Paperclip 튜토리얼: Paperclip 설정 및 사용 방법

Windows에서 MiMo-V2.6-Pro와 함께 Paperclip을 설정하고, 단일 대시보드에서 기획·업무 분배·프로젝트 관리를 수행하는 자율형 AI 팀을 구축하는 방법을 알아보세요.

업데이트됨 2026년 10월 19일 · 10분 읽기

AI와 탐험해 보세요

AI는 이제 챗봇을 넘어가고 있습니다. OpenAI의 Dots, Meta의 Muse, 그리고 Grok Bot와 함께, 우리는 일과 일상에서 AI를 사용하는 새로운 방식을 보기 시작했습니다.

여러 도구 사이를 오가며 모든 것을 직접 관리하는 대신, AI 어시스턴트에게 과제를 맡기고 그것이 우리의 앱 전반에서 작업하도록 하며, 승인이 필요할 때만 개입할 수 있습니다.

그렇다면 한 걸음 더 나아가 AI 에이전트로 구성된 하나의 회사를 만들 수 있다면 어떨까요?

바로 그것이 Paperclip의 목적입니다. 이 오픈 소스 플랫폼에서는 조직을 만들고, 다양한 역할의 AI 에이전트를 채용하고, 목표를 설정하며, 단일 대시보드에서 그들의 업무를 관리할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Anthropic 구독 대신 MiMo-V2.6-Pro와 함께 Claude Code를 사용해 Windows에서 Paperclip을 설정하는 방법을 보여드리겠습니다. 또한 하나의 간단한 목표—트레이딩 봇 구축—을 위해 소규모 AI 팀을 만든 경험도 공유합니다.

Paperclip이란?

Paperclip은 AI 에이전트를 위한 오픈 소스 오케스트레이션 플랫폼입니다. 각기 다른 역할과 책임, 업무를 가진 AI 에이전트가 직원인 소규모 회사를 운영한다고 생각해 보세요.

Paperclip은 중앙 제어 플레인으로 작동하며, 에이전트, 프로젝트, 작업 할당, 예산, 승인 등을 관리합니다. 실제 작업은 Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI 같은 에이전트 런타임이 수행합니다.

Paperclip의 동작 방식

먼저 조직을 만들고 목표를 정의한 뒤, 첫 번째 에이전트를 설정합니다.

그다음 에이전트는 프로젝트 계획을 수립하고 이를 더 작은 작업으로 나누며, 보고 체계를 따라 업무를 위임할 수 있습니다.

백그라운드에서는 Paperclip이 다양한 AI 도구에 연결하는 에이전트 어댑터와 에이전트를 자동으로 실행하는 하트비트 시스템을 사용합니다.

에이전트에 작업이 할당되거나 예약된 하트비트가 트리거되면, 에이전트는 깨어나 Paperclip의 API로 할당을 확인하고, 작업을 수행하며, 업데이트를 게시한 뒤 다음 실행까지 중지합니다.

예를 들어, 제 트레이딩 봇 프로젝트에는 세 명의 에이전트가 있었습니다:

Chief of Staff: 프로젝트를 기획하고 팀을 조율하며 작업을 위임합니다.
ML Quant Researcher: 트레이딩 전략을 개발하고, 모델을 학습하며, 백테스트를 수행합니다.
Trading Systems Engineer: 트레이딩 인프라, 실행 엔진, 리스크 관리를 구축합니다.

세 개의 코딩 세션을 따로 관리하는 대신, 하나의 대시보드에서 팀 전체를 모니터링할 수 있습니다.

Paperclip은 에이전트 활동, 실행 로그, 비용을 추적하며, 승인 제어를 통해 에이전트가 진행하기 전에 중요한 결정을 검토할 수 있게 합니다.

Paperclip의 핵심 기능

Paperclip을 흥미롭게 만드는 기능은 다음과 같습니다:

멀티 에이전트 오케스트레이션: 역할, 보고 체계, 공동 목표가 정의된 AI 에이전트 팀을 구성합니다.
자율형 에이전트: 에이전트는 부여된 권한 내에서 최소한의 인간 개입으로 기획, 작업 위임, 협업, 지속적인 작업 수행이 가능합니다.
스케줄링과 자동화: Paperclip의 하트비트 시스템을 사용해 에이전트를 자동 실행하거나 새 작업이 도착할 때 트리거합니다.
다양한 AI 도구 지원: Claude Code, Codex, OpenCode 등 지원되는 에이전트 런타임을 연결합니다.
중앙 대시보드: 한 곳에서 에이전트, 프로젝트, 작업, 실행 로그, 지출을 관리합니다.
예산과 승인: 지출 한도를 설정하고, 신규 에이전트 채용을 승인하며, 진행 전 중요한 결정을 검토합니다.

