안녕하세요! 최근 AI 코딩 어시스턴트가 개발 현장에서 큰 역할을 하고 있습니다. 그중에서도 인기 있는 Cursor에 최근 주목할 만한 변화가 있었다는 것을 알고 계셨나요?
Cursor의 가격 변경 소동
2025년 6월 16일, Cursor가 갑자기 Pro 플랜의 가격 구조를 변경했습니다. 이전에는 월 20달러로 고성능 AI 모델을 500회 사용할 수 있었지만, 이제는 "20달러 사용 가치"라는 형태로 바뀌었습니다. 이는 사용량을 모두 소진하면 추가 요금이 발생하는 시스템으로 변경되었다는 의미입니다.
특히 Anthropic의 최신 모델인 "Claude Opus 4" 같은 모델을 사용할 경우, 토큰 소비가 빠르게 진행되어 금방 한도에 도달하는 문제가 발생했습니다.
많은 사용자들이 "모르는 사이에 추가 요금이 발생한다고요?"라는 불만을 표출했고, 결국 Cursor는 강한 반발에 직면했습니다. CEO가 공식적으로 사과하고 해당 기간의 추가 요금을 전액 환불하겠다고 발표했습니다.
이 상황을 지켜보면서 "유료 도구가 갑자기 사양을 변경하면 곤란하다"고 생각했고, 이것이 이 글을 쓰게 된 이유 중 하나입니다.
작년, 회사의 비용 절감 프로젝트에서 "유료 도구를 오픈소스로 대체할 수 있을까?"라는 과제를 맡았을 때, Cursor의 대안을 찾아야 했습니다. 처음에는 오픈소스 도구가 동등한 기능을 제공할 수 있을지 반신반의했지만, 조사를 진행하면서 놀라운 도구들이 많다는 것을 발견했습니다!
오늘은 제가 직접 시도해보고 "이건 정말 유용하다!"라고 느낀 오픈소스 Cursor 대체 도구 10가지를 소개합니다. 이 도구들은 비용 절감뿐만 아니라 개인정보 보호와 커스터마이징을 중요시하는 분들에게도 추천합니다. 함께 살펴보겠습니다!
도구 비교표
선택에 도움이 되도록 각 도구의 특징을 비교표로 정리했습니다. 여러분의 필요에 맞는 도구를 찾는 데 도움이 되길 바랍니다.
| 도구 이름 | 강점 | 학습 곡선 | 리소스 요구사항 | 오프라인 지원 | 주요 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | 코드 완성 및 생성 | 낮음 | 중간 | ○ (로컬 모델 사용 시) | 일상적인 코딩 지원 |
| OpenHands | 자율적 작업 실행 | 높음 | 높음 | △ (일부 기능만) | 복잡한 프로젝트 자동화 |
| AutoCode | 보일러플레이트 생성 | 낮음 | 낮음 | ○ | 반복적인 코드 작성 |
| TabbyML | 경량 코드 완성 | 낮음 | 낮음 | ○ | 저사양 환경에서 개발 |
| LAgent | 복잡한 작업 자동화 | 중간 | 중간 | × | 다단계 개발 작업 |
| Smol Developer | 소규모 프로젝트 | 낮음 | 낮음 | ○ | 개인/소규모 개발 |
| Devika | 학습 지원 | 낮음 | 중간 | × | 새로운 기술 습득 및 디버깅 |
| GPT Researcher | 기술 조사 | 낮음 | 중간 | × | 개발 전 리서치 |
| Kilo Code | 대규모 코드 이해 | 중간 | 높음 | △ (사전 인덱싱 시) | 레거시 코드 분석 |
| LangGraph | AI 워크플로우 구축 | 높음 | 중간 | × | 커스텀 AI 도구 개발 |
| Apidog | API 개발 및 관리 | 낮음 | 중간 | △ (일부 기능만) | API 설계, 자동 Mock, 테스트, 문서화 |
- 학습 곡선: 낮음 = 바로 사용 가능, 중간 = 약간의 학습 필요, 높음 = 숙달에 시간 필요
- 리소스 요구사항: 낮음 = 가볍게 작동, 중간 = 표준 PC 환경, 높음 = 고성능 PC 권장
이제 각 도구의 세부 사항을 살펴보겠습니다!
