전체 흐름 — 네 장으로 끝냅니다
claude setup-token → 폰에서 유료 계정 승인 → 토큰 저장 → 동작 확인codex 실행 → 폰에서 ChatGPT 유료 계정 로그인 → 동작 확인- Claude 유료 구독 (Pro 또는 Max) —
setup-token발급에 필요합니다. 무료 계정으로는 발급이 안 됩니다. - ChatGPT 유료 구독 (Plus / Pro / Team 중 하나) — Codex 로그인에 필요합니다.
- 스마트폰 — 본인 승인용으로 씁니다. PC 브라우저가 아닌 폰 브라우저에서 승인 링크를 여는 것이 핵심입니다.
- Node.js 18 이상 —
node --version으로 확인. Muse VM에는 기본 설치되어 있습니다.
Claude Code CLI 설치 — 다섯 단계
Muse가 사용자를 대신해 Claude Code를 직접 실행할 수 있게 만드는 과정입니다. «Muse에게 손(터미널 작업 능력)을 하나 더 달아 주는» 단계라고 생각하시면 됩니다.
설치
터미널에서 아래 중 하나를 실행합니다. VM이 재시작돼도 살아남으려면 워크스페이스 로컬 설치를 권장합니다(/usr 전역 설치는 재시작 시 사라질 수 있습니다).
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
mkdir -p ~/workspace/tools/ai-cli npm install --prefix ~/workspace/tools/ai-cli @anthropic-ai/claude-code
설치 확인:
claude --version # 예: 2.1.284 (Claude Code)
구독 연결 — 토큰 발급
claude setup-token
- 터미널에
https://claude.ai/setup-token...형태의 URL이 표시됩니다. - 이 URL을 스마트폰 브라우저에서 엽니다(PC 브라우저가 아닙니다).
- Claude 유료 계정(Pro/Max)으로 로그인하고 승인을 누릅니다.
- 1년 유효한 OAuth 토큰이 발급됩니다.
PC 브라우저에 로그인된 계정이 무료 플랜이면 승인이 안 될 수 있습니다. 이 경우 폰에서 유료 계정으로 직접 로그인해 승인하세요. 이 한 줄이 막히는 지점의 9할입니다.
토큰 저장
발급받은 토큰을 셸 설정에 저장합니다. ~/.bashrc는 본인만 읽을 수 있게(chmod 600) 권한을 잠급니다.
# ~/.bashrc 맨 아래에 추가 export CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN="여기에_발급받은_토큰_붙여넣기" # 권한을 본인만 읽기로 제한 chmod 600 ~/.bashrc # 새 셸에 반영 source ~/.bashrc
토큰을 화면에 출력하지 마세요. echo $CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 같은 명령은 쓰지 않습니다. 토큰은 비밀번호와 같습니다.
동작 확인
claude -p "1+1은?"
구독 기반으로 정상 응답이 오면 연결 완료입니다. 만약 위 명령에 반응이 없다면(일부 2.1.x 환경에서 -p 뒤 인자가 무시되는 경우가 있습니다), 아래처럼 표준입력으로 넣어 보세요.
echo "1+1은?" | claude -p
주요 실행 옵션 익히기
설치는 끝났습니다. 앞으로 Muse에게 시킬 때 뒤에서 도는 명령이 바로 이것입니다.
# 모델 지정 claude -p --model opus "작업 내용" # 품질 우선 단계 (low / medium / high / xhigh / max) claude -p --model opus --effort max "작업 내용"
setup-token → 폰에서 유료 계정 승인 → ~/.bashrc에 토큰 저장(chmod 600) → claude -p "1+1은?"으로 확인. 여기까지 끝나면 제1장 완료입니다.Codex CLI 설치 — 세 단계
OpenAI의 코딩 AI Codex를 Muse VM에서 쓸 수 있게 합니다. 흐름은 제1장과 거의 같습니다. «손을 하나 더 다는» 두 번째 단계입니다.
