Clonst - Claude Code용 AI 코드 리뷰 MCP, Codex 기반

코드를 출시하기 전에 두 번째 AI 의견을 받아보세요. Clonst는 Claude Code를 OpenAI Codex에 연결하여 적대적 코드 리뷰를 수행하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. Claude가 계획이나 코드를 작성하면 Codex가 비판하고, Claude가 수정하며, 두 모델이 합의에 도달할 때까지 핑퐁이 반복됩니다. 공식 Codex CLI를 통해 기존 ChatGPT 구독으로 실행됩니다. API 키가 필요 없고, 추가 요금도 없습니다.

독립 프로젝트입니다. OpenAI ("Codex", "ChatGPT") 또는 Anthropic ("Claude")과 제휴 관계가 아닙니다.

왜 두 번째 모델인가?

LLM이 자신의 출력을 검토하면 자신의 사각지대를 공유합니다. 다른 제공업체의, 자체 훈련과 자체 메모리를 가진 두 번째 모델이 첫 번째 모델이 놓친 것(잘못된 가정, 누락된 엣지 케이스, 취약한 마이그레이션, 경쟁 조건, 보안 허점)을 잡아냅니다. Clonst는 이를 합의(정중함이 아닌)라는 확실한 종료 기준을 가진 구조화된 검토 루프로 전환합니다.

Related MCP server: claude-code-codex-agents

기능

• 제로 의례. 설치하고 잊어버리세요: Claude가 스스로 리뷰를 트리거하며, 변경 사항이 할당량을 사용할 가치가 있을 때만 트리거합니다.

• 합의까지 핑퐁. 기본적으로 무제한 라운드. 구조화된 평결 (APPROVED / CHANGES_NEEDED), 필요한 변경 사항, 제안, 위험. Claude는 정당성과 함께 비판을 거부할 수 있습니다. Codex는 다음 라운드에서 거부를 재평가합니다.

• 실제 세션 메모리. Codex는 매 라운드마다 동일한 CLI 세션을 재개하고 이전 비판을 기억합니다. 컨텍스트 재전송 없음, 금붕어 리뷰어 없음.

• 귀하의 ChatGPT 구독, API 키 불필요. 리뷰는 공식 codex CLI와 기존 로그인을 통해 진행됩니다.

• 리뷰어 선택. 기본적으로 리뷰는 codex CLI에 이미 구성된 모델과 추론 노력을 사용합니다. ~/.clonst/config.json에 한 줄을 추가하면 Codex 확장을 건드리지 않고 리뷰에 자체 설정(예: 더 빠르고 저렴한 노력)을 부여할 수 있습니다. 설정을 참조하세요.

• 비용 투명성. 최종 보고서에는 리뷰어 모델, 라운드, 총 소요 시간 및 소비된 토큰이 표시됩니다. 새 토큰은 강조 표시되고 캐시 재예약은 분리되어 누적 합계가 실제보다 더 무섭게 보이지 않습니다.

• 대화를 초월하는 감사 추적. 각 리뷰는 ~/.clonst/reports/ 아래에 구조화된 Markdown 보고서(일반 언어 요약 + 각 라운드의 요구 사항, 변경 사항 및 거부 사항을 그대로)를 작성합니다.

• 의도 표류는 일급 검사입니다. 리뷰어는 기술적 기준뿐만 아니라 명시된 목표에 대해 결과물을 측정합니다. 원하는 동작을 조용히 변경하는 "수정"은 플래그가 지정되고, 제품 선택은 LLM이 결정하는 대신 사용자에게 전달됩니다.

• 설계상 실용적. 리뷰는 물질적 결함(정상 사용을 중단시키거나, 데이터를 잃거나, 보안 허점을 열거나, 값비싼 재작성을 강요하는 것)을 대상으로 하며, 완전성을 목표로 하지 않습니다. 희귀성만으로 심각한 결함을 변명하지 않으며, 나중에 쉽게 고칠 수 있는 세부 사항이 릴리스를 막지 않습니다.

• 실제로 답할 수 있는 질문. 루프를 실행 중이고 맥락을 잃었나요? 사용자에게 제기되는 모든 질문은 무엇이 구축되고 있는지, 왜 지금 나오는지, 각 옵션이 무엇을 변경하는지 일반 언어로 다시 설명하며, 코드를 읽을 필요가 없습니다.

• 사용자가 말한 것을 기억합니다. 리뷰가 너무 까다롭다거나 질문이 말이 안 된다고 말하면 Clonst가 기록합니다. Clonst가 아닌 Claude와 대화 중일 때도 마찬가지입니다. 사용자 몰래 변경되는 것은 없습니다. 집계하고, 의견이 계속 반복될 때 알려주며, 사용자가 어떻게 처리할지 결정합니다.