1. Continue.dev
첫 번째로 소개할 도구는 Continue.dev입니다. VS Code 확장 프로그램으로 작동하는 이 도구는 Cursor의 주요 기능을 거의 모두 포함하고 있습니다.
처음 사용했을 때 "이게 무료라고요?"라고 놀랐습니다. 코드 생성, 버그 수정 제안, 문서 작성 지원 등 유료 도구에 뒤지지 않는 기능이 갖춰져 있습니다.
주요 특징:
- 다양한 AI 모델 지원 - OpenAI, Anthropic, Ollama, Gemini 등 원하는 모델 선택 가능
- 컨텍스트 인식 - 프로젝트 전체를 이해한 후 코드 제안
- 커스터마이징 가능 - 자신의 워크플로우에 맞게 설정 가능
- 개인정보 중시 - 로컬 모델도 사용 가능하여 기밀 코드도 안전
최근 레거시 코드 리팩토링을 맡았을 때, Continue.dev의 도움으로 짧은 시간 내에 완료할 수 있었습니다. "이 코드 블록을 최신 ES6 구문으로 다시 작성해줘"라고 지시하기만 하면 적절한 제안을 해주었습니다.
2. OpenHands(구 OpenDevin)
OpenHands는 단순한 코드 완성 도구가 아닌, 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 "개발 에이전트"입니다.
처음에는 "정말 스스로 작업을 진행할 수 있을까?"라고 의심했지만, 실제로 사용해보니 놀라울 정도로 똑똑했습니다. 예를 들어 "간단한 Todo 앱을 만들어줘"라고 지시하면 필요한 파일을 생성하고, 코드를 작성하고, 심지어 테스트까지 수행합니다.
주요 특징:
- 자율적인 작업 실행 - 지시에 따라 일련의 개발 작업을 자동화
- 도구 통합 - 터미널, 에디터, 브라우저 등을 연계하여 사용
- 학습 능력 - 피드백을 기반으로 개선하는 능력
- 오픈 아키텍처 - 확장성이 높고 커스터마이징 가능
특히 여러 마이크로서비스를 연계하는 프로젝트에서 OpenHands의 진가를 경험했습니다. "이 서비스와 저 서비스를 연결하는 API를 만들어줘"라는 지시만으로 필요한 코드를 생성해주었습니다.
3. AutoCode
AutoCode는 이름 그대로 자동 코드 생성에 특화된 도구입니다. 특히 보일러플레이트 코드 작성에 뛰어나 개발 초기 단계를 크게 효율화해줍니다.
"또 비슷한 구조의 코드를 작성해야 하나..."라고 생각하던 차에 AutoCode를 알게 되어 시도해봤는데, 놀라울 정도로 시간이 절약되었습니다. 특히 CRUD 작업 코드 생성이 훌륭합니다.
주요 특징:
- 템플릿 기반 - 일관성 있는 코드 생성
- 다양한 언어 지원 - 주요 프로그래밍 언어 지원
- 커스텀 템플릿 - 회사 규약에 맞는 템플릿 작성 가능
- API에서 코드 생성 - API 명세에서 클라이언트 코드 자동 생성
최근 프로젝트에서 API 클라이언트 구현에 며칠이 걸릴 것으로 예상했지만, AutoCode를 사용하니 반나절 만에 완료되었습니다. 정말 시간 절약이 되었습니다!
4. TabbyML
TabbyML은 로컬에서 작동하는 경량 AI 코딩 어시스턴트입니다. 큰 특징은 리소스를 많이 사용하지 않으면서 빠르게 작동한다는 점입니다.
