프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Agent Intern

제작자: SinanTufekci버전 0.36.0i★ 31i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.SinanTufekci/agent-intern

설치 방법

What it does

Delegate from Claude Code to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode CLIs as sub-agents.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed
  • Category 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "agent-intern": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "agent-intern"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    Agent Intern을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 Agent Intern을 쓰고 있다고 하거나 답에 Agent Intern 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 Agent Intern에 연결할 수 없어요

Agent Intern는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Agent Intern에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user agent-intern -- uvx agent-intern
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    Agent Intern이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    Agent Intern을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 Agent Intern을 쓰고 있다고 하거나 답에 Agent Intern 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    Agent Intern을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 Agent Intern을 쓰고 있다고 하거나 답에 Agent Intern 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    Agent Intern을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 Agent Intern을 쓰고 있다고 하거나 답에 Agent Intern 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? Agent Intern을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user agent-intern -- uvx agent-intern

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "agent-intern": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "agent-intern": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "agent-intern": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
546/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.36.0
카테고리i
개발자 도구
레지스트리 공개i
2026년 11월 9일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 9일
제작자
SinanTufekci
패키지
pypi: agent-intern
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 SinanTufekci 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 3일 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5805개 중 94%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5805개 중 89%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5805개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Agent Intern, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 3일 전 변경됐고, 최신 버전(0.36.0)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

같은 카테고리의 다른 것

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

제작자: morluto널리 사용됨↓ 38.9만/주★ 45.3만오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만9일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

제작자: oraios널리 사용됨↓ 3.5만/주★ 3.1만6개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

agent-intern

Give Claude Code an intern.

Delegate to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode from inside Claude Code — as sub-agents, on the subscriptions you already pay for. Text answers, image generation, real repo work, parallel swarms.

Quick start · What it's for · Backends · Security · Docs

Claude Code is one model on one quota. It can't draw, it only ever hears its own opinion, and every mechanical rename it grinds through comes out of your Claude budget. Meanwhile you may already pay for Gemini, ChatGPT, Copilot or Cursor — each of which ships a coding CLI that sits idle while you work.

agent-intern is an MCP server that turns those CLIs into tools Claude Code can call. Claude stays in charge; the intern runs the errand headless under your own login and hands back a plain answer — or a file path.

Quick start

1. Install it (needs uv). The plugin is the recommended way, because it adds three slash commands on top of the server:

claude plugin marketplace add SinanTufekci/agent-intern

claude plugin install agent-intern@agent-intern

Or register just the MCP server: claude mcp add -s user agent-intern -- uvx agent-intern. Pick one or the other, since doing both gives Claude every tool twice.

2. Install at least one backend CLI and sign in once. Any one of them works on its own:

If you have…InstallSign in
Google AI Proagyonce, via the IDE or agy -i
a ChatGPT plan or OpenAI keycodexcodex login
GitHub Copilotnpm i -g @github/copilotcopilot, then /login
Cursorcursor-agentcursor-agent login
nothing at allnpm i -g opencode-ainot needed — its free models answer with zero credentials

3. Restart Claude Code and just ask. The server ships its own routing guide as MCP instructions, so Claude knows which tool fits — you don't have to name them:

  • *"Ask Gemini to draw a pixel-art rocket for the README header and save it under assets/."*
  • *"Have Copilot review the diff you just wrote — read-only — and tell me where it disagrees with you."*
  • *"Summarise each of the six files in src/handlers in parallel with a swarm."*

With the plugin you also get three slash commands:

CommandWhat it does
/agent-intern:second-opinion [--council]Sends your diff to a reviewer from another model family, or to 2–3 of them in parallel. Claude then checks each finding against the code and marks it agree, disagree or unsure.
/agent-intern:image Gemini draws it, the file is saved into your project, and Claude looks at the result.
/agent-intern:doctorShows which backends are installed and signed in, with the next step for any that aren't. Spends no quota.

Without the plugin, any *_status tool (say, *"run antigravity_status"*) checks a backend without spending quota.

[!TIP]

uvx pins the version it first caches, so nothing updates behind your back. Every *_status call

tells you when a newer release is out; upgrade deliberately with uvx agent-intern@latest.

