Goose

- 로컬 우선 AI 에이전트: 데스크톱 앱(macOS/Linux/Windows), CLI, API 세 가지 인터페이스로 사용자 머신에서 직접 동작. 클라우드 의존 없이 코드 편집, 셸 실행, 테스트, 멀티스텝 워크플로우를 자율 수행 - 15+ LLM 프로바이더 지원: Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Ollama, OpenRouter, Azure, Bedrock, Groq, xAI, Alibaba(Qwen/DashScope), Databricks, Scaleway 등. Claude 4 모델에 최적화되어 있으나 로컬 모델(Ollama, LM Studio)도 지원. ACP(Agent Client Protocol)로 기존 ChatGPT/Claude 구독 활용 가능 - 70+ MCP 확장: Anthropic의 Model Context Protocol 표준을 통해 데이터베이스, API, 브라우저, GitHub, Google Drive 등 70개 이상의 확장과 연결. 커뮤니티 Extensions 마켓플레이스 운영 - YAML 기반 레시피 시스템: 워크플로우를 instructions, extensions, parameters, subrecipes로 구조화한 YAML 레시피로 캡처하여 재사용 및 공유 가능 - 서브에이전트 병렬 처리: Rust 기반 고성능 아키텍처로 서브에이전트를 병렬 실행하여 복잡한 멀티태스크를 효율적으로 처리 - 보안 기능: 프롬프트 인젝션 탐지, 적대적 리뷰어(adversary reviewer) 모드 내장 - MCP Apps: 데스크톱 환경 내에서 인터랙티브 UI를 렌더링하는 MCP 앱 기능

💻 필요한 컴퓨터 사양

🧠RAM

불필요 (LLM 추론은 외부 API 위임). 로컬 모델(Ollama) 사용 시 모델 크기에 따라 8-24GB VRAM 필요. Linux Vulkan 지원으로 비-NVIDIA GPU에서도 로컬 추론 가능

💾저장공간

데스크톱 앱 ~160MB(플랫폼별 상이), CLI 포함 합산 약 500MB. 로컬 모델 별도

⚡ 설치법

### 4-1. Quick Start

```bash
# macOS — Homebrew (CLI)
brew install block-goose-cli

# macOS — Homebrew (Desktop App)
brew install --cask block-goose

# Linux / macOS / WSL — curl 스크립트
curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash
```

### 4-2. 상세 설치

```bash
# Windows — PowerShell (네이티브)
Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/aaif-goose/goose/main/download_cli.ps1" -OutFile "download_cli.ps1"
.\download_cli.ps1

# Windows PATH 설정 (Git Bash/MSYS2)
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# Linux — DEB 패키지 (Ubuntu/Debian)
sudo dpkg -i goose_*.deb

# 프로바이더 설정 (첫 실행 시 자동 안내, 이후 재설정)
goose configure

# 세션 시작
goose session

# 업데이트
goose update
```

데스크톱 앱은 GitHub Releases 페이지에서 macOS(Apple Silicon/Intel), Linux(DEB/RPM/Flatpak), Windows ZIP을 직접 다운로드할 수 있다. Windows 사용자는 Git Bash, MSYS2, 또는 PowerShell이 필요하며, WSL을 통한 Linux 설치도 가능하다.

🧬 바이오 활용

🔬

코드베이스 전반 리팩토링**

대규모 코드 저장소에서 특정 패턴을 검색하고, 의존성을 분석한 후, 여러 파일에 걸친 리팩토링을 자율적으로 수행. MCP를 통해 GitHub PR 생성까지 연결하면 코드 리뷰, 수정, 커밋, PR의 전체 사이클을 단일 세션에서 완료 가능

🧬

멀티 프로바이더 비용 최적화 워크플로우**

단순 코드 생성은 무료 티어(Groq/Google Gemini)로, 복잡한 아키텍처 설계는 Claude 4 Opus로, 코드 리뷰는 GPT-5로 분리하는 멀티모델 전략을 YAML 레시피로 정의하여 월 API 비용을 제어하면서 품질 유지

💊

자동화된 데이터 파이프라인 구축**

MCP 확장으로 데이터베이스 조회, 데이터 변환 스크립트 작성, 테스트 실행, 결과 검증을 하나의 Goose 세션에서 수행. 레시피로 저장하면 반복 실행 가능한 자동화 파이프라인으로 전환

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