
→ 서버 시작 · ws://100.x.x.x:4000
완전 지원 · 권장 환경
💻
macOS — Intel
Core i5/i7/i9 · x86_64
서버 ✓ 워커 ✓ 사전빌드
$ bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/server)
✅ darwin-x86_64 바이너리 다운로드 완료
→ 서버 시작 · ws://192.168.x.x:4000
완전 지원
🐧
Linux — x86_64
Ubuntu / Debian / CentOS · amd64
서버 ✓ 워커 ✓ 사전빌드 Docker
$ ROLE=builder bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
✅ linux-x86_64 에이전트 설치 완료
✅ claude-cli 감지됨
→ builder@gpu-server 연결 완료
완전 지원 · GPU 서버 권장
🫐
Raspberry Pi 4 / 5
Linux arm64 · aarch64
서버 ✓ 워커 ✓ 사전빌드
$ ROLE=executor bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
✅ linux-arm64 에이전트 설치 완료
✅ opencode 감지됨
→ executor@raspberrypi 연결 완료
완전 지원 · executor 역할 최적
📡
Raspberry Pi Zero W/2W
WiFi 내장 · armv6 / arm64 · 512MB RAM
워커 ✓ JS 번들
$ ROLE=executor bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
✅ JS 번들 모드 (armv6)
⚠ aider 경량 모드 사용
→ executor@zero-w 연결 완료 (WiFi)
IoT 센서 · 경량 executor · WiFi로 연결
🪟
Windows 10 / 11
PowerShell · x86_64
워커 ✓ Docker
PS> $env:ROLE='builder'; $env:PHOENIX='ws://100.x.x.x:4000'
irm https://dureclaw.baryon.ai/agent.ps1 | iex
✅ opencode npm 설치 완료
→ builder@DESKTOP-WIN 연결 완료
워커 지원 · PowerShell 설치 스크립트
🐳
Docker
모든 플랫폼 · ghcr.io/dureclaw/dureclaw
서버 ✓ 컨테이너
$ docker compose up
✅ ghcr.io/dureclaw/dureclaw:latest
Elixir 불필요 · /data 볼륨 마운트
→ 서버 준비 완료 · :4000
Elixir 없이 즉시 실행
02

시스템 아키텍처

① Claude Code (오케스트레이터, 맥북)
     /plugin marketplace add DureClaw/dureclaw
   └─ MCP (oah-mcp) → Phoenix WebSocket

② Phoenix Server (메시지 버스)
     bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/server)
   ws://host:4000

③ oah-agent (워커, 각 머신)
     PHOENIX=ws://host:4000 ROLE=builder bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
   → WebSocket 연결 → task.assign 수신
   → AI 백엔드 실행 (claude / opencode / gemini / aider / codex)
   → task.result 반환
03

빠른 시작

1
Claude Code 플러그인
필수 · 로컬 실행 가능
여기까지만 해도 바로 사용 가능.
Claude Code가 오케스트레이터로 로컬 태스크를 실행한다.
2
Phoenix 서버 설치
멀티머신 확장 시 · Docker/바이너리
Elixir 불필요.
사전빌드 바이너리 → Docker 자동 선택.
대시보드: http://서버IP:4000/
3
워커 에이전트 설치
각 원격 머신 · /setup-team 자동 안내
또는 Claude Code에게 말하세요:
"워커 추가해줘" / "팀 설정해줘"
→ 서버 IP 자동 감지 + 복붙 명령어 출력
04

AI 팀원 추가하기

새 머신에서 아래 명령어를 실행하면 설치·설정·연결이 자동 처리된다. 서버IP는 Tailscale IP(100.x.x.x) 또는 LAN IP로 교체하거나, "워커 추가해줘"라고 Claude에게 말하면 자동으로 채워준다.

builder
코드 작성
PHOENIX=ws://서버IP:4000 ROLE=builder bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
tester
테스트 실행
PHOENIX=ws://서버IP:4000 ROLE=tester bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
analyst
코드 분석
PHOENIX=ws://서버IP:4000 ROLE=analyst bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)
executor
명령 실행
PHOENIX=ws://서버IP:4000 ROLE=executor bash <(curl -fsSL https://dureclaw.baryon.ai/agent)

Work Key 생략 시 서버에서 자동 감지 · 에이전트 이름 미지정 시 역할@머신이름으로 자동 설정 · Windows는 PowerShell 스크립트 지원

05

활용 예시 — fix-agent

3개의 에이전트가 협력해 레포지토리 버그를 자동 분석·수정·PR 생성하는 파이프라인.

시작
Claude Code가 버그 리포트 수신 → 에이전트 배분
analyzer→버그 탐지·분석
분석 완료
분석 결과 → fixer에게 전달
analyzer✓root cause 특정
fixer→코드 수정
수정 완료
수정 코드 → tester 검증 + PR 생성
fixer✓패치 완료
tester→테스트 실행 + PR 생성
PR 자동 생성 · 테스트 통과 확인 · 리뷰 요청까지 자동화
06

채널 이벤트

EVENTDIRECTIONPAYLOAD (주요 필드)설명
task.assignorch → agentto, task_id, role, instructions태스크 할당. 대상 agent가 AI 백엔드 실행.
task.progressagent → alltask_id, message, output_tail10초마다 진행 상황 브로드캐스트.
task.resultagent → alltask_id, exit_code, artifacts[]태스크 완료 보고. ARTIFACT: 라인 자동 파싱.
task.cancelorch → agenttask_id실행 중 태스크 취소. AbortController 신호.
task.blockedany → alltask_id, reason진행 불가. orchestrator가 재배정 판단.
state.updateany → serverkey: valueWork Key 상태 업데이트 (DETS 영속).
mailbox.postany → targetto, body오프라인이면 큐잉, 온라인이면 즉시 전달.
agent.helloserver → allagent, role, machine에이전트 JOIN 알림.
agent.byeserver → allagent, role에이전트 퇴장 알림.
07