설치
npm install -g @openai/codex
npm install --prefix ~/workspace/tools/ai-cli @openai/codex
설치 확인:
codex --version # 예: codex-cli 0.159.0
ChatGPT 구독 로그인
codex
- 처음 실행하면 로그인 안내와 URL이 표시됩니다.
- URL을 스마트폰 브라우저에서 엽니다.
- ChatGPT 유료 계정(Plus / Pro / Team)으로 로그인하고 승인합니다.
- 인증 정보가
~/.codex/auth.json에 자동 저장됩니다.
~/.codex/auth.json은 절대 타인에게 공유하지 마세요. 이 파일이 곧 내 ChatGPT 계정의 열쇠입니다.
동작 확인
codex exec "1+1은?"
정상 응답이 오면 연결 완료입니다. 로그인이 만료되면 codex를 다시 실행해 로그인하면 됩니다.
codex 실행 → 폰에서 ChatGPT 유료 계정 로그인 → codex exec "1+1은?"으로 확인. 여기까지 끝나면 Muse가 Claude Code와 Codex 둘 다 직접 실행할 수 있습니다.MCP 옮기기 — 어댑터 이사
MCP는 AI에게 외부 기계(노트북LM·브라우저·이미지 생성기·구글 서비스 등)를 연결해 주는 어댑터입니다. 내 PC의 Claude Code가 쓰던 어댑터들을 24시간 켜져 있는 분점 사무실(Muse VM)로 옮기는 과정입니다.
PC의 Claude Code에 붙여넣을 프롬프트
내 PC에서 Claude Code를 열고(터미널에 claude 입력), 아래 프롬프트를 그대로 복사해 붙여넣고 엔터를 누릅니다. 프롬프트가 길어도 괜찮습니다. 한 번에 다 넣으세요.
내 PC의 Claude Code 설정을 다른 컴퓨터(Muse AI VM, Linux)로 옮기려고 해. 아래 3가지를 준비해줘. 비밀값(API 키·토큰·비밀번호)은 절대 포함하지 마. 환경변수·헤더는 «이름»만 적어. 1. MCP 서버 목록: ~/.claude.json 파일의 mcpServers 항목을 읽어서 표로 정리해줘. 열: 이름 | 범위(전역/프로젝트) | 방식(stdio/http) | 실행 명령 또는 URL | 필요한 환경변수·헤더 (이름만) 2. 스킬 목록: ~/.claude/skills/ 폴더의 각 스킬을 표로 정리해줘. 열: 번호 | 스킬 이름 | 설명 한 줄 (각 SKILL.md의 description) 3. 스킬 압축 파일: ~/.claude/skills/ 전체를 claude-skills.zip으로 압축해줘. 단, 다음은 빼줘: .env 파일(비밀값), node_modules, .git, __pycache__, 가상환경 폴더, .cache·.tts 같은 캐시, 렌더 결과물, Windows 실행파일(.exe) 다 끝나면 1·2번 표는 마크다운 문서(MCP.md)로 저장하고, 어디에 저장됐는지와 zip 파일 위치를 알려줘.
~/.claude.json, ~/.claude/skills/)을 직접 읽을 수 있습니다. 사람이 일일이 적으면 빠뜨리고, 비밀값을 실수로 섞을 위험이 있습니다. «비밀값 제외»를 프롬프트에 못 박으면 이름만 받아오므로 안전합니다.Claude Code가 돌려주는 값의 의미
잠시 기다리면 Claude Code가 세 가지를 내놓습니다. 각각의 의미를 알아야 다음 단계가 쉽습니다.
