Cursor vs Windsurf vs Trae 2025 완전 비교 — 내 팀에 맞는 AI 코드 에디터 선택 가이드

솔직히 말하면, 작년 초만 해도 "AI 코딩 도구"라고 하면 Copilot이 자동완성 몇 줄 던져주는 수준이었는데, 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. "이 REST API 전부 GraphQL로 바꿔줘"라고 입력하면 도구가 스스로 멀티파일을 수정하고 테스트를 돌리고 PR까지 만들어 올리는 시대가 됐거든요. 패러다임이 "어시스턴트"에서 **"에이전트"**로 넘어온 겁니다.

저도 처음엔 Cursor, Windsurf, Trae 중 무엇을 골라야 할지 한참 헤맸는데, 셋 다 VS Code 기반에 셋 다 Claude나 GPT-4를 쓴다는 점이 오히려 혼란의 원인이었습니다. 팀원들과 실제로 몇 주씩 써보고 나서야 "아, 방향이 서로 다른 거였구나"를 알게 됐고, 결국 저희 팀은 Cursor를 메인으로 채택하되 대형 모노레포 작업에선 Windsurf를 병행해보기로 했습니다. 이 글에서는 그 과정에서 파악한 각 도구의 실제 강점과 한계를 팀 상황별로 정리해, 여러분이 시행착오 없이 선택할 수 있도록 안내합니다.

핵심 개념

세 도구가 어디서 갈리는가 — 한눈에 비교표 먼저

도구 설명 들어가기 전에, 이 표를 먼저 보시면 본인 상황이 어느 쪽인지 바로 감이 옵니다.

자율 에이전트 코딩 도구란 무엇인가

자율 에이전트 코딩 도구: 단순 코드 자동완성을 넘어, 자연어 지시 하나로 멀티파일 수정·테스트 실행·PR 생성까지 연속적으로 수행하는 AI 통합 개발 환경. 2024~2025년을 기점으로 기존 "어시스턴트" 패러다임을 빠르게 대체하고 있습니다.

기존 Copilot류 도구와의 차이는 "주도권"에 있습니다. Copilot은 개발자가 코드를 쓸 때 옆에서 제안을 던져주는 구조였다면, 에이전트 도구는 개발자가 목표를 말하면 스스로 계획을 세우고 실행합니다. 비유하자면, 도구 자체가 한 명의 주니어 개발자처럼 작동하기 시작한 거죠.

세 도구가 공유하는 기술 기반

세 도구 모두 VS Code를 기반(포크)으로 만들어졌습니다. 이게 중요한 이유는, 기존에 쓰던 VS Code 익스텐션이 그대로 동작하고, 단축키도 동일하게 쓸 수 있어서 전환 비용이 거의 없다는 점입니다. 이미 VS Code에 익숙하신 분이라면 큰 고민 없이 시작해볼 수 있습니다.

공통으로 지원하는 또 하나의 핵심 기술이 MCP입니다.

MCP(Model Context Protocol): Anthropic이 제안한 AI 도구 통합 표준으로, AI가 외부 시스템(Figma, GitHub, DB 등)과 표준화된 방식으로 통신하게 해주는 프로토콜입니다. Figma 디자인을 IDE에서 직접 참조하거나, DB 스키마를 컨텍스트로 넘기는 것이 가능해집니다. 세 도구 모두 지원하거나 채택 중입니다.

LLM 백엔드도 공통적으로 Claude 3.5/3.7(Anthropic), GPT-4o(OpenAI), Gemini(Google)를 활용합니다. 셋 다 비슷해 보이는 이유가 여기 있는데, 차이는 "같은 모델을 어떤 방식으로, 어떤 규모의 작업에 쓰느냐"에서 갈립니다.

실전 적용

예시 1: Cursor — 레거시 API를 병렬로 전환하는 스타트업 팀

실무에서 자주 맞닥뜨리는 상황인데, REST API를 GraphQL로 전환하는 작업을 생각해봤습니다. 파일이 수십 개에 걸쳐 있고, 각 엔드포인트마다 테스트도 따로 있는 상황이죠. Cursor의 Cloud Agent(구 Background Agent, Pro 플랜 기준)를 사용하면 이렇게 접근할 수 있습니다.

