솔직히 말하겠습니다. 저는 Cursor에 월 $20을 쓰고 있었습니다. 그게 아까웠냐고요? 아니요, 충분히 가치 있다고 생각했습니다. 그런데 지난주 해커뉴스 1위를 차지한 프로젝트를 보고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다.
OpenCode. GitHub 스타 12만 개, 월 사용자 500만 명, 기여자 800명. 그리고 완전 무료.
“또 과장된 오픈소스 프로젝트겠지”라고 넘기려다가, 실제로 써봤습니다. 이 글은 그 결과를 정직하게 정리한 것입니다.
OpenCode가 뭔데 이렇게 난리인가
OpenCode는 터미널, IDE, 데스크톱 앱 세 가지 환경 모두에서 동작하는 오픈소스 AI 코딩 에이전트입니다. 단순히 “코드 자동완성”이 아닙니다. 에이전트(Agent) 방식으로 동작해서, 파일을 읽고, 수정하고, 실행하고, 결과를 보고 다시 수정하는 루프를 스스로 돌릴 수 있습니다.
핵심 차별점은 세 가지입니다.
첫째, 75개 이상의 LLM을 자유롭게 연결할 수 있습니다. GitHub Copilot, ChatGPT Plus/Pro, Anthropic Claude, 로컬 Ollama 모델까지 전부 연결 가능합니다. Cursor는 Cursor가 제공하는 모델만 쓸 수 있습니다. OpenCode는 당신이 이미 구독 중인 GPT Plus나 Claude Pro를 그대로 연결하면 됩니다. 이미 다른 AI 구독이 있다면 추가 비용이 0원입니다.
둘째, LSP(Language Server Protocol)를 자동으로 로드합니다. AI에게 코드 컨텍스트를 줄 때 단순히 파일을 통째로 붙여 넣는 게 아닙니다. LSP를 통해 타입 정보, 심볼 참조, 에러 진단 정보를 구조화된 형태로 LLM에 제공합니다. 결과적으로 AI가 코드를 훨씬 정확하게 이해합니다.
셋째, 다중 세션을 병렬로 실행할 수 있습니다. 같은 프로젝트에서 여러 에이전트가 동시에 다른 작업을 진행할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트 A는 테스트 코드를 작성하고, 에이전트 B는 API 리팩토링을 동시에 진행하는 게 가능합니다. Cursor에서는 불가능한 기능입니다.
설치부터 첫 실행까지: 5분이면 됩니다
터미널 한 줄로 설치됩니다.
# npm 기반 설치
npm install -g opencode-ai
# 또는 npx로 바로 실행
npx opencode-ai
설치 후 처음 실행하면 사용할 LLM 프로바이더를 선택합니다. Claude를 쓰고 싶다면 Anthropic API 키를, GPT-4를 쓰고 싶다면 OpenAI API 키를 입력합니다. 이미 Cursor를 쓰면서 LLM 키를 관리하고 있었다면 그냥 복사해서 붙여 넣으면 됩니다.
# 프로젝트 디렉토리에서 실행
cd my-project
opencode
# 에이전트 모드로 특정 작업 실행
opencode "로그인 API에 rate limiting 추가해줘"
기존 터미널 워크플로우에 자연스럽게 녹아든다는 느낌이 강합니다. Cursor는 새 IDE를 켜야 하지만, OpenCode는 이미 열려 있는 터미널에서 바로 됩니다.
Cursor vs OpenCode: 직접 비교해봤습니다
같은 작업을 Cursor와 OpenCode 양쪽에서 돌려봤습니다. 작업은 “Express.js API 서버에 JWT 인증 미들웨어 추가, 기존 라우트에 적용, 테스트 코드까지 작성”이었습니다.
| 항목 | Cursor | OpenCode |
|---|---|---|
| 비용 | 월 $20 | 무료 (API 비용만) |
| 모델 선택 | Cursor 제공 모델 | 75개+ 자유 선택 |
| 멀티 에이전트 | ❌ | ✅ |
| LSP 연동 | 부분적 | 자동 전체 연동 |
| 프라이버시 | 코드 전송 O | 코드 저장 없음 |
| 오픈소스 | ❌ | ✅ (MIT) |
| IDE 독립성 | Cursor IDE 필수 | 터미널/IDE/데스크톱 |
결과는 놀라웠습니다. JWT 미들웨어 작성 품질 자체는 비슷했습니다. 하지만 OpenCode는 LSP를 통해 기존 라우트의 타입 정보를 정확히 읽어서 타입 에러 없이 미들웨어를 삽입했습니다. Cursor는 타입 에러가 2개 발생해서 수동으로 수정해야 했습니다.
