Kiro Installation 방법 총정리: AWS Agentic IDE 시작하기

Kiro Installation을 위한 Kiro IDE 다운로드 페이지 이미지
(출처: Kiro Hompage)

지난 글에 이어 이번 포스트는 Kiro Installation → 로그인 → 첫 프로젝트 생성까지 실제로 작업 흐름이 어떻게 진행되는지를 초급 개발자도 따라올 수 있도록 해보겠습니다.

1편에서 우리는 Kiro가 왜 기존 AI 코딩 도구보다 구조적인 개발 흐름을 제공하는지 알아봤습니다.
이제 실제로 Kiro를 설치하고, 첫 프로젝트를 만들어 보겠습니다.

설치 과정은 크게 세 단계입니다.

  1. AWS Kiro IDE 다운로드
  2. CLI 설치 & 로그인
  3. 첫 프로젝트 생성 → Spec 자동 생성 테스트

공식 문서에 따르면 Kiro는
VS Code를 기반으로 새 IDE로 구성되어 있으며,
같이 제공되는 Kiro CLI는 스펙 생성, 에이전트 워크플로우, 훅 실행 등에 필수 요소입니다.

1. 다운로드 및 Kiro Installation

Kiro IDE 다운로드 이미지

공식 다운로드 링크는 아래에서 제공됩니다.

👉 https://kiro.dev/download/

운영체제별로 설치 방식은 거의 동일합니다.

Windows / macOS / Linux 공통 설치 흐름

  1. 링크에서 운영체제 선택 후 설치 파일 다운로드
  2. 기존 VS Code와 동일한 UI로 실행됨
  3. 처음 실행 시 자동으로 Kiro Agent Panel이 사이드바에 등장
  4. 로그인 요청 창이 표시됨

특징은 다음과 같습니다.

  • 별도 플러그인 불필요
  • 완전히 독립된 IDE로 실행
  • 초기 설정이 매우 단순 (GitHub Copilot보다 간단함)
  • 로그인 후 바로 프로젝트 열기 가능

2. Agentic IDE Kiro CLI 설치 (필수)

Kiro는 IDE만으로도 동작하지만,
터미널에서 스펙 실행, 에이전트 자동화, 원격 워크플로우까지 활용하려면
Kiro CLI(Command Line Interface)를 설치하는 것이 사실상 필수입니다.

MacOS

curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash
Kiro CLI 설치

Windows (PowerShell)

# 1. WSL Ubuntu 설치
wsl --install -d Ubuntu

# 2. WSL 안에서 Kiro CLI 설치
wsl -d Ubuntu
curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash

설치가 완료되면 아래 명령으로 버전을 확인합니다.

# macOS 기본 PATH에는 ~/.local/bin이 포함되지 않아서, 설치 후 수동으로 추가해야 합니다.

# 1. 임시 PATH 추가
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

# 2. 테스트
kiro-cli version # > 결과 예시. kiro-cli 1.23.1(현재 기준 최신버전)

# 3. 영구 저장
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

3. CLI 로그인 (Authentication)

Kiro는 AWS 기반 사용자 인증 방식을 사용하며,
CLI에서도 반드시 로그인이 필요합니다.

kiro-cli login

이 명령을 실행하면

  • 브라우저가 자동으로 열리고
  • 로그인 요청
  • 로그인 후 터미널에 인증 완료 메시지 표시
kiro-cli login command image

CLI 로그인을 완료해야

  • Spec 생성
  • Agent 실행
  • Hooks 활성화
  • 문서/테스트 자동 생성

같은 전체 기능이 정상적으로 작동합니다.

로그인을 하면 아래와 같은 귀여운 키로가 나오면서 화면을 클로즈하라고 나옵니다.

kiro login result page

동시에 아래와 같이 Kiro IDE가 실행됩니다.