Paperclip 시작하기

Windows에 Node.js와 Claude Code를 설치하고, Claude Code가 MiMo-V2.6-Pro를 사용하도록 설정한 뒤, Paperclip을 설치하여 첫 번째 AI 기반 조직을 만들겠습니다.

1. Node.js 설치

먼저 Windows용 LTS 버전의 Node.js를 공식 웹사이트에서 다운로드하세요. Paperclip은 Node.js 24.11.0 이상이 필요합니다.

설치 관리자를 실행하고 기본 옵션을 유지하세요. 설치가 완료되면 새 PowerShell 창을 열고 다음을 실행합니다:

node -v
npm -v
npx -v

세 명령 모두 버전 번호를 반환하고 Node.js가 v24.11.0 이상이면, 이제 Claude Code를 설치할 준비가 되었습니다.

2. Claude Code 설치 및 설정

다음으로 Claude Code를 설치하고 MiMo-V2.6-Pro에 연결해야 합니다. Claude Code는 에이전트 하니스(harness) 역할을 하고, 실제 AI 처리는 MiMo가 담당합니다.

아직 설치하지 않았다면 먼저 Windows용 Git을 설치하세요. Claude Code의 Bash 기반 도구에 권장됩니다.

PowerShell을 열고 공식 Windows 설치 관리자를 사용하여 Claude Code를 설치합니다:

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

정상 동작 여부를 확인합니다:

claude --version

일반적으로 Claude Code는 Anthropic의 모델에 연결됩니다.

제 경우 이미 MiMo 토큰 플랜이 있어, Claude 구독을 구매하지 않고 MiMo-V2.6-Pro를 사용하고자 했습니다.

Claude Code가 MiMo를 사용하도록 설정

먼저 Claude Code 설정 디렉터리를 생성합니다:

New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude"

설정 파일을 엽니다:

notepad "$HOME\.claude\settings.json"

다음 구성을 추가합니다:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "YOUR_TOKEN_PLAN_BASE_URL",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_MIMO_API_KEY",
    "ANTHROPIC_MODEL": "mimo-v2.6-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "mimo-v2.6-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "mimo-v2.6-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "mimo-v2.6-pro"
  }
}

YOUR_TOKEN_PLAN_BASE_URL과 YOUR_MIMO_API_KEY를 MiMo 토큰 플랜 대시보드의 엔드포인트와 API 키로 바꾸세요.

이미 설정 파일이 있다면 전체를 덮어쓰지 말고, 기존 구성에 이 값을 병합하세요.

다음으로 Claude Code 온보딩 구성을 엽니다:

notepad "$HOME\.claude.json"

파일이 새 파일이라면 다음을 추가하세요:

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

이미 존재한다면 다른 설정을 삭제하지 말고 이 속성을 추가하거나 업데이트하세요. 이렇게 하면 MiMo를 사용할 때 표준 Claude Code 온보딩 과정을 건너뛸 수 있습니다.

두 파일을 저장한 다음 PowerShell을 닫았다가 다시 여세요.

연결 테스트

Claude Code가 MiMo를 사용하는지 간단한 프롬프트로 확인합니다:

claude -p "Hey! Introduce yourself in one sentence."

구성이 올바르면 응답을 받을 것입니다. 또한 claude를 인터랙티브로 실행한 뒤 /status로 모델 구성을 확인할 수도 있습니다.

이제 MiMo-V2.6-Pro와 함께 Claude Code가 동작하므로, Paperclip으로 넘어가겠습니다.

3. Paperclip 설치

Paperclip 설치는 비교적 간단합니다. 이미 Node.js가 설치되어 있으므로, npx를 사용해 Paperclip을 전역 설치 없이 다운로드하고 시작할 수 있습니다.

관리자 권한이 아닌 일반 PowerShell 창을 열고 다음을 실행합니다:

npx paperclipai onboard --yes

이 명령은 Paperclip을 다운로드하고 로컬 구성을 생성하며, 내장 PostgreSQL 데이터베이스를 초기화하고 서버를 시작합니다.

실행되면, 온보딩 페이지가 자동으로 열리지 않을 경우 브라우저에서 다음 주소를 여세요:

http://localhost:3100

이제 첫 조직을 만들고, 에이전트 하니스로 Claude Code를 연결하며, AI 팀 구축을 시작할 준비가 되었습니다.

나중에 Paperclip을 다시 실행하려면 다음을 사용하세요:

npx paperclipai run

이 로컬 설정을 사용하는 동안에는 터미널을 열어 두세요.

