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해결하는 문제

KiwiFS는 인간이 읽기 쉬운 문서와 에이전트가 접근 가능한 데이터 사이의 격차를 해결합니다. 마크다운은 둘 다에 이상적이지만, 순수한 파일은 생산용 AI 에이전트가 필요로 하는 검색, 버전 관리, 구조화된 형식이 부족합니다. 데이터베이스(에이전트가 읽을 수 없음)와 읽기 전용 검색 계층(에이전트가 쓸 수 없음) 중 하나를 선택할 필요가 없어집니다.

작동 방식

KiwiFS는 디스크上的 파일을 단일 진실의 소스로 사용하는 마크다운 파일 시스템입니다. 이 파일들을 하나의 Go 바이너리로 감싸며, REST, MCP, NFS, S3, WebDAV, FUSE 등의 다양한 접근 프로토콜과 내장된 웹 UI를 제공합니다. AI 기능을 활성화하기 위해 전체 텍스트 검색(BM25)과 플러그인 가능한 벡터 검색(OpenAI, Ollama, ONNX 등 지원)을 구현하고, Git을 사용하여 원자적인 버전 관리와 감사 로그를 제공합니다.

대상 사용자

• AI 에이전트 개발자 : 에이전트와 인간이 지식을 공동으로 작업할 수 있는 지속 가능한 쓰기 가능한 작업 공간이 필요한 분들.
• 팀 : Notion이나 Confluence와 같은 외부 서비스에 종속되지 않고 자체 호스팅 가능한 대안을 찾는 분들.
• 규제가 엄격한 산업 : Git을 통해 모든 변경 사항에 대해 변경 불가능한 감사 로그를 유지해야 하는 분들.
• DevOps 팀 : 인간이 검토할 수 있는 실시간 런북을 에이전트가 유지하고 싶어하는 분들.

주요 특징

• 네이티브 MCP 통합 : Claude, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트와 원활하게 사용 가능한 62개의 도구를 포함.
• 하이브리드 검색 : SQLite FTS5를 사용한 전체 텍스트 검색과 유연한 벡터 저장소 옵션(예: sqlite-vec, Qdrant, Pinecone)을 결합.
• 자동 버전 관리 : 모든 쓰기 작업이 원자적인 Git 커밋으로 기록되어, 차이 비교 및 시점 복원이 가능.
• DQL 쿼리 : 마크다운 프론트마터 위에서 SQL 유사 쿼리를 지원하여 구조화된 데이터 검색 가능.
• 제로 구성 배포 : 단일 바이너리로 배포되며 내장된 웹 UI와 여러 데이터 임포터를 포함.