멀티 에이전트 기능은 비교 자체가 의미 없었습니다. OpenCode에서 에이전트 2개를 동시에 돌리면서 작업 시간을 절반으로 줄였습니다.
무료라서 좋은 게 아닌 이유: 프라이버시 문제
Cursor를 쓰면서 항상 불편했던 게 하나 있었습니다. 내 코드가 Cursor 서버를 거쳐 간다는 사실입니다. Cursor는 “Privacy Mode”를 제공하지만, 기본 설정은 코드를 서버에 전송하고 학습에 활용합니다.
OpenCode는 다릅니다. 공식 문서에 명시되어 있습니다: “OpenCode does not store any of your code or context data.” 코드는 당신이 선택한 LLM API로 직접 전송될 뿐, OpenCode 서버를 경유하지 않습니다.
금융, 의료, B2B SaaS를 개발하는 팀이라면 이 차이가 결정적입니다. 고객 데이터가 포함된 쿼리나 내부 비즈니스 로직을 AI 도구에 넣어야 할 때, “코드 저장 없음”이 그냥 편의기능이 아니라 컴플라이언스 요건이 됩니다.
아직 Cursor가 유리한 경우도 있습니다
솔직하게 쓰겠습니다. OpenCode가 모든 면에서 더 낫다고 말하면 거짓말입니다.
GUI가 필요한 작업에서는 Cursor가 편합니다. OpenCode는 기본적으로 터미널 기반입니다. 코드 diff를 시각적으로 보고, 클릭 한 번으로 accept/reject하는 Cursor의 UX는 여전히 강력합니다. 터미널에 익숙하지 않은 팀원이 있다면 Cursor가 온보딩이 훨씬 쉽습니다.
Cursor의 Tab 자동완성은 아직 더 자연스럽습니다. 인라인 코드 자동완성 측면에서 Cursor는 컨텍스트 인식이 매우 정교합니다. OpenCode는 에이전트 방식이 강점이지 인라인 자동완성은 아직 Cursor에 비해 부족합니다.
하지만 이건 “무료 vs 유료” 비교가 아닙니다. OpenCode는 오픈소스이고, 800명이 기여하고 있으며, 개발 속도가 빠릅니다. 6개월 뒤 이 비교가 어떻게 바뀔지는 예측하기 어렵습니다.
당장 전환해야 할 개발자, 기다려야 할 개발자
지금 바로 전환하면 좋은 경우:
- 이미 Claude Pro나 GPT Plus 구독이 있는 개발자
- 터미널 워크플로우 중심의 개발자 (vim, neovim, tmux 유저)
- 프라이버시나 코드 보안이 중요한 프로젝트
- 멀티 에이전트로 병렬 작업이 필요한 팀
조금 더 기다려도 되는 경우:
- GUI 중심 워크플로우가 필수인 경우
- 비개발직군 팀원과 협업이 많은 경우
- 현재 Cursor 워크플로우에 깊게 의존하는 경우
마치며: 진짜 경쟁은 이제 시작입니다
OpenCode가 등장한 건 단순히 “좋은 오픈소스 도구 하나 나왔다”로 끝날 이야기가 아닙니다. AI 코딩 도구 시장이 SaaS 구독 모델 중심에서 오픈소스 + API 직접 연결 모델로 이동하는 신호입니다.
GitHub Copilot이 처음 나왔을 때, Cursor가 처음 나왔을 때와 비슷한 느낌입니다. “이게 실제로 쓸 만하네”라는 시점이 있었고, 그 이후 시장이 빠르게 따라왔습니다. OpenCode는 그 시점에 와 있습니다.
791개 해커뉴스 포인트, 12만 GitHub 스타가 그 증거입니다. 이 숫자는 커뮤니티가 이미 검증을 마쳤다는 신호입니다.
Cursor 구독을 바로 끊으라는 말은 아닙니다. 하지만 지금 당장 OpenCode를 한 번 써보는 것, 그건 아무 비용이 들지 않습니다.
npx opencode-ai
터미널에 이 한 줄 입력하는 데 30초면 됩니다.