# Cursor Cloud Agent 활용 시나리오 (작업 흐름 설명)
 
1. Composer에 목표 입력:
   "src/api/ 하위 REST 엔드포인트를 모두 GraphQL resolver로 전환해줘.
    기존 테스트가 통과하는 브랜치별로 PR을 만들어줘."
 
2. Cloud Agent가 최대 8개 태스크를 병렬 VM에서 실행 (Pro 플랜 기준)
   - /api/users  → GraphQL resolver 변환 (VM #1)
   - /api/products → GraphQL resolver 변환 (VM #2)
   - /api/orders   → GraphQL resolver 변환 (VM #3)
   - ...
 
3. 각 VM에서 테스트 통과 시 자동으로 브랜치 생성 → PR 오픈
4. 개발자는 PR 리뷰만 담당

저도 처음 이 흐름을 써봤을 때 "이게 진짜로 되나?" 싶었는데, 단순한 엔드포인트는 실제로 리뷰 가능한 수준의 PR이 올라왔습니다. 물론 복잡한 비즈니스 로직이 섞인 경우엔 수정이 필요했지만, 반복 작업의 상당 부분을 위임할 수 있다는 점에서 체감 효율은 꽤 높았습니다.

커뮤니티 비교 리뷰 기준으로 코드 제안 응답 속도는 세 도구 중 가장 빠른 편으로 알려져 있고, GPT-4o·Claude·Gemini 중에서 상황에 맞는 모델을 직접 선택할 수 있다는 점도 실무에서 큰 이점입니다. 다만 Auto Mode를 켜두면 크레딧이 생각보다 빠르게 소진되니, 사용량 모니터링은 필수입니다.

예시 2: Windsurf — 수십만 줄 코드베이스에서 신규 팀원 온보딩

대형 코드베이스(코드 10만 줄 이상, 혹은 마이크로서비스 10개 이상 규모)에 새 팀원이 합류했을 때, 가장 오래 걸리는 게 의존 관계 파악입니다. "이 서비스가 왜 여기 이 함수를 호출하지?"를 추적하다 보면 며칠이 훌쩍 지나가죠. Windsurf의 Codemaps가 이 문제를 다르게 풀어줍니다.

# Windsurf Codemaps 활용 흐름 (작업 흐름 설명)
 
1. 코드베이스를 열면 Codemaps가 자동으로 AI 주석 맵 생성
   - 각 모듈의 역할, 의존 관계, 핵심 인터페이스를 자연어로 주석화
   - DeepWiki 기반으로 내부 문서 자동 생성
 
2. 신규 팀원이 Cascade Agent에 질문:
   "OrderService가 PaymentGateway를 어떤 조건에서 호출해?"
 
3. Cascade Agent가 Fast Context(SWE-grep)로 관련 코드 검색
   - 공식 문서 기준 일반 검색 대비 20배 빠른 컨텍스트 검색
   - 2800 토큰/초 처리 속도
 
4. 편집→터미널→재편집 흐름이 자동으로 컨텍스트에 연결
   → 반복 프롬프트 없이 작업 지속 가능

Cascade Agent: Windsurf의 핵심 에이전트 엔진. 편집기, 터미널, 파일 시스템 간의 작업 흐름을 실시간으로 추적하며 컨텍스트를 유지합니다. 중간에 다른 파일을 건드려도 맥락을 잃지 않는 게 특징입니다.

Windsurf의 자체 모델인 SWE-1.6은 "소프트웨어 엔지니어링 작업에 특화"된 방향으로 파인튜닝된 모델로, 범용 LLM 대비 코드베이스 내 의존 관계 추론이나 리팩터링 계획 수립에서 강점을 보입니다. 물론 창의적 설명이나 문서 작성에선 GPT-4o나 Claude가 더 유리할 수 있어서, 이게 항상 좋다는 건 아니고 "코드 작업에 최적화됐다"는 의미입니다.

커뮤니티 비교 데이터 기준으로 코드 제안 수락률이 세 도구 중 높은 편으로 평가됩니다. 응답 속도는 Cursor보다 느리지만, 대형 코드베이스에서의 이해 정확도와 엔터프라이즈 컴플라이언스 지원은 강점입니다.

