안녕하세요 r/selfhosted 여러분, 저는 KnowledgeMCP를 개발해 왔습니다. 이 도구는 문서(웹사이트, PDF, Confluence, Notion, GitHub 리포지토리)를 AI 에이전트가 MCP 프로토콜을 통해 쿼리할 수 있는 검색 가능한 엔드포인트로 변환합니다. 이곳에 공유하는 이유는 다음과 같습니다: 100% 로컬에서 실행됩니다. 클라우드 계정이 필요 없습니다.

스택:

• OpenSearch (단일 노드 Docker, 하이브리드 BM25 + 벡터 검색 (vector search))
• SQLite (DynamoDB 대체)
• 로컬 파일 시스템 (S3 대체)
• fastembed를 통한 ONNX 임베딩 (OpenAI/Bedrock 대체 — API 키 불필요)
• Next.js 대시보드

실행 방법:
git clone https://github.com/hashwnath/KMCP.git
cd KMCP
docker compose up -d

실행 시 다음을 사용할 수 있습니다:

• localhost:3000의 대시보드
• localhost:8000/mcp/{your-tenant}의 MCP 엔드포인트
• localhost:8081의 관리자 API (Admin API)

기능:
MCP 호환 AI 에이전트(Claude, Cursor, Copilot, Continue)를 MCP URL로 지정하세요. 에이전트는 docs_search, code_sample_search, docs_fetch라는 3가지 도구를 얻게 됩니다. 에이전트는 하이브리드 의미론적(semantic) + 키워드 검색을 통해 문서를 검색할 수 있습니다.

리소스 사용량:

• OpenSearch: 약 512MB RAM (설정 가능)
• 앱 컨테이너: 약 200MB RAM
• 임베딩 모델: 첫 실행 시 약 30MB 다운로드
• 총 디스크 용량: 이미지 포함 약 1GB

쿼리 시점에는 외부 호출이 없습니다. 임베딩은 인덱싱(index) 시점에만 발생합니다. 쿼리는 순수 로컬 검색으로 수행됩니다 (~100ms).

라이선스: AGPL-3.0 (백엔드), MIT (프론트엔드)
https://github.com/hashwnath/KMCP

설정이나 아키텍처에 관한 질문은 언제든 환영합니다.
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