KPMG의 "분위기 인용 (vibe citing)" 참사(그들의 AI 보고서에서 45개의 인용 중 단 5개만이 유효했음) 이후, 저는 인용을 기계적으로 감사하는 MCP 서버인 CiteGuard를 구축했습니다.

Claude에게 check_document 도구를 제공하면 어떤 초안이든 감사할 수 있습니다. 각 인용은 가져오기(fetch) 과정을 거치고, 불필요한 문구(boilerplate)를 제거한 뒤, 함의(entailment) 여부를 판단합니다. 즉, 소스 텍스트에 실제로 해당 주장이 포함되어 있는지를 확인합니다. 모든 판정 결과에는 소스에서 가져온 축자적 인용구(verbatim quote)가 함께 제공되므로, 몇 초 안에 판정 결과 자체를 검증할 수 있습니다.

여섯 가지 판정 유형: supported (지원됨) / partially_supported (부분적 지원) / contradicted (모순됨) / unsupported (지원되지 않음) / uncertain (불확실함) / could_not_fetch (가져올 수 없음). 깨진 링크는 archive.org 폴백(fallback)을 사용합니다. 가져올 수 없는 소스는 결코 맹목적으로 판단하지 않습니다.

설정 (stdio):
npx citeguard-mcp
(env: CITEGUARD_JUDGE_PRESET=anthropic, CITEGUARD_JUDGE_KEY=sk-...)

또는 호스팅된 원격 MCP 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 공식 MCP 레지스트리에 io.github.Franksterino/citeguard로 등록되어 있습니다.

또한 LLM 키가 전혀 필요 없는 check_links 도구(순수 데드 링크 체크 도구)도 포함되어 있습니다.

오픈 소스 (MIT): https://github.com/Franksterino/citeguard
설정 없는 웹 데모: https://citeguard.boundy.workers.dev/demo

공개 사항: 저의 지시 하에 AI 보조(Claude Code)를 통해 제작되었습니다 — 자세한 내용은 리포지토리(repo)를 참조하세요.

피드백을 매우 환영하며, 특히 글쓰기 워크플로우에서 실제로 어떤 수준의 판정 세분화(granularity)를 원하는지 알려주세요.
submitted by /u/OddSheepherder8307
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