Drawgent 공개: Excalidraw 캔버스를 Claude Code·Codex·opencode에 연결하는 Rust 단일 바이너리

Drawgent 공개: Excalidraw 캔버스를 Claude Code·Codex·opencode에 연결하는 Rust 단일 바이너리

  • Drawgent가 Tangled에 공개된 Rust 단일 바이너리로, Excalidraw 편집기를 서빙하고 씬을 저장하면서 사용자가 이미 설치한 Claude Code, Codex, opencode를 캔버스에 연결함.
  • setup <agent> 명령이 설치된 CLI와 로그인을 확인하고 ACP 브리지(사용자의 에이전트 바이너리를 직접 구동하는 어댑터)를 준비한 뒤 headless Chrome을 찾아 설치하고 ~/.config/drawgent/config.toml을 작성함.
  • up이 현재 워크스페이스에서 새 에이전트 세션을 여는 반면 up --attach [id]는 실행 중 세션을 나열하는데, Claude fork는 ACP로, live opencode는 자체 HTTP API로, live Codex는 codex queue로 붙음.
  • 저장소 구성은 Rust 82.4%, JavaScript 12.5%, CSS 2.3%이고 커밋이 1개뿐이며 star 4개로 방금 단일 커밋이 push됨.
  • 댓글에서 Excalidraw 측이 공식 1차 MCP 엔드포인트(mcp.excalidraw.com)와 서버(github.com/excalidraw/excalidraw-mcp)를 이미 공개해둔 사실이 확인됨.

Hacker News opinions

화이트보드로 에이전트랑 아키텍처 같이 짜는 방법을 꽤 파봤는데, Excalidraw 포함해서 지금 있는 방식이 전부 기대에 못 미쳤음. 결국 Mermaid가 에이전트한테 가장 먹히는 매체여서 Obsidian 플러그인 mermaid-relay를 만들었는데 꽤 괜찮게 동작함.

TLDraw는 안 써봤어? 나는 써보니 제어하기 좋던데, 딱 그 용도까지는 아니었음.

방금 프론트페이지에 뜬 Reladraw도 참고해봐. 위치를 직접 지정하는 상대 배치 제약을 넣은 다이어그램 언어인데 에이전트용 스킬도 제공함.

다이어그램 만들 때 얻는 가치는 결국 그리는 사고 과정에서 나온다고 봄. 뭘 그릴지 고민하다 보면 우리 팀이 아는 게 빈약한 부분이나 그냥 끼워 넣은 가정이 드러나거든.

수학 논문이 안 읽히는 이유가 모델이 어디를 강조하고 어디를 얼렁뚱땅 넘어갈지 모른다는 데 있다는 이야기를 들은 적이 있는데, 여기도 비슷한 성향일 듯.

나는 다이어그램을 탐색용으로 그리거나 끝나고 나서 요약 산출물로 만드는데, 후자를 Mermaid로 할 때 에이전트가 진짜 잘함.

Excalidraw의 묘미는 손그림처럼 보여서 사람들이 더 열어본다는 거임. 관계선 80개 꼬여 있는 LLM 생성 다이어그램이랑 손그림 스케치를 나란히 놓으면 반응이 완전 다르고, MCP로 붙여서 쓰니까 블로그랑 논문 조회수가 올라가더라. 사람이 그린 착시가 만드는 이점임.

이거 아키텍처 다이어그램 만들 때 다른 무료 대안보다는 훨씬 잘 먹히던데?

tldraw는 프로그래밍 접근성이 꽤 좋고 Excalidraw랑 비교는 안 해봤는데, 모델의 상세 인포그래픽 제작 능력이랑 다이어그램 도구 사용 능력이랑은 아직도 격차가 있어서 좁혀지길 기다리는 중임.

기존에 쓰던 ChatGPT/Codex/Claude 계정을 앱 안에 붙여서 에이전트로 돌리는 방법을 찾고 있는데 다 어정쩡함. MCP 방식도 마찬가지고. 아는 사람?

WebMCP로 웹앱 만들고 ChatGPT Desktop으로 여는 게 제일 깔끔함. 툴에 탐색 동작까지 넣어두면 ChatGPT가 앱을 같이 조작하는 느낌으로 붙더라.

MCP가 답이긴 한데 제품이 적당히 복잡해야 가치가 있음. n8n이 커뮤니티 MCP를 전부 보는 이유가 이거임.

Excalidraw가 공식 1차 MCP 엔드포인트(mcp.excalidraw.com)랑 서버(github.com/excalidraw/excalidraw-mcp)를 직접 공개해둔 상태임.

README에 데모 영상이나 gif 하나 없는 게 속터짐. 요즘은 그림 하나 넣는 게 몇 분도 안 걸리는데 README가 수백 줄이면 결국 클론하고 돌려봐야 함. 오픈소스라 뭐라 할 건 아니지만 다음엔 gif 하나만 넣어줘.

그건 이제 그냥 LLM한테 기능 영상 만들고 자막이랑 내레이션 붙이라고 하면 됨. README에는 자막 박은 gif가 제일 좋고, 웹 앱이면 Playwright 돌려서 그대로 녹화하면 끝임.

그건 좀 동의가 안 됨. README는 161줄뿐이라 15초면 훑고 끝남. 비디오는 빠르게 지나가서 아무것도 안 보이거나 몇 분씩 잡아먹는 경우가 많은데 내 시간이 더 아까움. 이미지는 찬성.

나도 거의 같은 걸 만들다가 공개를 고민했었는데, 비교해보려고 방금 open-source함. 테스트는 많이 안 해봤으니 구현 노트 참고만 해줘.

나는 jsoncanvas(.canvas 파일)용으로 비슷한 걸 하는데, 에이전트는 svg 같은 포맷엔 강하고 생소한 포맷에는 진짜 약함. 그래서 svg/png 렌더를 읽고 빠르게 반복하게 하려고 네이티브 렌더러를 만들었음. 아직 AI가 그린 다이어그램에서 slop 아닌 걸 못 봤지만.

Excalidraw를 자동화할 수 있다는 걸 모르는 사람이 아직 많아서 관심을 끌기가 좋음. AI 생성물 싫어하는 사람이어도 손그림으로 보이면 반응하더라.

HTML이 과소평가됐다고 봄. Excalidraw MCP 쓰면 모델이 JSON이랑 바운딩 박스 좌표 계산에 시달리는데, HTML은 의미랑 스타일이 그대로라 부담이 없음. 요즘 모델은 개념/흐름 다이어그램을 HTML로 꽤 잘 그림.

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