4. Paperclip 온보딩

이제 Paperclip이 실행 중이므로 첫 AI 조직을 만들고, CEO를 설정하며, MiMo-V2.6-Pro에 연결할 수 있습니다.

첫 화면에서 조직 이름을 입력하라고 합니다. 제 테스트에서는 DataCamp를 사용했습니다.

계속을 클릭하세요. 그다음 Paperclip은 첫 번째 에이전트의 이름을 묻습니다. 이 에이전트가 CEO가 되어 프로젝트를 기획하고 작업을 만들며 다른 에이전트에게 업무를 위임합니다.

다음으로 에이전트 어댑터를 선택합니다. Paperclip은 Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode 등 여러 옵션을 지원합니다.

이 가이드에서는 Claude Code를 선택합니다.

이미 Claude Code가 MiMo를 사용하도록 설정했으므로, 구성은 다음과 같습니다:

Paperclip -> Claude Code -> MiMo-V2.6-Pro

온보딩 중 Paperclip은 조직이 무엇을 할지 묻기도 합니다. 제 첫 프로젝트에서는 간단히 다음을 입력했습니다:

“트레이딩 봇을 구축하라”

5. 첫 프로젝트 구축

온보딩이 완료되자, Paperclip은 곧바로 트레이딩 봇 프로젝트로 안내했습니다.

Chief of Staff는 바로 코드를 작성하기보다는 제가 만들고자 하는 것에 대해 질문하는 것으로 시작했습니다.

질문에 답하자, 프로젝트 계획을 수립하고 두 명의 추가 에이전트—ML Quant Researcher와 Trading Systems Engineer—채용을 제안했습니다.

또한 프로젝트를 다음과 같은 작은 작업들로 분해했습니다:

리포지토리와 데이터 파이프라인 설정.
베이스라인 ML 모델 구축 및 백테스트 실행.
페이퍼 트레이딩 실행 엔진 개발.
기본 리스크 관리 추가.
페이퍼 트레이딩 트라이얼 실행.

진행에 앞서, Paperclip은 계획을 제시하고 세 가지 선택지를 제공했습니다: 승인, 수정 요청, 거절. 에이전트가 무엇을 할 수 있는지에 대한 통제권이 여전히 사용자에게 있기 때문에 플랫폼의 중요한 부분입니다.

저는 계획을 승인했고, Paperclip은 즉시 실행에 옮겼습니다. 추가 에이전트를 생성하고 역할에 따라 작업 할당을 시작했습니다.

가장 좋았던 점은 모든 에이전트를 직접 만들고, 개별 프롬프트를 작성하고, 수작업으로 업무를 분배할 필요가 없었다는 것입니다.

제가 만들고자 하는 것을 설명하고 몇 가지 질문에 답한 뒤 제안된 계획을 승인하기만 하면, 이후의 프로젝트 조율은 Paperclip이 담당했습니다.

6. Paperclip 테스트

트레이딩 봇 프로젝트가 실행되자, Paperclip 대시보드를 열어 전체 진행 상황을 확인했습니다. 여기에서 에이전트를 모니터링하고, 작업을 추적하며, 최근 활동을 검토하고, 비용을 확인할 수 있습니다.

에이전트 페이지를 열어 전체 AI 팀과 각 에이전트의 작업 현황도 확인할 수 있었습니다.

Chief of Staff와 ML Quant Researcher는 대기 중이었고, Trading Systems Engineer는 프로젝트 작업을 활발히 진행 중이었습니다.

에이전트 페이지에는 보고 구조, 각 에이전트가 사용하는 하니스, 에이전트의 상태(실행 중, 대기, 일시 중지, 오류)도 표시됩니다.

아마도 이 부분이 가장 유용했습니다. 여러 터미널을 열어 각 에이전트의 작업을 수시로 확인하는 대신, 한 곳에서 모두 관리할 수 있습니다.

진행 중인 작업, 막힌 작업, 지출액, 승인 대기 항목을 한눈에 확인할 수 있습니다.

개별 AI 에이전트를 운영하기보다 소규모 팀을 관리하는 느낌에 가깝습니다. 팀에 목표를 부여하고, 진행 상황을 확인하며, 필요할 때 개입합니다.

사람들은 Paperclip을 어디에 사용하나요?

사람들은 코딩 이상으로 Paperclip을 활용하고 있습니다.

소규모 비즈니스 운영부터 전체 AI 팀 관리까지, Reddit과 개발자 블로그에서 찾은 흥미로운 사례 다섯 가지를 소개합니다.

1. 1인 비즈니스 운영

한 창업자는 AI 에이전트 16개를 활용해 풀타임 근무를 하면서도 리드 생성, 콜드 이메일, CRM 업데이트, SEO, 블로그 게시를 수행합니다.