Kiro IDE image

4. 첫 프로젝트 생성하기 (Spec 기반 개발 시작)

이제 Kiro가 가장 빛나는 기능을 바로 사용해봅니다.
폴더를 하나 새로 만들고 오픈하면 다음과 같은 화면이 나타납니다.

kiro main image


Vibe 와 Spec 을 선택할 수 있는데 일단 Spec 으로 가보겠습니다. 이미 ChatGPT를 통해서 만들어놓은 설계 문서가 있는데 그걸 개발 루트폴드에 docs라는 폴더를 만들고 plan_design.md 파일로 생성하겠습니다. 그 뒤 텍스트 입력창에서 불러와서(#plan_design.md) 문서에 따라 순차적으로 개발을 진행해달라고 해보겠습니다.(참고로, 시스템 개발 개요는 다음과 같습니다.)

거시 변수 + 자산(환율/원자재/금리) 모니터링 & 매수·매도 이상치 탐색 보드 — Django + OpenBB 기반 기획/설계 패키지

목적: 달러환율(USD/KRW), 구리, 금, 미국채 금리/가격(수익률·채권가격)을 포함해

에너지(전력/가스/유가) + FX + 금리 + 인플레이션 + 주요 원자재를 한 화면에서 모니터링하고,

이상징후(급등락/누락/레짐전환) + “매수/매도 후보” 탐색 신호(설명 가능한 규칙 기반)까지 제공한다.
kiro main image

그러면 Kiro가 응답을 하면서 다음과 같이 묻습니다. 여기서 권장하는 것으로 선택하겠습니다. 해당라인(macro-asset-monitoring)을 마우스로 클릭을 하면 됩니다.

안녕하세요! 거시 변수 + 자산 모니터링 & 매수·매도 이상치 탐색 보드 프로젝트의 기획/설계 문서를 확인했습니다.
이 프로젝트는 Django + OpenBB 기반으로 달러환율, 구리, 금, 미국채 금리 등을 모니터링하고 이상징후 및 매수/매도 후보 신호를 탐색하는 시스템이네요.
문서를 보니 상당히 상세한 기획이 되어 있습니다. 이제 이를 바탕으로 Kiro의 spec 기반 개발 프로세스를 시작하겠습니다.
먼저 적절한 feature 이름을 정하고 requirements 문서를 작성해보겠습니다.
이 프로젝트의 feature 이름을 어떻게 정하시겠습니까?
기획서 내용을 바탕으로 다음과 같은 이름들을 제안드립니다:

macro-asset-monitoring(Recommended)
거시 변수와 자산 모니터링에 중점을 둔 이름

signal-detection-dashboard
신호 탐지 기능에 중점을 둔 이름

financial-anomaly-detector
금융 이상치 탐지에 중점을 둔 이름

macroboard
기획서에서 사용된 프로젝트명 그대로

이 과정을 거치면 다음 화면과 같이 자동으로 requirements 문서를 만들어주네요.

requirements 문서 생성 이미지

이미 만들어둔 plan_design.md에 나와 있는 내용을 따라서 키로가 작업을 계속 진행합니다. 중간에 확인이 필요한 사항은 아래와 같이 검토를 요청합니다.

먼저 기획서에서 언급된 기술적 내용들을 바탕으로 연구가 필요한 영역들을 파악하고, 설계 문서를 작성하겠습니다.
주요 연구 영역:
OpenBB 통합 방법 및 데이터 표준화 전략
Django + HTMX + Alpine.js + TailwindCSS 아키텍처
신호 탐지 알고리즘 (RSI, z-score, MA crossover, Bollinger Bands)
Celery + Redis 기반 비동기 작업 처리
ECharts를 활용한 시계열 차트 구현
  • .kiro/ 文件夹内部
    • 스펙 (specs/): requirements.md, design.md, tasks.md 파일을 순서대로 생성

중간중간 검토를 요청하면서 필요한 작업을 계속 진행을 합니다. 가상환경 생성시에 패키지의 버전에 문제가 있으면 그 문제 해결을 위해서 버전을 바꾸는 작업도 자동으로 진행을 합니다. Django 설치부터 프로젝트 생성과 앱 생성을 일사천리로 진행을 합니다.

우리가 할 일은 그저 내가 생각한대로 키로가 진행하는지 지켜보고 승인을 하는 일입니다. 혹시나 다른 방향으로 가면 작업을 멈추고 재지시를 하면 됩니다.

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