Agentic Coding

Claude Code에서 GLM 4.7 사용하기 - MoAI-ADK로 쉽게 설정

2026. 01. 04.

17.495분

Claude CodeGLM 4.7MoAI-ADKAgentic AIAI AgentsContext Engineering

GLM 4.7 모델을 Claude Code와 연결하는 방법과 MoAI-ADK의 --glm-on 명령으로 설정을 자동화하는 실용 가이드다.

Claude Code는 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 동작하지만, 특정 작업에서는 다 른 모델의 강점을 활용할 필요성이 존재한다. 특히 대규모 코드베이스 분석이나 복잡 한 프론트엔드 작업에서 이러한 요구가 두드러진다.

Z.AI의 GLM 4.7은 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 강화된 프로그래밍 역량을 제공한다. 본 문서에서는 GLM 4.7을 Claude Code와 연동하는 방법을 다루며, MoAI-ADK의 자동화 기능을 통한 간편한 설정 방법을 설명한다.

1. GLM 4.7의 주요 특징

1.1 핵심 기술 사양

GLM 4.7의 가장 주목할 만한 특징은 200K 토큰 컨텍스트 윈도우다. 대규모 프로젝 트에서 맥락이 손실되는 문제가 이 기능으로 해결된다. 전체 코드베이스를 단일 세션 에서 분석하는 것이 가능하다.

GLM 4.7의 주요 강점은 다음과 같다.

프로그래밍 역량 강화

벤치마크 테스트 결과, 복잡한 리팩토링 작업에서 높은 성능을 보인다. 다단계 요구사 항 처리 시 맥락 유지 능력이 뛰어나며, 코드 생성의 일관성이 유지된다.

GLM-4.7 LLM Performance Evaluation - 벤치마크 비교

대용량 코드 처리

200K 토큰 컨텍스트로 일반적인 프로젝트의 대부분 파일을 단일 세션에서 처리할 수있 다. 128K 토큰 출력 지원으로 대용량 코드 생성 시에도 중단 없이 완료된다.

투명한 추론 과정

인터리브 추론 기능을 통해 모델의 사고 과정이 노출된다. 이 기능은 디버깅 작업에서 유용하며, 모델의 결론 도출 과정을 검증하는 것이 가능하다.

프론트엔드 작업 최적화

React 컴포넌트 및 CSS 작업에서 향상된 성능을 보인다. UI 레이아웃 제안의 품질이높 으며, 스타일 일관성 유지 능력이 우수하다.

1.2 Claude Code 통합 시 이점

Claude Code의 에이전트 기반 워크플로우와 GLM 4.7의 조합은 다음과 같은 장점을 제 공한다.

복합 작업 단일 처리

대규모 리팩토링 작업을 분할하지 않고 단일 요청으로 처리할 수 있다. 프론트엔드와 백엔드 동시 수정 작업의 효율성이 향상된다.

디버깅 효율성 향상

전체 맥락 파악을 통해 오류 원인 분석의 정확도가 높아진다. 추론 과정 노출로 모델 판단의 검증이 용이하다.

개발 속도 개선

반복 작업 시간이 단축된다. 테스트 코드 작성 및 문서화 작업의 자동화가 효과적으로 수행된다.

아래 차트는 Z.AI에서 공개한 실제 개발 시나리오에서의 성능 비교다.

GLM-4.7 vs GLM-4.6 Real-world Development Scenarios - 실제 개발 환경에서의 성능 비교

2. 수동 설정 방법

2.1 단계별 설정 절차

GLM 4.7을 수동으로 연결하는 방법은 다음과 같다.

1단계: Z.AI API 키 발급

Z.AI 웹사이트에서 계정을 생성하고 API 키를 발급받는다.

2단계: settings.json 파일 수정

Claude Code의 설정 파일 위치는 다음과 같다.

Bash

# 설정 파일 위치
~/.claude/settings.json

설정 파일을 다음과 같이 수정한다.

JSON
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000"
  }
}

3단계: 터미널 재시작

설정 저장 후 터미널을 재시작하여 변경 사항을 적용한다.

2.2 수동 설정의 한계

수동 설정 방식에는 다음과 같은 문제점이 존재한다.

경로 탐색 복잡성: ~/.claude/ 폴더가 숨김 디렉토리로 설정되어 접근이 불편 하다
JSON 구문 오류 위험: 구두점 누락 시 Claude Code 시작이 실패한다
보안 설정 요구: API 키 파일의 권한 설정이 별도로 필요하다
Git 커밋 위험: .gitignore 미설정 시 API 키가 버전 관리에 포함될 수 있다

이러한 문제점들을 해결하기 위해 자동화 도구가 필요하다. 다음 섹션에서 소개하는 MoAI-ADK가 그 해결책을 제공한다.