"로컬 AI는 무겁고 느리지 않을까?"라고 생각했지만, TabbyML은 놀라울 정도로 가볍게 작동합니다. 4GB RAM밖에 없는 오래된 노트북에서도 문제없이 사용할 수 있습니다.
주요 특징:
- 경량 설계 - 최소한의 리소스로 작동
- 빠른 응답 - 거의 실시간 제안
- 개인정보 보호 - 모든 처리를 로컬에서 수행
- IDE 통합 - VS Code, JetBrains IDE 등 주요 에디터 지원
출장 중 저사양 PC에서 코딩해야 했을 때, TabbyML 덕분에 효율적으로 작업을 진행할 수 있었습니다. 오프라인에서도 사용할 수 있어 인터넷 환경이 불안정한 곳에서도 안심입니다.
5. LAgent
LAgent는 복잡한 작업을 자율적으로 해결할 수 있는 언어 에이전트 프레임워크입니다. 특히 여러 단계로 나뉜 작업의 자동화에 뛰어납니다.
처음에는 "이렇게 복잡한 일을 할 수 있을까?"라고 반신반의했지만, 사용해보니 "이건 미래다!"라고 감탄했습니다. 예를 들어 "이 버그를 수정하고, 테스트를 추가하고, PR을 생성해줘"라는 일련의 작업을 자동화할 수 있습니다.
주요 특징:
- 다단계 작업 - 복잡한 작업을 자율적으로 실행
- 도구 사용 - 필요에 따라 외부 도구 활용
- 기억과 학습 - 과거 작업을 기억하고 개선
- 확장 가능한 아키텍처 - 새로운 기능이나 도구 추가 가능
최근 여러 API 엔드포인트를 구현해야 했을 때, LAgent에게 "RESTful API를 구현하고, 문서를 생성하고, 테스트를 작성해줘"라고 지시하기만 했는데, 일련의 작업이 자동화되었습니다. 수작업이었다면 하루 종일 걸릴 작업이 몇 시간 만에 끝났습니다.
6. Smol Developer
Smol Developer는 이름 그대로 "작지만 강력한" AI 개발 도구입니다. 최소한의 리소스로 최대한의 효과를 발휘합니다.
"이렇게 작은 도구로 괜찮을까?"라고 걱정했지만, 사용해보니 놀라울 정도로 유능했습니다. 특히 소~중규모 프로젝트에서는 대형 AI 도구와 비슷한 결과를 보여줍니다.
주요 특징:
- 경량 설계 - 최소한의 리소스로 작동
- 빠른 시작 - 바로 사용 시작 가능
- 간단한 인터페이스 - 학습 비용이 낮음
- 프로젝트 생성 - 기본적인 프로젝트 구조 자동 생성
주말 개인 프로젝트에서 "간단한 블로그 시스템을 만들고 싶다"고 생각했을 때, Smol Developer가 기본 구조를 몇 분 만에 생성해주었습니다. 이후 세부 사항만 조정하여 하루 만에 프로토타입을 완성했습니다.
7. Devika
Devika는 개발자를 위해 특화된 AI 어시스턴트입니다. 코딩뿐만 아니라 디버깅, 문서 작성, 학습 지원 등도 수행합니다.
"또 새로운 프레임워크를 배워야 하나..."라고 생각할 때 Devika의 도움을 받았습니다. 새로운 기술의 학습 곡선을 크게 단축시켜 줍니다.
주요 특징:
- 다기능 어시스턴트 - 코딩, 디버깅, 학습 지원 등
- 컨텍스트 이해 - 대화 흐름을 이해하고 적절히 응답
- 개인화 - 사용할수록 사용자 선호도 학습
- 멀티모달 - 텍스트뿐만 아니라 이미지도 이해
새로운 프레임워크를 사용한 프로젝트를 맡았을 때, Devika에게 "이 프레임워크의 기본적인 사용법을 알려줘"라고 질문하는 것부터 시작했습니다. 기본을 이해한 후에도 구현 중 의문점을 그 자리에서 해결해주어 학습과 개발을 동시에 진행할 수 있었습니다.