엔터프라이즈 도입 시 자주 나오는 보안 기준들을 간단히 설명하자면, SOC 2 Type II는 데이터 보안 관리 체계를 제3자가 인증하는 국제 표준이고, HIPAA는 미국 의료 정보 보호법, FedRAMP는 미국 연방정부 클라우드 서비스 보안 인증 프레임워크입니다. 한국 기업에서 해외 고객이나 미국 공공 프로젝트를 다루지 않는다면 직접 관련이 없을 수 있지만, 글로벌 엔터프라이즈 고객과 일한다면 이런 인증 여부가 벤더 선정 기준이 되기도 합니다.

예시 3: Trae — 비용 없이 최고급 모델로 프로토타이핑

프리랜서나 개인 프로젝트를 하는 분들이라면 API 비용 부담이 만만치 않다는 걸 잘 아실 겁니다. Claude 3.5나 GPT-4를 직접 호출하면 프로토타입 하나 만드는 데도 꽤 금액이 나오거든요. Trae는 이 부분을 완전 무료로 해결합니다.

아래는 Figma MCP를 연동해서 컴포넌트를 생성하는 흐름입니다. JSON 구조는 Trae 공식 문서의 MCP 설정 방식을 단순화한 예시이므로, 실제 적용 전 공식 문서에서 최신 스키마를 확인하시면 좋습니다.

// Trae MCP 설정 예시 (단순화된 구조 — 실제 적용 전 공식 문서 확인 권장)
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "figma": {
        "type": "figma",
        "token": "YOUR_FIGMA_TOKEN",
        "fileId": "YOUR_FILE_ID"
      }
    }
  }
}

# Trae Builder Mode — Figma → 컴포넌트 생성 흐름 (작업 흐름 설명)
 
1. 위 설정 파일로 Figma MCP 연동 완료
 
2. Builder Mode에서 지시:
   "Figma의 ProductCard 컴포넌트를 React + Tailwind로 구현해줘"
 
3. Trae가 단계별 실행 계획을 시각적으로 제시:
   Step 1: Figma에서 디자인 토큰 추출
   Step 2: 컴포넌트 구조 설계
   Step 3: 스타일 적용
   Step 4: Props 타입 정의
 
4. 각 단계별로 확인 후 진행 → 예상치 못한 대규모 변경 방지

Builder Mode: 전체 변경을 한 번에 실행하는 대신, 단계별 계획을 먼저 보여주고 확인을 받아 진행하는 방식입니다. 처음 에이전트 도구를 쓰다 보면 "어, 이렇게 많이 바꿔버렸어?"라는 상황이 종종 생기는데, 그 실수를 예방해줍니다.

Trae가 "한국어·중국어 지원이 자연스럽다"는 평가를 받는 건 DeepSeek R1의 추론 능력 자체보다는, 다국어 UI와 다국어 개발 환경에 초점을 맞춘 제품 설계 방향 때문입니다. 실제로 인터페이스 자체가 한국어를 포함한 다국어로 잘 현지화돼 있다는 점이 영향을 줍니다.

한 가지 꼭 짚고 넘어가야 할 부분이 있습니다.

데이터 경유 리스크: Trae는 ByteDance(틱톡 모회사) 제품으로, 코드 데이터가 ByteDance 서버를 경유합니다. 금융·의료·방산 등 규제 산업이나 IP 민감도가 높은 프로젝트에는 도입 전 법무·보안팀 검토를 권장합니다. 개인 프로젝트나 공개 코드에서는 문제가 없지만, 회사 업무 코드베이스에 쓰기 전엔 꼭 확인해보시면 좋습니다.

장단점 분석

장점

셋 다 써보면서 느낀 건, 각자 진짜 잘하는 영역이 있다는 점입니다.

단점 및 주의사항

실무에서 가장 흔한 실수

팀에서 도입 후 가장 많이 겪는 패턴을 정리해봤습니다.