| 받는 것 | 의미 | 예시 (실제 이식 사례) |
|---|---|---|
| MCP 목록표 | 어댑터 7개의 «명세서». 이름·연결 방식·실행 명령·필요한 열쇠 이름만 적혀 있습니다 | notebooklm-mcp · playwright-video · stitch … 총 7개 |
| 스킬 목록표 | 레시피책 204권의 «목차». 이름과 한 줄 설명 | pptx-generator · jj-proposal-full … 총 204개 |
| claude-skills.zip | 레시피책 실물을 담은 이삿짐 박스. 실제 파일이 들어 있습니다 | 약 259MB → 풀면 461MB |
여기에 API 키·토큰 같은 비밀값이 들어 있으면 안 됩니다. 목록에 «X-Goog-Api-Key», «STITCH_API_KEY» 같은 이름만 보이고 값이 비어 있는 것이 정상입니다. 값은 제4장 이후 Muse가 안전하게 따로 받습니다.
notebooklm-mcp, remotion-bits, playwright-video, stitch, stitch-local, github, remotion-mcp-app)가 목록으로 정리됐습니다. notebooklm-mcp·github은 Windows 실행파일(.exe) 경로라 Linux용으로 새로 설치했고, stitch 계열은 API 키를 나중에 따로 넣었습니다.Muse에게 전달하기
Muse AI와의 채팅에 MCP.md 문서와 claude-skills.zip을 첨부합니다. zip이 크면(수백 MB) Google Drive에 올리고 공유 링크를 전달해도 됩니다. 그리고 이렇게 말합니다.
첨부한 MCP.md의 MCP 7개를 이 VM(Linux)에 설치해줘. Windows .exe 경로는 Linux용으로 새로 설치하고, 필요한 API 키·토큰은 Secure Vault 입력 링크로 받아줘. claude-skills.zip도 풀어서 스킬을 설치해줘.
Muse가 VM에 설치 — 뒤에서 일어나는 일
전달이 끝나면 나머지는 Muse가 알아서 합니다. 무슨 일이 도는지 알면 «잘 되고 있나» 판단할 수 있습니다.
- OS에 맞게 재설치 — Windows용 실행파일(
.exe) 경로는 Linux용으로 새로 설치합니다.npx로 바로 되는 것(remotion-bits,playwright-video등)은 그대로 씁니다. - 열쇠는 따로 받기 — API 키·토큰은 채팅창에 노출되지 않도록 Secure Vault 입력 링크로 받습니다. 이름만 있던 자리에 값이 채워집니다.
- 설정 등록 — MCP 통합 설정 파일(
mcp-config.json)에 7개를 등록합니다. - 동작 확인 — 각 MCP의 도구 목록이 뜨는지, 실제로 호출되는지 확인합니다.
알아두기. 플러그인이 제공하는 MCP나 claude.ai의 커넥터(Gmail·캘린더·드라이브 등)는 ~/.claude.json에 없습니다. 플러그인은 VM에서 다시 설치하고, 커넥터는 Muse 설정에서 다시 연결합니다.
스킬 옮기기 — 레시피책 이사
스킬은 «이런 요청이 오면 이렇게 일하라»는 레시피책입니다(각 스킬 폴더의 SKILL.md가 레시피). 제3장에서 받은 이삿짐 박스(claude-skills.zip)를 분점 사무실(VM)에 풀고 꽂는 과정입니다. 목록 뽑기는 제3장에서 이미 끝났습니다.
zip 전달 — 이삿짐 박스 보내기
제3장에서 Claude Code가 만든 claude-skills.zip을 Muse에게 전달합니다. 파일이 크면(실제 사례 259MB) Google Drive에 올리고 공유 링크를 주는 것이 편합니다.
.env(비밀값이 든 파일), node_modules·.git·__pycache__·가상환경(받는 쪽에서 다시 만듭니다), 렌더 캐시·TTS 캐시 같은 임시 파일, Windows 실행파일(.exe). 이삿짐에서 쓰레기와 위험물은 미리 빼는 것과 같습니다.Muse가 VM에 풀고 꽂기
전달이 끝나면 Muse가 순서대로 처리합니다.
