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Markdown knowledge graph — LSP for your editor, CLI + MCP memory for your AI agents

해결하는 문제

IWE는 인간이 읽기 쉬우면서도 AI가 접근 가능한 방식으로 개인 지식을 관리하는 문제를 해결합니다. 일반 마크다운 파일을 사용하여 벤더 종속(vendor lock-in)을 방지하는 동시에, 일반적으로 독점 데이터베이스에서만 사용되는 구조화된 그래프 형태의 연결성을 제공하여 AI 에이전트가 효율적으로 쿼리하고 업데이트할 수 있는 "제2의 뇌"를 유지할 수 있게 합니다.

작동 방식

IWE는 "포함 링크"(한 주제를 다른 주제 아래에 중첩)와 "상호 참조"(인라인 링크)라는 두 가지 유형의 링크를 사용하여 로컬 디렉토리의 마크다운 파일을 지식 그래프로 변환합니다. Rust 기반 엔진을 사용하여 이러한 파일을 빠르게 처리합니다. 인간과 AI 사이의 간극을 메우기 위해 IDE(VS Code 및 Neovim 등)를 위한 Language Server Protocol (LSP)과 AI 에이전트를 위한 Model Context Protocol (MCP) 서버 및 CLI를 제공하여, AI가 전체 계층적 컨텍스트를 가지고 노트를 검색, 검색 및 리팩토링할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

마크다운으로 로컬 퍼스트 지식 베이스를 유지하고자 하는 개인과, 자신의 AI 에이전트(Claude 또는 Cursor 등)에 개인 노트 및 문서에 대한 구조화된 쿼리 가능 액세스를 제공하고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

로컬 퍼스트 소유권: 클라우드나 데이터베이스 요구 사항 없이 일반 .md 파일과 git을 사용하여 버전 관리를 수행합니다.
AI 네이티브 통합: AI 도구와의 원활한 연결을 위해 Model Context Protocol (MCP)을 구현합니다.
IDE급 기능: 에디터 전반에 걸친 자동 완성, 리팩토링 및 탐색을 위한 LSP 지원을 제공합니다.
고성능: Rust로 구축되어 20,000개의 파일을 1초 미만 내에 처리할 수 있습니다。
유연한 계층 구조: 다중 부모를 지원하여 단일 노트가 중복 없이 여러 주제에 속할 수 있도록 합니다.