3. MoAI-ADK 소개

수동 설정의 복잡성을 해결하기 전에, 이 문서에서 사용하는 도구인 MoAI-ADK에 대해 간략히 소개한다.

3.1 프로젝트 개요

MoAI-ADK (Agentic Development Kit)는 SPEC-First 개발 방법론, 테스트 주도 개발 (TDD), AI 에이전트를 통합한 오픈소스 프레임워크다. "MoAI"는 "모두의 AI (AI for Everyone)"를 의미하며, 투명한 개발 라이프사이클 구현을 목표로 한다.

3.2 핵심 기능

MoAI-ADK는 5가지 핵심 기능을 제공한다.

SPEC-First 방법론: EARS (Easy Approach to Requirements Syntax) 형식을 활용한 명세 기반 개발이 지원된다. 명시적 요구사항 문서화를 통해 재작업이 약 90% 감소한 다.

TDD 자동화: 자동화된 Red-Green-Refactor 사이클이 적용된다. 최소 85% 테스트커 버리지가 요구되며, 버그 발생률이 약 70% 감소한다.

AI 에이전트 오케스트레이션: Mr. Alfred가 24개 이상의 전문 에이전트를 5개 계 층으로 조율한다. 복잡한 작업에서 60-70%의 개발 시간이 절감된다.

자동 문서화: 변경 사항이 프로젝트 문서에 자동으로 동기화된다. 문서 최신화율 100%가 유지된다.

TRUST 5 품질 프레임워크: 테스트 커버리지, 코드 가독성, 표준 통일성, 보안 검 사, 변경 추적의 5개 영역에서 엔터프라이즈급 품질이 보증된다.

3.3 개발 워크플로우

MoAI-ADK는 Plan, Run, Sync의 3단계 순환 워크플로우로 운영된다.

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MoAI-ADK Development Workflow - Plan, Run, Sync 순환 구조

Plan: /moai:1-plan "기능 설명" 명령으로 성공 기준과 테스트 시나리오를 포 함한 명세가 생성된다.
Run: /moai:2-run SPEC-001 명령으로 자동 품질 검증이 포함된 TDD 구현이 실 행된다.
Sync: /moai:3-sync SPEC-001 명령으로 문서 업데이트가 자동화되고 배포가준 비된다.

3.4 설치 방법

MoAI-ADK 설치는 간단하다.

시스템 요구사항:

Python 3.11-3.14
uv 패키지 매니저

설치 절차:

Bash
# uv 설치
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# MoAI-ADK 설치
uv tool install moai-adk

# 프로젝트 초기화
moai-adk init my-project
cd my-project && claude

# 프로젝트 설정
> /moai:0-project

이제 MoAI-ADK가 준비되었다. 다음 섹션에서 GLM 4.7 연결을 자동화하는 --glm-on 기능을 상세히 다룬다.

4. --glm-on 자동화 기능

4.1 기능 개요

앞서 살펴본 수동 설정의 문제점들을 MoAI-ADK의 --glm-on 기능이 해결한다. 이 기 능은 다음 작업을 단일 명령어로 처리한다.

파일 경로 자동 탐색
JSON 구문 오류 방지
보안 설정 자동화
.gitignore 자동 업데이트

4.2 사용 방법

설정은 단일 명령어로 완료된다.

Bash

/moai:0-project --glm-on <your_api_token>

이 명령어가 수행하는 작업은 다음과 같다.

자동 파일 생성: .env.glm 파일이 자동으로 생성되고 API 토큰이 저장된다. .claude/settings.local.json 구성도 자동으로 처리된다. JSON 구조를 수동으로 작 성할 필요가 없다.

보안 설정 자동화: .env.glm 파일 권한이 0o600으로 설정되어 소유자만 읽기/쓰 기가 가능하다. chmod 명령의 별도 실행이 불필요하다.

Git 실수 방지: .gitignore에 .env.glm이 자동으로 추가된다. API 키의 실수 커밋이 방지된다.

설정 검증: 명령 실행 후 생성된 파일들의 검증이 수행되고 결과가 표시된다. 오 류 발생 시 즉시 확인이 가능하다.

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GLM 4.7 Setup Sequence - /moai:0-project --glm-on 명령어의 실행 흐름

4.3 토큰 자동 해결 기능

토큰 입력은 최초 1회만 필요하다. 이후에는 자동으로 검색되어 사용된다.

Loading diagram...

Token Resolution Flow - API 토큰 자동 검색 우선순위

토큰 검색 순서:

명령어 파라미터: --glm-on <token> 형태로 제공된 토큰이 사용된다.
저장된 파일: 기존 .env.glm 파일에서 토큰이 로드된다.
환경 변수: 시스템 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 환경 변수가 사용된다.
사용자 입력 요청: 상기 방법으로 토큰을 찾지 못하면 입력이 요청된다.

최초 설정 후에는 토큰 관리가 자동으로 처리된다.