8. GPT Researcher
GPT Researcher는 코딩 전 조사 단계를 지원하는 도구입니다. 기술 선택이나 최신 정보 수집에 유용합니다.
"어떤 라이브러리를 사용해야 할까" 또는 "이 문제의 최신 해결 방법은 무엇일까"와 같은 의문이 있을 때, GPT Researcher가 포괄적인 조사 결과를 제공합니다.
주요 특징:
- 자동 리서치 - 질문에 기반하여 정보 수집 및 정리
- 신뢰성 평가 - 정보 소스의 신뢰성 평가
- 최신 정보 - 최신 기술 트렌드 파악
- 보고서 생성 - 조사 결과를 정리한 보고서 작성
최근 "마이크로프론트엔드의 최적 접근 방식은?"이라는 의문이 있을 때, GPT Researcher에게 조사를 의뢰했습니다. 몇 분 후에는 주요 접근 방식 비교, 장단점, 구현 예제까지 정리된 보고서가 완성되었습니다. 이것이 없었다면 직접 몇 시간이나 조사해야 했을 것입니다.
9. Kilo Code
Kilo Code는 대규모 코드베이스의 이해와 조작을 지원하는 도구입니다. 특히 복잡한 프로젝트 작업에 뛰어납니다.
"이 레거시 코드, 어디서부터 손을 대야 할지..."라고 막막할 때, Kilo Code가 구원자가 되었습니다. 코드베이스 전체를 분석하고 구조를 시각화해줍니다.
주요 특징:
- 코드베이스 분석 - 대규모 프로젝트 구조 이해
- 의존성 시각화 - 복잡한 의존 관계 도식화
- 리팩토링 지원 - 개선 포인트 제안
- 네비게이션 - 관련 코드로 빠른 이동
최근 10년 이상 개발된 거대한 프로젝트 유지보수를 맡았을 때, Kilo Code 덕분에 짧은 시간 내에 코드베이스를 이해할 수 있었습니다. "이 모듈은 무엇을 하는 거야?"라고 질문하기만 하면 상세한 설명과 관련 코드 링크를 제공해주었습니다.
10. LangGraph
LangGraph는 복잡한 AI 워크플로우를 시각적으로 구축할 수 있는 도구입니다. 단순한 코드 완성을 넘어 커스텀 AI 애플리케이션 개발이 가능합니다.
"더 고급 AI 기능을 개발에 도입하고 싶다"고 생각할 때 LangGraph를 만났습니다. 처음에는 "어려울 것 같은데..."라고 생각했지만, 시각적 인터페이스 덕분에 의외로 쉽게 시작할 수 있었습니다.
주요 특징:
- 시각적 워크플로우 - 플로우차트처럼 구축
- 모듈식 설계 - 재사용 가능한 컴포넌트
- 상태 관리 - 복잡한 상태를 가진 애플리케이션도 구축 가능
- 디버깅 도구 - 워크플로우의 각 단계 검증
최근 프로젝트에서 LangGraph를 사용해 "코드 리뷰 어시스턴트"를 만들었습니다. PR이 제출되면 자동으로 코드를 분석하고 개선점을 제안하는 시스템입니다. 이로 인해 리뷰 프로세스가 크게 효율화되었습니다.
이상적인 개발 워크플로우와 Apidog의 위치
다양한 도구를 소개했지만, 제 경험을 바탕으로 이러한 도구를 결합한 이상적인 개발 워크플로우를 소개하겠습니다. 특히 API 개발에서는 Apidog가 중요한 역할을 합니다.
1. 프로젝트 계획 및 조사 단계
먼저 GPT Researcher를 사용하여 기술 선택이나 최신 모범 사례를 조사합니다. 예를 들어 "2025년 마이크로서비스 아키텍처 모범 사례"와 같은 주제로 조사 보고서를 생성합니다.
2. API 설계 단계
다음으로 Apidog를 사용하여 API 명세를 설계합니다. RESTful API나 GraphQL 설계, OpenAPI 명세 작성, 목 서버 구축까지 하나의 도구에서 수행할 수 있다는 것이 큰 장점입니다.
