AI 요약관련 정보

• 기존 AI 코딩 어시스턴트는 특정 도구/프레임워크 문서에 대한 RAG 기능이 부족하여 환각 현상을 겪습니다. 🤯
• Context 7은 수천 개의 프레임워크 문서를 위한 RAG 지식 기반을 제공하지만, 너무 광범위하여 잘못된 문서를 활용할 수 있고, 비공개 저장소를 지원하지 않으며, 핵심 로직이 오픈 소스가 아닙니다. 📚❌
• Context 7은 결국 유료화될 가능성이 높으며, 진정한 오픈 소스 솔루션이 아닙니다. 💰
• 새로운 "crawl for AI" RAG MCP 서버는 완전히 오픈 소스이며 자체 호스팅이 가능하여 개인 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 🌐
• 이 서버는 어떤 웹사이트든 스크랩할 수 있으며, llm-text.fold, 사이트맵, 재귀적 URL 등 다양한 유형의 웹 페이지를 처리합니다. 🕸️
• 스크랩된 문서는 Superbase와 같은 데이터베이스에 빠르게 배치 처리되어 임베딩되고 저장됩니다. 🚀
• 각 문서 청크의 소스 메타데이터를 유지하여 특정 도구/프레임워크별 RAG 검색 분리가 가능합니다. 🏷️
• "crawl for AI"는 Cursor나 Windsurf의 기본 문서 검색보다 강력하고 유연하며, 로컬 LLM(Ollama)과 통합하여 100% 로컬 및 비공개 코딩 환경을 구축할 비전을 가지고 있습니다. 💻
• 데모에서는 Pyantic AI와 MemZero 문서를 스크랩하여 지식 기반을 구축하고, AI 에이전트가 이를 활용해 복잡한 코드를 성공적으로 생성하는 것을 보여주었습니다. 🧠
• (별도 플랫폼) Lindy는 AI와 Zapier를 결합한 플랫폼으로, "에이전트 스웜" 기능을 통해 병렬 처리로 작업을 자동화하며 5,000개 이상의 통합을 제공합니다. 🐝