2. AI 퍼블리싱 회사 운영

은퇴한 트레이더가 에이전트가 리서치, 글쓰기, SEO를 담당하는 AI 기반 퍼블리싱 회사를 구축했습니다. 가장 큰 과제는 비용 통제와 AI 생성 기사 정확성 검토였습니다.

3. 텔레그램으로 AI 에이전트 관리

한 개발자는 텔레그램을 통해 9명의 에이전트로 운영되는 스타트업을 관리하기 위해 Paperclip과 Hermes를 연결했습니다. 에이전트는 제품 설계, 비용 추정, 보조금 신청, 일일 진행 보고를 처리합니다.

4. 금융 AI 스타트업 구축

또 다른 개발자는 CEO, CTO, 엔지니어, 마케팅 에이전트로 구성된 금융 스타트업용 AI 팀을 만들어 데이터 파이프라인, 감성 분석, 아웃리치를 수행했습니다.

5. 13개 에이전트 콘텐츠 비즈니스 운영

개발자 Felipe Fontoura는 SEO, 콘텐츠 제작, 영상 스크립트, 세일즈 퍼널을 위한 13개 에이전트 조직을 구축했습니다. 시스템은 작동했지만, 모든 검토와 게시에는 여전히 그의 확인이 필요했습니다.

사람들은 서로 독립적으로 동작하는 여러 Claude Code 인스턴스를 운영하는 것을 넘어가고 있습니다.

Paperclip을 통해 10명 이상의 에이전트가 서로 소통하고, 명확한 위계를 따르며, 작업을 위임하고, 서로의 작업을 검토하는 팀을 구축하고 있습니다.

모든 에이전트를 직접 관리하는 대신, 팀에 목표를 부여하고 작업 조율을 맡기며, 진행 상황을 감독하고 중요한 결정을 승인할 수 있습니다.

마무리 생각

이 가이드에서는 Paperclip이 할 수 있는 일의 일부분만 살펴보았습니다.

저는 세 명의 소규모 팀만 만들었지만, 전체 부서를 구성하고, 작업을 스케줄링하며, 예산을 설정하고, 상호 검토 에이전트를 추가하는 등 더 나아갈 수 있습니다.

Paperclip은 새로운 실험작이 아닙니다. 꽤 오랫동안 존재해 왔고, 성장하는 오픈 소스 커뮤니티를 보유하고 있습니다.

최근 AI 에이전트의 물결과 함께, 단일 대시보드에서 여러 팀을 관리하는 일이 훨씬 흥미로워지고 있습니다.

AI가 나아가는 방향이 바로 이곳이라고 생각합니다.

열 개의 서로 다른 Claude Code 세션을 열어 각 작업을 직접 관리하는 대신, 전문화된 에이전트에 걸친 수백, 잠재적으로 수천 개의 작업을 중앙에서 조정하게 될 것입니다.

우리는 팀에 목표를 부여하고, 에이전트는 업무를 위임하고 서로 소통하며, 주의가 필요할 때 보고합니다.

물론 그 규모로 에이전트를 관리하는 데에는 비용, 신뢰성, 인간의 감독 등 과제가 여전히 따릅니다.

하지만 Paperclip은 오늘 당장 이 새로운 업무 방식을 실험해 볼 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다.

Paperclip은 무료로 사용할 수 있나요?

셀프 호스팅 빌드는 MIT 라이선스로, 유료 티어, 좌석 제한, 기능 게이트가 없습니다. 에이전트가 호출하는 모델 비용은 여전히 지불해야 합니다. Fast.io의 2026년 리뷰에 따르면 표준 API 요금 기준으로 활성 에이전트 한 개당 월 $50~200가 소요됩니다. VPS 호스팅은 월 약 $4~30이 추가되며, Paperclip의 예산 시스템을 통해 에이전트, 프로젝트, 조직 단위로 LLM 지출 한도를 설정할 수 있습니다.

Paperclip은 CrewAI, LangGraph, AutoGen과 어떻게 다른가요?

Paperclip은 안전하게 실행할 수 있나요?

이전 버전에는 심각한 결함이 있었습니다. Oasis Security는 이메일 검증 없이 기본값으로 가입이 열려 있는 것을 포함해 3개의 크리티컬 취약점을 발견했습니다. 가져온 회사 번들은 Paperclip 서버 권한으로 실행되는 명령을 정의할 수도 있었습니다. 세 번째 이슈는 기본 구성으로 로컬에서 Paperclip을 실행하는 개발자에게 영향을 미쳤습니다. 수정 사항은 2026.416.0 버전에 포함되었으며, Oasis는 또한 에이전트가 액세스할 수 있는 자격 증명을 검토할 것을 권장합니다.