- 압축 해제 — zip을 풀면
skills/<스킬이름>/…구조가 나옵니다. 실제 사례에서는 461MB, 스킬 204개가 확인됐습니다. - 스킬 폴더로 이동 — VM의 스킬 보관함(
~/workspace/skills/)으로 옮깁니다. 스킬이 아닌 잔여물(예:synced)은 제외합니다. - 이름표 고치기 — 파일명이 소문자(
skill.md)라 인식이 안 되면 대문자(SKILL.md)로 바로잡습니다. - 부속품 조립 — Node.js 기반 스킬은 각 폴더에서
npm install로 의존성을 설치합니다. 실제 사례에서는 5곳(gstack,motion-graphic-movie/engine,pptx-generator,quest/templates,opus55-blender-motion-movie엔진)이 해당됐습니다. - 열쇠 새로 만들기 — zip에서 빠진
.env는.env.example을 보고 VM에서 새로 만듭니다(해당 스킬:jev,video-use).
그대로 안 되는 것도 있습니다. 스킬 안에 Windows 절대경로(C:\Users\…)가 박혀 있거나, Windows 전용 도구(파워포인트 자동화·PC 카카오톡 창 제어 등)에 의존하는 스킬은 Linux VM에서 동작하지 않습니다. 이건 이사가 아니라 새 집에 맞게 고쳐야 하는 가구입니다.
완성 확인 — 레시피책이 꽂혔는지 보기
Muse에게 이렇게 확인해 달라고 하면 됩니다.
옮긴 스킬이 몇 개인지 세어주고, 핵심 스킬 5~8개의 의존성이 제대로 설치됐는지 진단만 해줘. 수정은 하지 마.
실제 사례에서는 204개가 정상 등록됐고, MCP 7개도 함께 동작 확인까지 마쳤습니다(일부는 API 키 입력 대기).
npm install) → .env는 새로 생성 → Windows 전용은 동작 불가 안내. 레시피책 이사 끝.이제 Muse에게 이렇게 시키세요
설치·이전이 끝나면 채팅에서 말로 시키면 됩니다. Muse가 뒤에서 CLI와 스킬·MCP를 직접 실행하고 결과를 가져옵니다.
"클로드 코드 오퍼스 모델로 이 작업 해줘" "코덱스로 이 코드 리뷰해줘" "pptx-generator 스킬로 발표 자료 만들어줘"
보안 주의사항
CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN,~/.codex/auth.json, 각종 API 키는 절대 타인에게 공유하지 마세요.- 토큰이 화면에 출력되지 않게 하세요. (
echo $CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN금지) ~/.bashrc는chmod 600으로 본인만 읽기 가능하게 유지하세요.- 토큰은 1년 유효하며, 만료되면
claude setup-token으로 재발급하면 됩니다. - 토큰이 노출된 것 같으면 Claude 설정 페이지에서 즉시 무효화하세요.
- MCP·스킬 목록을 뽑을 때는 비밀값이 아닌 «이름»만 받으세요. 값은 Secure Vault 같은 안전한 입력창으로만 전달합니다.
자주 막히는 곳
| 증상 | 해결 |
|---|---|
claude: command not found | source ~/.bashrc 후 재시도. 또는 npm 전역 bin 경로(npm bin -g)가 PATH에 있는지 확인 |
setup-token 승인 안 됨 | 폰 브라우저에서 유료 계정으로 직접 로그인 후 승인 |
| 토큰이 새 셸에서 안 먹음 | ~/.bashrc에 export 문이 제대로 들어갔는지 확인 |
claude -p "…"가 반응 없음 | echo "…" | claude -p (표준입력 방식) 시도 |
| Codex 로그인 만료 | codex 재실행 후 다시 로그인 |
| VM 재시작 후 CLI 사라짐 | /usr 전역 설치는 휘발될 수 있음 → ~/workspace/tools/ai-cli 로컬 설치 권장 |
| 옮긴 스킬이 동작 안 함 | Windows 절대경로·전용 도구 의존 여부 확인. Node 스킬은 npm install 여부 확인 |