4.4 실행 예시

최초 설정:

API 토큰과 함께 명령을 실행한다.

Bash

/moai:0-project --glm-on sk-xxx-your-api-token-here

실행 결과는 다음과 같이 출력된다.

Plain Text
✓ .env.glm 파일 생성 완료 (권한: 0o600)
✓ .claude/settings.local.json 구성 완료
✓ .gitignore 업데이트 완료
✓ GLM 4.7 설정이 성공적으로 완료되었습니다!
→ Claude Code를 재시작하여 새 설정을 적용하세요.

후속 설정:

토큰 생략이 가능하다.

Bash

/moai:0-project --glm-on

생성된 .env.glm 파일 구조:

Bash
# GLM 4.7 API Configuration
# Generated by MoAI-ADK /moai:0-project --glm-on
# DO NOT commit this file to version control

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-xxx-your-api-token-here
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic
API_TIMEOUT_MS=3000000

파일에 포함된 주석을 통해 설정 파일의 용도가 명확하게 표시된다.

4.5 비용 효율성

MoAI-ADK를 통한 GLM 통합은 비용 효율적인 대안을 제공한다. Anthropic Claude Max가 월 $200인 상황에서, Z.AI의 GLM 4.7은 동등한 코딩 성능을 훨씬 저렴한 가격에 제공 한다.

Z.AI 월간 구독 요금제:

플랜	월 요금	첫 달 할인	주요 특징
Lite	$6/월	$3 (50% 할인)	Claude Pro 3배 사용량, 경량 작업용
Pro	$30/월	$15 (50% 할인)	Lite 5배 사용량, 40-60% 빠른 속도, Vision/Web Search 지원
Max	$60/월	$30 (50% 할인)	Pro 4배 사용량, 피크 시간 성능 보장, 신기능 우선 접근

연간 구독 시 추가 할인 (60% 할인):

플랜	연간 요금	첫 해 할인가	월 환산
Lite	$72/년	$28.8 (60% 할인)	$2.4/월
Pro	$360/년	$144 (60% 할인)	$12/월
Max	$720/년	$288 (60% 할인)	$24/월

Claude Code Max와 비용 비교:

Z.AI Max 연간 플랜의 비용 효율성은 매우 높다.

서비스	월간 비용	연간 비용	비고
Claude Max	$200/월	$2,400/년	Anthropic 공식
Z.AI Max (연간)	$24/월 환산	$288/년 (첫 해)	88% 절감
Z.AI Max (연간, 정상가)	$60/월 환산	$720/년	70% 절감

첫 해 기준 Z.AI Max 연간 플랜($288)은 Claude Max 월간 요금($200)보다 저렴하다. 동일한 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 고급 코딩 기능을 연간 $2,112 절감하며 사용할 수 있다.

시즌 할인 혜택:

Z.AI는 크리스마스 시즌과 블랙프라이데이 기간에 추가 할인을 제공한다. 분기별 구독 시 -55%, 연간 구독 시 -60% 할인이 적용되며, 시즌 프로모션 기간에는 추가 10-20% 할인이 더해진다.

Z.AI Yearly Pricing - 연간 구독 시즌 할인 요금표

추천인 할인 혜택:

아래 링크를 통해 가입하면 추가 10% 할인이 적용된다.

위 링크를 통한 가입으로 발생하는 추천인 크레딧은 오픈소스 프로젝트 및 연구 개 발 후원에 전액 사용된다. MoAI-ADK를 포함한 오픈소스 생태계 발전에 기여하는 방 식으로 운영된다.

결론

본 문서에서는 GLM 4.7과 Claude Code의 연동 방법을 다루었다. 핵심 내용을 정리하면 다음과 같다.

GLM 4.7의 가치: 200K 토큰 컨텍스트 윈도우로 대규모 프로젝트의 단일 세션 분석 이 가능하다. 프론트엔드 작업에서 향상된 품질을 제공하며, 인터리브 추론 기능으로 모델의 사고 과정을 검증할 수 있다.

수동 설정의 한계: JSON 구문 오류, 보안 설정 누락, Git 커밋 실수 등의 위험이 존재한다. 숙련된 개발자에게도 번거로운 작업이다.

MoAI-ADK의 해결책: --glm-on 기능은 단일 명령어로 모든 설정을 자동화한다. 보안 설정과 Git 관리가 자동으로 처리되며, 토큰 자동 해결 기능으로 반복 입력이 불 필요하다.

권장 다음 단계:

Z.AI 구독 페이지에서 API 키 발급 (추 천 링크 10% 할인)
MoAI-ADK 설치: uv tool install moai-adk
GLM 4.7 연결: /moai:0-project --glm-on <your_api_token>
Claude Code 재시작 후 개발 시작

MoAI-ADK는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, 피드백 및 개선 제안은 GitHub 이슈를통 해 접수된다.

참고 자료: