agentpit-io/hunter-community
Hunter Community Edition · 私人金融 AI 团队 · AI 智能体 + AI 量化 · 开源自托管 · powered by opencode + Claude Code + MCP + multi-agent · your private financial AI team · open-source self-hosted · 15 min docker start
헌터 커뮤니티 에디션 – 자체 호스팅 가능한 금융 AI 에이전트 플랫폼
무엇인가요 – 헌터는 오픈소스이며 Docker-compose로 배포 가능한 웹 앱으로, 대규모 언어 모델(LLM) 키를 개인용 '투자 연구 AI 팀'으로 전환합니다. 실시간 시장 데이터, 뉴스, 공시, 대체 신호를 가져오고, 미리 구축된 분석 SKILLs(메서드 수준 프롬프트)를 실행하며, 각 보유 포지션의 가정을 추적하는 로컬 '투자 철학'을 유지합니다. 모든 데이터와 대화 기록은 사용자의 자체 디스크에 남아 있으며, 외부 종속성은 사용자가 제공하는 LLM API뿐입니다.
핵심 기능
| 영역 | 제공되는 기능 |
|---|---|
| 데이터 | 32~33개의 시장 데이터 소스(실시간 시세, 30일 K선, 실적, 뉴스, 주주 정보, 자금 흐름, 입찰, 특허, 관세 등 대체 데이터)를 무료 오픈소스 피드(akshare / yfinance), 무료 신청 가능한 헌터 데이터 파이프라인, 또는 사용자 자신의 MCP 엔드포인트를 통해 제공합니다. |
| AI 엔진 | 즉시 사용 가능한 LLM 지원(기본값: DeepSeek v4‑pro, Claude, Qwen, Gemini, OpenAI 호환 등)과 10일 가격 예측을 위한 커스텀 'Kronos' 시계열 모델, 'TrueSource' 지능 수집기 포함 |
| SKILL 라이브러리 | 23개의 사전 제작된 금융 중심 SKILLs(심층 분석, DCF, 비교분석, LBO, 철학 추적, 캐리어달력, 포트폴리오 스트레스 테스트 등)로, 단계별 분석 워크플로우를 설명하는 마크다운 파일입니다. |
| 투자 철학(기억) | 포지션을 생성할 때, 헌터는 다섯 가지 주요 투자 기둥, 가정, 원가를 로컬 Postgres DB에 기록하고, 새로운 데이터가 도착할 때마다 지속적으로 재평가하여 편차나 깨진 가정을 경고합니다. |
| 상호작용 | 스트리밍 SSE 채팅, 풍부한 카드 UI(가격, 뉴스, 예측), 세 단계 사이드바(데이터 소스 → 도구상자 → SKILL), 관심종목 목록, 신호 추적, 즉시 심층 분석 도구를 위한 상단 메뉴 |
| 배포 | 단일 명령어 Docker‑Compose 시작(이미지 다운로드 후 약 5분 소요). 6개 컨테이너(web, API, OpenCode 채팅 엔진, Postgres, Redis, llm‑shim)가 자동으로 조율됩니다. 클라우드 계정 필요 없이 모든 것이 로컬에서 실행됩니다. |
빠른 시작 (5분)
git clone https://github.com/agentpit-io/hunter-community && cd hunter-community.env.example을 복사하여.env로 만들고 다음을 채우세요:LLM_BASE_URL(예:https://api.deepseek.com/v1)LLM_DEFAULT_MODEL(예:deepseek-v4-pro)LLM_API_KEY(당신의 LLM 토큰)- 선택 사항: 무료 헌터 데이터 파이프라인용
HUNTER_API_KEY
docker compose up -d(첫 실행 시 약 7GB 이미지 다운로드 후 약 30초 내에 시작됨)http://localhost:3100을 열고 대화를 시작하세요 – 예를 들어 종목의 현재 가격을 묻거나 'Kronos' 예측을 요청할 수 있습니다.
확장성
- SKILL 추가 –
user-skills/<이름>/아래에SKILL.md파일을 추가하고(Anthropic 스타일 메타데이터포함한 마크다운)opencode컨테이너를 재시작하세요. 새로운 SKILL이 사이드바에 나타납니다. - 한 번 클릭 GitHub SKILL 설치 – SKILL 패널의 '+' 버튼에 공개 GitHub URL을 붙여넣기만 하면 플랫폼이 자동으로 가져와 검증하고 로드합니다.
- 자신의 MCP 연결 – 도구상자 '+' 버튼을 통해 사용자 정의 데이터 도구 엔드포인트(브로커, 전용 데이터 공급업체 등)를 구성하세요. 헌터는 AgentPit 키 없이도 도구 호출을 해당 엔드포인트로 라우팅합니다.
기술 스택
| 계층 | 기술 |
|---|---|
| 프론트엔드 | Next.js 15 (App Router), React 19, TypeScript 5, Tailwind, shadcn/ui |
| 백엔드 API | FastAPI (Python 3.12), SQLAlchemy 2, httpx, loguru |
| 채팅 엔진 | OpenCode (커스터마이징) + MCP 프로토콜, Bun에서 실행 |
| 데이터베이스 | PostgreSQL 16 (철학, 포지션, 사용자 데이터 저장) |
| 캐시 / PubSub | Redis 7 |
| LLM 통합 | OpenAI 호환 쉴드(DeepSeek, Claude, Qwen, Gemini 등) |
| 인증 | JWT (HS256) + argon2id 비밀번호 해싱 |
| 배포 | Docker‑Compose, GHCR 컨테이너 레지스트리, 빠른 반복을 위한 바인드 마운트 |
| 테스트 | 12개 사례 골든 러너, SSE 구독 테스트, 제공업체 호환성 매트릭스 |
누가 사용할 수 있을까?
- 개인 투자자 – SaaS 제공업체에 포트폴리오 데이터를 전송하지 않고도 AI 지원 연구를 원하는 사람
- 퀀트 애호가 – LLM 기반 평가 모델과 시계열 예측을 실험할 수 있는 즉시 사용 가능한 환경을 원하는 사람
- 핀테크 팀 – 내부 데이터 피드를 MCP로 연결할 수 있는 자체 호스팅 및 확장 가능한 연구 보조 도구가 필요한 사람
라이선스 및 커뮤니티
- Apache 2.0 – 포크, 수정, 심지어 재브랜딩 가능(제품 이름을 변경해야 함). 상용 폐쇄소스 사용 허용
- 활성 Discord/WeChat 커뮤니티, GitHub Discussions, 버그 및 기능 요청을 위한 공개 이슈 트래커
- 로드맵에는 SKILL 마켓플레이스 UI, 다중 테넌트 SaaS 청구, 선택적 클라우드 동기화된 철학 백업 포함
결론 – 헌터 커뮤니티 에디션은 미리 구축된 분석 워크플로우, 실시간 시장 데이터, 각 주식을 왜 매수했는지 추적하는 지속 가능한 '투자 기억'을 갖춘 완전히 로컬에서 동작하는 LLM 기반 투자 연구 작업환경을 제공합니다. 모든 것이 단일 명령어로 Docker에서 실행되며, 사용자 정의 데이터 도구나 커스텀 SKILL로 확장 가능합니다.
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