Cloud 빠른 시작

이 페이지는 Multica Cloud를 처음부터 끝까지 안내합니다 — 가입 → CLI 설치 → 데몬 시작 → 에이전트 생성 → 첫 작업 할당. 약 5분이 걸립니다.

전제 조건은 하나뿐입니다: 로컬에 AI 코딩 도구(Antigravity, Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, OpenClaw, Pi 중 하나)를 이미 최소 하나는 설치해 두어야 합니다. 데몬은 시작할 때 이들을 자동으로 감지하며, 하나도 없으면 시작을 거부합니다.

1. 계정 만들기

multica.ai에서 가입하세요. 이메일(6자리 인증 코드) 또는 Google로 로그인할 수 있습니다.

가입 후에는 (계정 이름으로 생성된) 기본 워크스페이스에 자동으로 배치됩니다. 나중에 이름을 변경하거나 새 워크스페이스를 만들 수 있습니다.

2. Multica CLI 설치하기

macOS / Linux (Homebrew 권장):

brew install multica-ai/tap/multica

macOS / Linux (Homebrew 없이):

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex

설치를 확인하세요:

multica version

3. 로그인 + 데몬 시작하기

명령어 하나로 로그인과 데몬 시작을 처리합니다:

multica setup

multica setup은 다음을 수행합니다:

CLI가 Multica Cloud에 연결하도록 구성합니다
로그인을 위해 브라우저를 엽니다(웹과 동일한 이메일 인증 코드 / Google OAuth)
생성된 PAT를 ~/.multica/config.json에 저장합니다
데몬을 자동으로 시작합니다 — 3초마다 작업을 폴링하고 15초마다 하트비트를 전송하기 시작합니다

데스크톱 앱을 사용 중이신가요? 데스크톱 앱은 실행 시 데몬을 자동으로 시작합니다 — multica setup을 직접 실행할 필요가 없습니다. 데스크톱 앱을 참고하세요.

데몬이 실행 중인지 확인하세요:

multica daemon status

online은 서버에 등록되었음을 의미합니다.

4. 런타임이 온라인인지 확인하기

웹 UI에서 설정 → 런타임으로 이동하세요. 방금 시작한 데몬이 하나 이상의 활성 런타임으로 표시되어야 합니다 — 로컬에 설치된 AI 코딩 도구당 하나씩입니다.

오프라인으로 표시되더라도 당황하지 마세요 — 문제 해결 → 데몬이 서버에 연결할 수 없음을 참고하세요.

5. 에이전트 생성하기

웹 UI에서 설정 → 에이전트로 이동하여 새 에이전트를 클릭하세요:

이름 — 보드와 댓글에서 이 에이전트에 표시되는 이름입니다. 원하는 이름을 고르세요
제공자 — 로컬에 설치한 AI 코딩 도구를 선택하세요(드롭다운에는 런타임에서 감지된 도구만 나열됩니다)
모델(선택) — 해당 도구 내부의 모델 선택(제공자에 따라 정적 목록 또는 동적 발견)
지침(선택) — 이 에이전트를 위한 시스템 프롬프트

생성되면 에이전트는 워크스페이스 멤버 목록에 나타나며, 사람 멤버처럼 작업을 할당할 수 있습니다.

6. 첫 작업 할당하기

웹 UI에서 이슈를 만들거나, CLI에서 만드세요:

multica issue create --title "Add an ASCII architecture diagram to the README"

방금 만든 에이전트에게 이슈를 할당하세요 — 웹 UI에서 아바타를 클릭하거나, CLI를 사용하세요:

multica issue assign MUL-1 --to my-agent-name

--to는 에이전트 또는 멤버의 이름을 받습니다. 부분 문자열 일치도 동작합니다 — 에이전트 이름이 my-code-reviewer라면 reviewer로 해석됩니다. 워크스페이스에 이름이 겹치는 경우, 대신 --to-id <uuid>(--to와 상호 배타적)를 전달하세요. UUID는 multica agent list --output json 또는 multica workspace member list --output json으로 조회하세요.

다음으로 데몬에서 일어나는 일:

3초 이내에 작업을 가져갑니다(상태가 queued에서 dispatched로 바뀝니다)
일치하는 AI 코딩 도구를 호출하여 작업을 시작합니다(상태가 running이 됩니다)
AI가 로컬에서 작업합니다 — 코드 디렉터리를 읽고, 명령을 실행하고, 파일을 편집할 수 있습니다
완료되면 결과를 Multica로 다시 보고합니다(자동 재시도 동작 여부에 따라 상태가 completed 또는 failed가 됩니다)

웹 UI는 실시간으로(WebSocket을 통해) 업데이트됩니다 — 새로 고침이 필요 없습니다.

다음 단계

데몬과 런타임 — 데몬이 어떻게 동작하는지와 런타임의 의미
작업 — 작업 생명주기와 재시도 규칙
AI 코딩 도구 비교 — 12개 도구 간의 기능 차이
데스크톱 앱 — 데몬을 직접 실행하고 싶지 않은 경우
자체 호스팅 빠른 시작 — 자체 백엔드 실행하기