이전에는 "API 설계 → Swagger Editor → 목 서버 구축 → 클라이언트 코드 생성"과 같이 여러 도구를 오가야 했지만, Apidog에서는 이 모든 것을 한 곳에서 관리할 수 있습니다. 특히 여러 마이크로서비스가 연계되는 프로젝트에서 이러한 통합 관리의 가치는 매우 큽니다.
3. 코드 구현 단계
API 설계가 완료되면 Apidog의 MCP 서버 기능을 활용합니다. 이를 통해 API 명세를 로컬에 캐시하고, AI 코딩 어시스턴트가 해당 명세를 이해할 수 있게 됩니다.
예를 들어, Continue.dev나 AutoCode와 연계하면 "이 API 엔드포인트의 클라이언트 코드를 생성해줘"라고 지시하기만 해도 Apidog에 정의된 API 명세에 준수하는 정확한 코드를 생성해줍니다. 이를 통해 API 명세와 구현의 괴리를 방지하고, 품질 높은 코드를 효율적으로 생성할 수 있습니다.
4. 테스트 및 검증 단계
구현한 코드는 다시 Apidog를 사용하여 테스트합니다. API 명세를 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하고, 실제 엔드포인트에 요청을 보내 결과를 검증할 수 있습니다.
이전에는 "Postman으로 테스트 → 결과 확인 → 문서 업데이트"라는 흐름이었지만, Apidog에서는 테스트 결과를 바로 문서에 반영할 수 있어 항상 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
5. 배포 및 모니터링 단계
마지막으로 LAgent나 LangGraph를 사용하여 배포 프로세스를 자동화합니다. "이 API를 스테이징 환경에 배포하고, 기본적인 모니터링을 설정해줘"와 같은 지시만으로 일련의 작업을 자동화할 수 있습니다.
실제 시간 절약 효과
이전에는 API 설계부터 테스트, 문서 작성까지 총 1주일 정도 소요되었습니다. 하지만 Apidog를 중심으로 한 이 워크플로우를 도입한 이후로는 같은 작업이 2일 정도에 완료되게 되었습니다. 특히 문서의 자동 생성과 업데이트, 목 서버의 즉시 구축이 큰 시간 절약 요소입니다.
결론: 오픈소스의 힘을 활용하자
2025년 현재, 오픈소스 AI 코딩 도구는 놀라울 정도로 발전했습니다. Cursor와 같은 상용 도구에 뒤지지 않는 기능을 갖추고, 게다가 무료로 사용할 수 있는 도구가 늘어나고 있습니다.
제가 특히 느끼는 것은 "오픈소스이기에 가능한 커스터마이징과 자유도"입니다. 자신의 워크플로우에 맞게 조정하거나 필요한 기능을 추가할 수 있는 유연성은 상용 도구에는 없는 큰 매력입니다.
이번에 소개한 10가지 도구는 각각 특징이 있습니다. 소규모 프로젝트라면 Smol Developer, 대규모 코드베이스라면 Kilo Code, 리서치가 필요하다면 GPT Researcher와 같이 상황에 맞게 사용하는 것이 좋습니다.
또한, 이 도구들은 단독으로도 강력하지만, 조합하면 더욱 효과적입니다. 제 이상적인 개발 워크플로우는 GPT Researcher로 기술 조사를 하고, Apidog로 API 설계와 문서를 작성하고, 이를 기반으로 Continue.dev나 AutoCode로 코드를 생성하는 흐름입니다. 특히 API 명세가 명확할 때 AI 코딩 어시스턴트의 출력 품질이 크게 향상된다는 것을 실감하고 있습니다.
여러분도 이러한 오픈소스 도구를 시도해보세요. 개발 생활이 변화할 것입니다!
여러분은 어떤 AI 코딩 도구를 사용하고 계신가요? 이 목록에 없는 추천 도구가 있다면 댓글로 알려주세요!
