저는 지식 베이스를 컴퓨터에 일반적인 Markdown 파일로 보관합니다. Local MCP는 해당 컴퓨터 앞에 있을 때는 잘 작동합니다. 하지만 Claude.ai, ChatGPT 또는 휴대폰으로 이동하면, 그 컨텍스트를 잃어버리거나 다른 복사본을 업로드하고 유지 관리해야 합니다. 저는 HomeKB의 아키텍처와 신뢰 경계(trust boundaries)를 설계한 다음, 주로 vibe-coded 워크플로우에서 Claude Code를 사용하여 이를 구축하고 반복 개선했습니다. 목표는 동일한 로컬 지식 베이스를 어디에서나 사용할 수 있도록 만드는 것이었습니다:

GitHub: https://github.com/do-md/homekb

homekb pair 명령은 일회용 코드를 생성합니다. 페어링 후에는 HomeKB Web UI와 Claude.ai, Claude 모바일, ChatGPT Web의 커넥터들이 터널을 통해 집 컴퓨터에서 실행 중인 엔진으로 요청을 라우팅합니다. HomeKB는 BYOK(Bring Your Own Key) 방식입니다. 사용자는 의미론적 인덱싱(semantic indexing)을 위한 embedding API 키와 노트를 처리하기 위한 LLM API 키를 구성합니다. 이들은 동일한 제공업체를 사용하거나 서로 다른 제공업체를 사용할 수 있으며, 자격 증명은 로컬 HomeKB 설정에 유지됩니다. 연결된 클라이언트는 동일한 라이브러리를 검색, 읽기, 생성 및 업데이트할 수 있습니다. 변경 사항은 별도의 클라우드 복사본이 아니라 집에 있는 실제 Markdown 파일에 다시 기록됩니다.

릴레이(relay) 코드는 오픈 소스이며 사용자의 자체 Cloudflare Workers 계정에 배포할 수 있습니다. 이는 페어링 관계와 토큰 해시를 저장하지만, 저장 시(at rest) 노트, 첨부 파일, 검색 결과 또는 인덱스 콘텐츠는 저장하지 않습니다. 명확히 하자면, 원격 요청은 TLS를 통해 릴레이 메모리를 통과하며, 현재 프로토콜은 종단간 암호화(end-to-end encrypted)가 되어 있지 않습니다. 관련 텍스트는 사용자가 구성한 AI 제공업체로 전송될 수도 있습니다. HomeKB는 무료이며, 저는 이를 계속 무료로 유지할 계획입니다. 제가 이것을 만드는 이유는 웹, Claude, ChatGPT 및 휴대폰에서 접근 가능하면서도 제 컴퓨터에 남아 있는 하나의 개인 지식 계층을 원하기 때문입니다. 아직 초기 출시 단계입니다. 특히 이미 지식을 Markdown으로 관리하고 계신 분들의 피드백을 받고 싶습니다.

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