REST API

METHODENDPOINT설명
GET/api/health서버 상태 · work_key 개수
GET/api/presence온라인 에이전트 목록 (name, role, machine)
GET/api/work-keysWork Key 목록
GET/api/work-keys/latest최신 Work Key (없으면 404)
POST/api/work-keys새 Work Key 발급
POST/api/task태스크 디스패치 { role, to, instructions }
GET/api/task/:id태스크 결과 폴링
POST/api/task/:id/result태스크 결과 저장 · 채널 브로드캐스트
GET/api/state/:wkWork Key 상태 조회
PATCH/api/state/:wkWork Key 상태 업데이트
GET/api/mailbox/:agent에이전트 mailbox 읽기
POST/api/mailbox/:agent에이전트 mailbox 메시지 전송
08

스크린샷

DureClaw 대시보드 라이브 데모 — 에이전트 팀 태스크 디스패치
OAH control 대시보드 — 6개 에이전트 온라인
OAH 컨트롤 대시보드 6개 에이전트 온라인 · Work Key 관리 · 실시간 이벤트 로그
태스크 디스패치 — builder/tester/orchestrator 에이전트 선택
태스크 디스패치 에이전트 선택 → Instructions 입력 → 전송 한 번으로 팀 전체에 배분
Claude Code에서 DureClaw로 태스크 디스패치 — 터미널
Claude Code 터미널 오케스트레이터가 자연어로 지시 → DureClaw가 원격 에이전트에 실행
↗

데모 시나리오

▶
데모 영상 준비 중
설치 → 워커 연결 → 동시 실행 · ~3분
📷

스크린샷
scene-01.png

SCENE 01 0:00 – 0:15
문제: Claude Code는 창 하나에서만
"Mac에서 Claude Code를 쓰고 있는데 — 옆에 GPU 서버가 그냥 놀고 있어요."

Mac 터미널에서 Claude Code 실행 중. 서버 터미널은 idle. 두 창을 번갈아 가며 수동으로 SSH → 복붙하는 불편함.
📷

스크린샷
scene-02.png

SCENE 02 0:15 – 0:45
한 줄 설치 — 서버 + MCP 자동 등록
Mac 터미널에서: bash <(curl -fsSL dureclaw.baryon.ai/install)

자동 처리: Phoenix 서버 백그라운드 시작 → OAH_SECRET 생성 → Claude Code MCP 등록 → Tailscale IP 감지 → 워커 연결 명령어 출력까지 한 번에.
📷

스크린샷
scene-03.png

SCENE 03 0:45 – 1:05
워커 머신에서 한 줄 연결
GPU 서버 터미널에서 install.sh가 출력한 명령어 복붙:
PHOENIX=ws://100.x.x.x:4000 bash <(curl -fsSL …/agent)

✅ builder@gpuserver 연결 완료 메시지. 대시보드 http://localhost:4000에서 에이전트 온라인 확인.
📷

스크린샷
scene-04.png

SCENE 04 1:05 – 1:25
Claude에게 팀 구성 지시
Claude Code 터미널: /두레팀 입력

Claude가 자동으로: 온라인 에이전트 스캔 → Work Key 생성 → 팀 매니페스트 구성 → 역할 배분.

팀 현황 출력: orchestrator@mac · builder@gpuserver
📷

스크린샷
scene-05.png

SCENE 05 1:25 – 2:30
두 머신이 동시에 — The Magic Moment
"프론트엔드 빌드는 Mac에서, 백엔드 테스트는 서버에서 동시에 돌려줘."

두 터미널이 동시에 움직인다. Mac: npm run build 실행 중 · GPU 서버: pytest tests/ 병렬 실행.

Claude가 양쪽 결과를 수집해 통합 리포트 출력. 전체 소요 시간: 직렬 대비 ~50% 단축.

↑ 스크린샷은 web/screenshots/scene-0N.png으로 추가하면 자동 표시됩니다

09

Changelog

v0.4.0 latest
2025-05-04
  • securityBearer token auth (OAH_SECRET) — REST + WebSocket 전체 보호
  • securityWork Key 무작위화 → WK-<8hex>
  • securityPhoenix 서버 Tailscale IP 바인드 (0.0.0.0 제거)
  • securityOAH_BIND_IP로 바인드 주소 명시 지정
  • feature대시보드 URL 해시 네비게이션 (탭/에이전트 상태 북마크)
  • feature🖥 Monitors 탭 — GPU/RAM/ollama 실시간 모니터링
v0.3.0
2025-04
  • feature--version 플래그 + presence 버전 메타데이터
  • featureCI GitHub Releases 바이너리 자동 빌드/배포
  • featuremailbox 폴링 폴백 — WebSocket task.assign 유실 방지
  • fixPOST /api/task 커스텀 task_id 존중
  • fix에이전트 설치 시 PATH + rc 파일 영속 저장
v0.2.0
2025-03
  • feature파일 변경 추적 탭 — ARTIFACT 이벤트 실시간 표시
  • feature에이전트 대화 탭 — 이벤트 타임라인
  • featureWK State 편집기 — 공유 컨텍스트 직접 수정
  • featureTailscale 사설망 통합 — 원격 머신 에이전트 연결
  • featureDETS 영속 상태 — 재시작 후 Work Key 유지
v0.1.0
2025-02
  • featurePhoenix WebSocket 채널 기반 태스크 오케스트레이션
  • feature[SHELL] 태스크 원격 에이전트 실행
  • featureWork Key 생성/관리 + 에이전트 presence 추적
  • featureREST API + 대시보드 기본 UI