앤스로픽, 클로드 코드 로컬 활동 보는 컴플라이언스 API 공개

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앤스로픽이 클로드 코드(Claude Code) 이용 기업들을 위해 컴플라이언스 API의 새 엔드포인트를 공개했다. 로컬 세션 전사(transcript)를 제공하는 이 API는 개발자 PC에서 실행되는 에이전트가 실제로 무엇을 했는지 기업 보안팀이 들여다볼 수 있게 해준다. 더해커뉴스가 2026년 8월 31일 보도한 내용이다.

클로드 코드는 파일을 읽고, 셸 명령을 실행하고, MCP(Model Context Protocol) 서버에 연결하며, 개발자 개인 계정의 자격 증명으로 동작한다. 문제는 이 모든 활동이 개발자 개인 PC, 즉 엔드포인트에서 벌어진다는 점이다. 클라우드 기반 SaaS와 달리 이런 로컬 실행형 AI 에이전트를 한 곳에서 감시할 중앙 콘솔이 없다. 보도에 따르면 2026년 8월 이전까지 앤스로픽의 자체 통제 기능은 이런 로컬 에이전트가 실제로 무슨 작업을 하는지에 대한 가시성이 제한적이었고, 기업들은 최소한의 거버넌스를 확보하기 위해서라도 서드파티 확장 도구를 써야 했다.

이 문제는 규모의 문제이기도 하다. 기사에 인용된 보안 업체 토큰 시큐리티(Token Security)에 따르면, 고객 환경에서 발견되는 AI 에이전트 중 68.6%가 이런 로컬 실행형이다. 이들은 대개 사용하는 직원의 자격 증명과 네트워크 접근 권한을 그대로 물려받는다. 클라우드 보안 얼라이언스(Cloud Security Alliance)가 토큰 시큐리티 의뢰로 IT·보안 담당자 418명을 대상으로 진행한 설문에서는, 응답자의 68%가 자사의 AI 에이전트 가시성을 “높다”고 평가했지만, 같은 응답자의 82%는 지난 1년 사이 보안팀이나 IT팀, 거버넌스 담당자가 모르고 있던 에이전트를 발견한 경험이 있다고 답했다. 스스로 잘 보고 있다고 믿는 것과 실제로 잘 보고 있는 것 사이의 간극을 보여주는 수치다.

기사는 이 문제의 근본 원인을 클로드 코드 같은 “하니스(harness)“의 구조에서 찾는다. 하니스는 단순한 챗봇이 아니라 정교한 오케스트레이터로, 사용자 입력과 세션 맥락 전체를 LLM에 전달하고 LLM의 응답에 따라 실제 명령 실행, 제3자 인증, MCP 서버 연결을 수행하는 쪽은 LLM이 아니라 하니스 자신이다. 기사는 이를 인체에 비유해, LLM이 판단을 내리는 “뇌”라면 하니스는 실제로 움직이는 “손과 발”이라고 설명한다. 뇌는 앤스로픽의 클라우드에서 돌아가지만 손발은 기업의 엔드포인트에서 움직이기 때문에, 보안 통제도 그 엔드포인트에 있어야 한다는 것이 핵심 주장이다.

기사는 로컬 AI 에이전트를 실효성 있게 거버넌스하려면 데이터를 세 개 층위에서 모아야 한다고 짚으며, 그 첫 번째로 앤스로픽의 “매니지드 세팅(managed settings)“을 든다. 클로드 코드를 설치한 모든 엔드포인트에는 매니지드 세팅 기록, 즉 정책의 기준선 역할을 하는 JSON 파일이 존재한다는 설명까지 나오는데, 원문 자료는 이 부분에서 끊겨 있어 두 번째, 세 번째 층위가 구체적으로 무엇인지는 확인되지 않는다.

정리하면 이번 컴플라이언스 API는 로컬 세션 활동 로그에 대한 가시성을 넓혀준다는 점에서 의미가 있지만, 기사 스스로도 “활동 로그만으로는 에이전트의 접근이 정당한지 알 수 없다”고 지적한다. 엔드포인트 탐지·대응(EDR) 도구가 어떤 프로세스와 파일이 건드려졌는지 증거는 보여줘도, 그 행위를 특정 사용자의 신원·의도·권한과 연결 짓는 거버넌스 모델까지 제공하지는 못한다는 것이다. 앤스로픽의 새 API가 이 간극을 어디까지 메울지는 이번 자료만으로는 판단하기 어렵다.

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