• 부수적 피해는 양측에서 추적됩니다. 변경을 요구하기 전에 리뷰어는 해당 변경이 무엇을 망가뜨릴지(호출자, 계약, 원격 모듈) 확인해야 합니다. 적용하기 전에 Claude도 동일하게 해야 하며, 부수적 피해로 인한 거부는 단순한 거부가 아닌 더 안전한 대안과 함께 제공됩니다.

• 프로젝트 자체 리뷰 규칙. 프로젝트 루트에 CLONST.md를 넣으면 리뷰어가 자체 표준 위에 사용자의 규칙을 확인합니다. CLAUDE.md는 작성자를 안내하고, CLONST.md는 리뷰어를 안내합니다.

• 사용자 언어로 된 리뷰. 비판은 사용자가 작업하는 언어로 반환되며(호출별로, 또는 설정의 default_language로 한 번에 모두), 프로토콜은 기계가 읽을 수 있는 영어로 유지됩니다.

• 아무것도 손실되지 않습니다. 모든 원시 리뷰어 응답은 구문 분석 전에 디스크에 저장됩니다.

• 크로스 플랫폼. Windows, macOS 및 Linux, 세 가지 모두 CI에서 지원됩니다.

• 강화됨. 프롬프트 인젝션 방어, 읽기 전용 샌드박스, 허용된 CLI 인수, 밀폐형 테스트 스위트(LLM 호출 없음, 할당량 없음).

언제 트리거되나요?

직접 요청할 필요가 없습니다. Claude가 리뷰가 할당량을 사용할 가치가 있는 시기를 결정하며, 규칙은 크기가 아닌 중요도입니다:

핑퐁은 기본적으로 무제한입니다. 합의에 도달할 때까지 실행되며, 5라운드마다 사용자에게 확인합니다(구성 가능). 그리고 일반 언어로 리뷰를 제한할 수 있습니다: "이것을 리뷰해, 최대 3라운드".

작동 방식

You ── conversation ── Claude (reviser, keeps the conversation context)
                          │
                          │  clonst_review (MCP, one call = one critique)
                          ▼
                       Clonst ── spawn ── codex exec [resume <thread_id>]
                                             (reviewer, keeps its session)

루프는 Claude 측에서 실행됩니다. Claude가 제출하고, Codex가 비판하며, Claude가 대화 중(사용자 앞에서) 수정하고, 반환된 thread_id와 함께 다시 제출하며, consensus: true가 될 때까지 반복합니다. 루프는 호출자를 통해 구동되며(thread_id는 각 호출과 함께 이동), 서버는 디스크에 세션별 기록(전체 로그, 정확한 재호출을 위한 이전 라운드의 평결, 실행 시간/토큰 합계, 구조화된 리뷰 보고서(매 라운드마다 재생성))을 유지합니다. Codex 세션은 CLI 측에서 지속됩니다.

빠른 시작

요구 사항:

• Claude Code - 터미널 CLI 또는 VS Code / JetBrains 확장 프로그램(동일한 MCP 구성을 공유함)

• Node.js 22+

• Codex CLI, ChatGPT 플랜으로 로그인됨:

npm install -g @openai/codex
codex login

Clonst 설치 (권장, npm을 통해):

claude mcp add clonst --scope user -- npx -y @clonst/clonst

또는 소스에서:

git clone https://github.com/capritora/clonst.git && cd clonst
npm install && npm run build
claude mcp add clonst --scope user -- node /absolute/path/to/clonst/dist/index.js

작동 확인: 새 Claude Code 대화에서 "ping clonst"라고 말하세요. 예상 결과: codex_available: true, codex_logged_in: true.

리뷰의 모습

리뷰는 자체적으로 발생하지만, 사용자가 방향을 제시할 수도 있습니다:

X에 대한 계획을 제안한 다음, 합의에 도달할 때까지 Clonst가 리뷰하도록 하세요.

이 마이그레이션을 Clonst가 리뷰하도록 하세요, 최대 3라운드.

Clonst에게 이 인증 흐름에 대한 보안 중심 리뷰를 요청하세요.

각 수정이 대화에서 발생하는 것을 볼 수 있으며, 합의 시 Claude는 짧은 보고서로 마무리합니다. 예를 들어:

Clonst 리뷰: GPT-5.5 (높은 노력), 2라운드, 5분 30초, ~210k 새 입력 및 18k 출력 토큰(누적 입력 2.8M, 그중 2.6M은 캐시 재예약). 리뷰어는 마이그레이션에 이중 수정 방지 경계와 API 호출에 타임아웃을 요구했으며, 둘 다 적용되었습니다. 한 제안(MVP 범위 밖)을 거부했고 리뷰어가 정당성을 수락했습니다. 전체 라운드별 보고서: ~/.clonst/reports/2026-07-06-a3f1...md

라운드별 세부 정보를 원하시나요? 그냥 물어보세요("라운드를 설명해줘"): Claude가 전체 교환 내용을 보유하고 요청 시 보고합니다.

리뷰 보고서 파일

모든 리뷰는 ~/.clonst/reports/ 아래에 구조화된 Markdown 보고서를 작성하며, 각 라운드마다 업데이트됩니다. 따라서 감사 추적이 대화를 초월하여 유지됩니다. 일반 언어 요약(합의 후 그대로 봉인됨)으로 시작하여, 각 라운드별로 각 당사자가 사용한 정확한 단어가 포함된 섹션이 있습니다:

• 리뷰어가 요구하고, 제안하고, 위험하다고 표시한 내용 (그대로)

• 수정자가 각 라운드 전에 변경 또는 거부했다고 선언한 내용 (그대로)

• 라운드별 모델, 노력, 기간 및 토큰, 전체 리뷰 합계

• 세션 로그 및 원시 리뷰어 출력을 가리키는 감사 추적

파일은 서버 측 상태의 순수한 투영입니다. 사후에 재구성되는 것은 없으며, LLM에서 비롯된 텍스트는 이스케이프 처리되어 보고서 섹션을 위조할 수 없습니다. 세션 중간(재개된 스레드)에서 시작된 보고서는 명시적으로 PARTIAL HISTORY로 표시됩니다. 두 개의 식별자, 두 개의 역할: report_id는 보고서 파일의 이름을 지정하고, thread_id는 리뷰어 세션을 재개합니다.

도구

clonst_ping

서버 상태: codex CLI 가용성, 버전, 로그인 상태, 로드된 구성, 로그 디렉토리. 할당량을 소비하지 않습니다.

clonst_review

호출당 하나의 구조화된 비판. 매개변수(모두 호출 LLM을 구동합니다. 일반적으로 직접 작성하지 않습니다):

결과: verdict, consensus (검증된 APPROVED의 경우에만 true: 깨끗한 JSON, 필수 변경 사항 없음, 대체 파싱 없음), critique, required_changes, suggestions, risks_identified, thread_id, 각 라운드 및 전체 리뷰 지속 시간과 토큰 사용량, reviewer_model / reviewer_reasoning_effort (최선의 해결: 재정의, 그렇지 않으면 codex 설정, 그렇지 않으면 null), report_id / report_path (구조화된 리포트 파일; 보고서를 쓸 수 없는 경우 report_error - 리뷰 자체에는 영향을 주지 않음), 그리고 루프를 구동하는 next_action 명령어(텍스트 + 입력된 필드)입니다.

clonst_feedback

Clonst 작동 방식에 대한 의견을 기록합니다 - 너무 요구사항이 많다, 질문이 불명확하다, 범위가 잘못되었다, 너무 느리다, 출력 스타일 등. Claude가 Clonst, Claude, 또는 특정 대상을 지칭하지 않든 이러한 말을 할 때마다 자체적으로 호출합니다. 메타데이터 전용: 리뷰어 호출, 할당량, 네트워크 없음. 주제별 발생 횟수를 계산하고 반복될 때 Claude에 알리지만, 자체적으로는 행동을 변경하지 않습니다.

clonst_topics

해당 주제들을 나열, 검색 또는 레이블을 변경합니다. 로컬 파일 액세스만 가능하며, 어떤 것도 실행하지 않습니다. action: "list" / "search" (query, limit, offset 포함)를 사용하여 누적된 내용을 확인하고, action: "describe"를 사용하여 주제의 한 줄 설명을 개선합니다.

clonst_report_summary

합의 후 평문 요약을 리뷰 리포트 파일에 그대로 기록합니다. report_id (clonst_review에서 반환된 값 - thread_id 아님)와 summary를 받습니다. 메타데이터 전용: 리뷰어 생성 없음, 할당량 없음, 멱등성.

설정

선택적 파일이며, 기본적으로 없음: ~/.clonst/config.json을 직접 생성하여 키를 변경합니다. 호출마다 다시 읽으며, 유효하지 않은 값은 경고와 함께 기본값으로 대체됩니다.

예시, Codex 확장 프로그램이 자체 설정을 유지하는 동안 리뷰에 자체 모델과 더 빠른 노력 계층을 제공합니다:

{
  "codex_model": "gpt-5.6-sol",
  "codex_reasoning_effort": "medium"
}

codex CLI가 실제로 노출하는 모델을 사용하십시오 (codex_model을 null로 두면 ~/.codex/config.toml에서 값을 가져옴). 중간 계층의 노력이 일반적으로 리뷰에 적합한 균형입니다: 핑퐁 방식이 한 번의 심층 분석보다 약간 더 많은 라운드에 걸쳐 동일한 내용을 포착하며, 각 라운드가 더 빠르게 돌아옵니다.

재정의는 codex CLI에 대한 루트 -c 플래그로 전달됩니다 (codex 0.142.5에서 exec 및 resume 모두에 대해 계약 확인됨); codex가 알 수 없는 값은 codex 자체 오류 메시지와 함께 리뷰를 실패시킵니다.

프로젝트 리뷰 가이드라인: CLONST.md

프로젝트 루트에 CLONST.md를 배치하면, project_path로 리뷰가 실행될 때마다 해당 내용이 프로젝트별 가이드라인으로 리뷰어에게 전달됩니다 - 사용자의 규칙, 한계선 등이며, 리뷰어 자체 기준 위에 추가로 확인됩니다. 예시:

# Review guidelines
- SQL must stay compatible with BOTH SQLite (dev) and PostgreSQL (prod).
- Every new route needs rate limiting.
- LLM results must be matched by ID, never by list position.

비즈니스 불변 규칙도 여기에 속해야 합니다 - 의도 이탈 확인이 방어해야 하는 한계선입니다. 구체적이고 확인 가능하게 작성하십시오: "간단하게 유지"라고 쓰지 말고 "무료 사용자는 CSV를 내보낼 수 있어야 함" 또는 "체크아웃은 원클릭으로 유지되어야 함"이라고 작성하십시오.

가이드라인은 검사만 추가할 수 있습니다: 기준을 낮추거나 판정을 강제하려는 가이드라인은 무시되고 위험으로 보고됩니다.

의도 이탈 및 사용자 결정

리뷰는 기술적인 것만이 아닙니다: 코드 품질을 확인하기 전에, 리뷰어는 전달된 결과물을 사용자가 명시한 의도(context, CLONST.md) 또는 프로젝트에서 명백한 의도와 비교합니다. 리뷰어는 사용자의 제품 목표를 임의로 만들지 않습니다 - 입증된 모순보다는 가능한 제품 선호도를 발견하면 USER DECISION: 라는 리터럴 마커로 시작하는 위험을 표시합니다. 이러한 항목은 반드시 열린 질문으로 그대로 사용자에게 전달되어야 합니다: 리뷰 중간에 다른 모든 작업보다 먼저 핑퐁을 일시 중지하고, 합의 시 최종 보고서와 보고서 파일에 기록됩니다. Claude는 이를 결정, 실행 또는 삭제할 수 없습니다. 반면, 입증된 사용자 인식 동작의 은밀한 변경은 리뷰를 완전히 차단할 수 있습니다.

양측 모두 동일한 교정 기준을 따릅니다: 중대한 결함에 대해 차단하고, 가능성 과 비용을 저울질하며, 결과물에 포함되지 않은 기능을 요구하지 않습니다. 예측은 구조에 관한 것이지 기능에 관한 것이 아닙니다 - 오늘의 설계가 예측 가능한 문을 닫아서는 안 되지만, 미래 기능 자체는 지금 구축되지 않습니다. 리뷰어가 방향이 준비되어야 하는지 확신하지 못할 경우, 결정을 내리는 대신 사용자에게 묻습니다.

조사는 대칭적입니다. Claude는 맹목적으로 비평을 적용하지 않습니다: 각 요구 사항은 적용 전에 사실적 정확성, 의도 적합성 및 영향 범위(변경되는 항목에 의존하는 다른 요소)를 확인하며, 다른 것을 손상시킬 요구 사항은 정당성과 더 안전한 대안과 함께 거부되며, 리뷰어는 반복하는 대신 이에 대응해야 합니다. 두 모델 모두 해결책을 향해 논쟁하며, 교착 상태는 사용자에게 넘어갑니다.

사용자 피드백, 기억됨

리뷰가 너무 까다롭다거나 질문을 읽을 수 없었다고 Claude에게 말하면, clonst_feedback을 통해 ~/.clonst/feedback.jsonl에 의견을 기록합니다 - 이를 위해 Clonst를 직접 언급할 필요는 없습니다. 각 의견은 한 줄 설명과 함께 주제에 첨부되며, Claude는 사용자가 새 의견을 다르게 표현하더라도 동일한 의미일 때 기존 주제를 재사용합니다. 주제가 feedback_recurring_threshold 번 다시 등장하면 Claude가 사용자에게 알립니다.

자동으로 적용되는 것은 없습니다: 기록된 의견은 리뷰어 프롬프트에 절대 도달하지 않습니다. 일지를 읽고 개선할 사항을 결정하는 것은 인간의 결정입니다 - "내 피드백이 뭐라고 해?"라고 물으면 Claude가 답변에서 동등한 주제를 그룹화합니다. 한 번만 보인 의견은 feedback_retention_days 후에 삭제됩니다. 두 번 이상 언급된 것은 무기한 보관됩니다. 파일을 삭제하면 모든 내용이 지워집니다.

라운드 제한: 기본적으로 무제한

아무 말도 하지 않으면 suggested_max_rounds 라운드마다 체크인하면서 합의에 도달할 때까지 핑퐁이 계속됩니다. 또는 자연어로 요청하십시오("리뷰해 줘, 최대 3라운드"): 리뷰어는 카운터를 알게 되며(1라운드부터 철저히, 마지막 라운드에 최대 노력, 종료를 위해 승인하지 않음), 제한에 도달하면 불일치가 중재를 위해 사용자에게 전달됩니다.

개인정보 보호 및 할당량

• 모든 리뷰 라운드는 ChatGPT 구독 할당량을 소비합니다 (Codex가 리뷰 수행). 할당량 기간이 소진되면 Clonst가 이를 감지하고 Claude에게 리뷰 없이 계속하도록 지시합니다. 세션은 동일한 thread_id를 통해 나중에 재개 가능합니다.

• project_path를 사용하면 Codex가 전체 프로젝트를 읽기 전용으로 읽고(.env 포함) 해당 내용이 OpenAI로 전송됩니다 - 이는 Codex VS Code 확장 프로그램을 직접 사용하는 것과 동일한 노출입니다. 기본 전략: content로 전달된 콘텐츠만 리뷰합니다. 실제 API, 계약 또는 파일을 확인해야 하는 리뷰를 위해 project_path를 아껴두십시오.

• 리뷰 콘텐츠는 대화 외부의 로컬에 지속됩니다: 세션 로그 및 원시 리뷰어 응답은 ~/.clonst/logs/에, 사람이 읽을 수 있는 보고서(비평 및 변경 선언문 그대로)는 ~/.clonst/reports/에 저장됩니다. 해당 디렉토리를 삭제하면 과거 리뷰가 제거됩니다.

• 기록된 피드백도 로컬에 유지됩니다: ~/.clonst/feedback.jsonl(macOS/Linux에서 소유자 전용 권한으로 생성됨)에는 사용자의 의견이 그대로 보관되므로, 코드 금지 규칙에도 불구하고 민감한 표현이 포함될 수 있습니다. 이 파일은 어디에도 전송되지 않으며 프롬프트에 주입되지 않습니다. 사용자가 Claude에게 이 파일을 읽도록 요청하면, 해당 내용은 사용자가 열도록 요청한 다른 파일과 마찬가지로 해당 대화에 입력됩니다 - 이를 지침이 아닌 데이터로 취급하십시오. 파일을 삭제하면 내용이 제거됩니다.

• 대화당 하나의 Clonst 서버 인스턴스가 작동 모델이며, 보고서 쓰기는 프로세스 내에서 직렬화됩니다. 두 개의 동시 실행 서버를 동일한 CLONST_HOME으로 지정하지 마십시오.

문제 해결

각 핑퐁은 ~/.clonst/logs/<thread_id>.jsonl에 완전히 기록되며, ~/.clonst/logs/raw/<thread_id>/에 완전한 원시 응답이 저장됩니다.

개발

npm test          # build + hermetic test suite (no LLM calls)
npm run smoke     # full MCP protocol smoke test

scripts/probe-*.ps1 스크립트는 실제 codex CLI 계약을 고정하고 ChatGPT 할당량을 소비합니다: 수동 실행만 가능합니다. ReviewerProvider 인터페이스는 다른 리뷰어 CLI(예: Gemini)를 위해 준비되어 있습니다.

라이선스

MIT. 있는 그대로 제공되며, 지원은 보장되지 않습니다. 작성자가 매일 사용합니다.