1. 에이전트 결과물을 리뷰 없이 머지하는 것 — Cloud Agent나 Cascade가 생성한 코드도 반드시 PR 리뷰 과정을 거치는 게 좋습니다. 자율 에이전트 모드는 아직 베타 수준인 경우가 많고, 특히 복잡한 비즈니스 로직에서 엣지 케이스를 놓치는 경우가 있습니다.
2. 팀 상황 고려 없이 유명세 따라 선택하는 것 — Cursor가 개인 개발자 사이에서 가장 인지도가 높다고 해서 엔터프라이즈에도 최선은 아닙니다. 코드베이스 규모와 컴플라이언스 요구사항을 먼저 파악하고 선택하는 게 훨씬 효율적입니다.
3. Trae 무료라는 이유만으로 업무 코드베이스에 바로 도입하는 것 — 비용이 0원이라도 데이터 보안 정책상 제약이 있을 수 있습니다. 개인 프로젝트나 공개 코드에 먼저 써보고, 회사 코드에 적용 여부는 별도로 검토하는 흐름이 안전합니다.

마치며

결국 "최고의 AI 코드 에디터"는 없고, "내 팀 상황에 맞는 도구"만 있습니다. 스타트업이라면 Cursor의 병렬 에이전트와 멀티모델 유연성이 빠른 이터레이션에 잘 맞고, 코드베이스가 수십만 줄을 넘어가고 컴플라이언스가 중요한 조직이라면 Windsurf가 현실적인 선택입니다. 비용 걱정 없이 에이전트 코딩 경험을 시작하고 싶은 개인 개발자라면 Trae가 훌륭한 진입점이 됩니다. 단, Trae는 업무 코드베이스에 적용 전 반드시 데이터 보안 정책을 확인하시는 걸 권장합니다.

저희 팀 이야기를 조금 더 하자면, 결국 Cursor를 메인으로 쓰되 응답 속도보다 코드베이스 이해력이 중요한 큰 프로젝트에선 Windsurf를 병행 평가 중입니다. 어떤 도구도 완벽하지 않다는 걸 인정하고 나면, 도구 선택보다 "어떻게 리뷰 프로세스를 짤 것인가"가 더 중요한 문제가 됩니다.

지금 바로 시작해볼 수 있는 3단계:

1. 먼저 본인 상황을 간단히 정리해보시면 좋습니다 — 팀 규모, 코드베이스 크기, 컴플라이언스 요구사항, 월 예산을 메모해두면 위 비교표에서 자연스럽게 방향이 잡힙니다.
2. 무료 티어로 2주 병행 테스트를 해보시는 걸 권장합니다 — Cursor는 무료 플랜(제한적 크레딧), Windsurf는 무료 티어, Trae는 완전 무료로 모두 설치 비용 없이 시작 가능합니다. 어떤 리뷰보다 본인 프로젝트에 직접 써보는 게 가장 정확합니다.
3. 에이전트 기능 하나만 집중해서 평가해보시면 됩니다 — 멀티파일 리팩터링 한 건을 세 도구에서 각각 시도해보고, 결과물의 정확도·속도·비용을 직접 비교해보시면 팀에 맞는 도구가 명확해질 겁니다.

이 시리즈의 다음 글에서는 세 도구 모두에서 활용 가능한 MCP 실전 연동 가이드를 다룰 예정입니다. Figma, GitHub, Notion을 AI 코딩 도구에 연결해 워크플로를 자동화하는 구체적인 설정법을 살펴볼 예정이니, 오늘 소개한 도구 중 하나를 설치해두시면 바로 따라 해볼 수 있습니다.

참고 자료

• Cursor 공식 문서 — Background/Cloud Agents
• Windsurf 공식 문서 — Cascade
• Windsurf 공식 문서 — AI Models (SWE-1.6)
• Trae 공식 사이트
• ByteDance Launches Trae with DeepSeek R1 and Claude 3.7 — InfoQ
• Trae MAU 160만 초과 — 2025 Annual Report (AIBase)
• Cursor vs Windsurf 심층 비교 — DEV Community
• Windsurf SWE-1.5 & Cascade Hooks 가이드
• Trae vs Cursor vs Windsurf 비교 2026 — Zoer AI
• GitHub Copilot vs Cursor vs Windsurf 비교 — DigitalApplied
• AI 코드 에디터 비교 — Qodo
• Best AI Coding Agents 2026 — Faros AI
• Cursor Pricing 공식