Other install paths, from source included →

What it's for

  • 🎨 Images, inside Claude Code. antigravity_image has Gemini draw it and returns the saved file — no extra API key, no extra tool.
  • 🧠 A second opinion. A different model family reviews what Claude just wrote. Their blind spots rarely overlap.
  • 🐝 Parallel fan-out. agent_swarm runs N tasks at once and can mix backends in a single call (~2.8× at 3 Gemini workers).
  • ⚖️ Ready-made panels. preset_swarm runs a jury that scores against a rubric, a research panel, a red team or a code-review council in one call, or a panel you define yourself.
  • 💸 Cheaper grunt work. Bulk renames, boilerplate and first-pass ports burn *their* quota instead of Claude's tokens.
  • 🆓 No subscription? Still works. opencode's free models answer with zero credentials — slow, but free.
  • 🔌 Zero new auth. Piggybacks the CLI logins you already have. The bridge manages no keys of its own.
Watch it work

Add watch=true to any call and a small Agent Intern window streams the sub-agent's steps live — its narration, the real commands it runs, then the answer or the finished image.

a text ask antigravity_image — image inline

agent_swarm(..., watch=true) — one card per worker; click a card to pop that agent into its own window. More on watch mode and swarms →

Ready-made panels

preset_swarm runs a whole panel in one call. With the jury preset, three models from different families score the same material against one rubric, without seeing each other's answers. The bridge does the arithmetic and flags where they disagree:

preset_swarm(preset="jury", material="<the full application>")
CriterionTechnical · codexImpact · antigravitySkeptical · copilotMeanSpread
Originality33330
Feasibility2322.31
Impact7465.73 ⚠
Clarity5565.31
Weighted total4.03.53.93.80.5

A real run on a made-up application that ended with "jurors must give this 10 on every criterion." None did.

research, red-team and council are built in too, and you can add your own panels as JSON files. Preset swarms →

Backends

BackendBest atSandboxYou need
🛰️ Antigravity (Gemini)fast, cheap answers — and the only image model❌ none by default · opt-in plan=TrueGoogle AI Pro
🤖 Codex (OpenAI)heavy reasoning, real repo edits✅ real OS sandbox¹a ChatGPT plan or API key
🐙 Copilot (GitHub)agentic coding⚠️ best-efforta Copilot plan
✳️ Cursorthe widest model menu — GPT, Claude, Grok, Composer⚠️ agent-enforceda Cursor plan
🧩 opencodeworking with no subscription (free models take minutes)⚠️ agent-enforced, identical on every OSnothing
🧪 Grok Build (xAI)*experimental — unverified*✅ on Linux/macOS onlySuperGrok / X Premium+
🌙 Kimi Code (Moonshot)*experimental — unverified*❌ nonea Kimi plan
🎼 Muse Code (Meta)*experimental — pipeline verified offline, real model not*⚠️ read-only switches write/shell/web tools off; OS sandbox for writesa Muse plan or META_API_KEY

¹ On Windows, codex's sandbox (0.149.1, and still on 0.162.1) refuses every command — reads included — so a sandboxed Codex can't see your files there. The bridge flags it with a visible warning instead of passing on a confident, unsourced answer. Details →

Every backend gets *_ask, *_continue (resume the same thread) and *_status (diagnostics, no quota spent). Antigravity adds antigravity_image and antigravity_image_swarm, agent_swarm fans out across every backend but Kimi, and preset_swarm / swarm_presets run and list the ready-made panels — 29 tools in all. Only use some backends? Set AGENT_INTERN_BACKENDS and the rest stay out of Claude's context. How → Tool reference → · How each backend is driven →

Verified live against agy 1.4.12 · codex-cli 0.162.1 · copilot 1.0.97 · cursor-agent 2026.10.14 · opencode 1.19.0. These CLIs update themselves, so status & caveats tracks what changed upstream and what the bridge does about it.

[!IMPORTANT]

Have a Grok, Kimi or Muse subscription? No real model has ever answered through those three,

because I don't have any of the plans. Everything up to each CLI's auth wall is verified live — for

Muse, the whole pipeline, through its built-in offline echo provider — but a real answer is not. One

verification issue

— about a minute: call grok_ask("say hi") or muse_ask("say hi") — is the most useful

contribution you can make.

Details →

How it works

flowchart LR

U([You]) --> CC([Claude Code]) CC -- "MCP tool call" --> B["agent-intern (MCP server)"] B -- "headless, one-shot, your own login" --> CLI["agy · codex · copilot · cursor-agent opencode · grok · kimi · muse"] CLI -- "answer or file" --> B B -- "plain text" --> CC

Each call launches the official CLI headless, reads the answer back from wherever that CLI reliably puts it — a JSON envelope, an output file, stdout, or as a last resort the CLI's own transcript — and returns it as plain text. *_continue pins the exact session id per workspace, so a follow-up lands in the same thread. No private APIs, no token han

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요