liliu-z/stashbase

StashBase – AI 에이전트를 위한 로컬 우선 지식 기반

무엇인가요 – StashBase는 오픈소스 데스크톱 앱(맥OS, 윈도우, 리눅스)으로, 컴퓨터에 있는 파일들을 검색 가능하고 링크된 Markdown 위키로 변환하여 AI 에이전트가 그 컨텍스트로 사용할 수 있게 합니다. 원본 문서는 전혀 손대지 않으며, 생성된 위키 페이지는 일반적인 Markdown 파일로, 당신이 소유하는 것입니다.

주요 기능

• 자동 위키 생성 – 통합된 에이전트(기본은 OpenQuill, 또는 Claude Code / Codex)에게 폴더에서 "위키를 생성해줘"라고 요청하면, 에이전트는 index.md와 보조 페이지를 작성하고 원본 파일로 연결합니다.
• 의미 기반 검색 – PDF, DOCX, 이미지(OCR), 오디오/비디오 음성 인식에서 추출한 텍스트에 대해 의미 기반 검색이 가능합니다. 키워드 검색은 즉시 사용 가능하며, 의미 검색은 OpenAI, OpenRouter 등 사용자가 설정한 프로바이더의 임베딩을 사용합니다.
• 채팅 기반 워크플로우 – 내장된 채팅 창을 통해 에이전트와 대화하고, 위키 업데이트를 요청하거나 자료에 대한 질문을 하며, 에이전트가 실시간으로 페이지를 편집할 수 있습니다.
• 로컬 우선 데이터 모델 – 모든 원본 파일과 위키 페이지는 디스크에 그대로 유지됩니다. 앱이 저장하는 것은 추출된 텍스트와 벡터 인덱스뿐이며, 라이브러리에서 폴더를 삭제해도 원본 파일은 손실되지 않습니다.
• MCP(Model‑Client‑Protocol) 호환성 – 외부 MCP 클라이언트가 사용할 수 있는 설정을 앱이 공개하여, 다른 LLM 기반 도구를 동일한 라이브러리에 연결할 수 있습니다.

다운로드 방법

• macOS (Apple Silicon) – brew install --cask liliu-z/stashbase/stashbase
• Windows (x64) – 최신 릴리스 페이지에서 .exe 파일을 다운로드합니다.
• Linux – x86_64용 .deb 또는 AppImage 파일을 다운로드합니다.
• Node 24+와 pnpm, Python 3.10+를 사용해 소스에서 빌드할 수도 있습니다 (자세한 명령어는 README 참조).

일반적인 워크플로우

1. 노트, 연구용 PDF, 코드 문서 등을 포함한 폴더를 엽니다.
2. 채팅에서 에이전트에게 해당 폴더에 대해 "위키를 생성해줘"라고 요청합니다.
3. 에이전트는 wiki/index.md와 추가 주제 페이지를 생성하고 원본 파일로 연결합니다.
4. 라이브러리 검색(키워드 또는 의미 기반) 또는 추가 질문을 하세요. 에이전트는 소스 파일을 채팅과 함께 열고, 배우는 도중 위키를 개선할 수 있습니다.

왜 중요한가요 – 많은 AI 어시스턴트 도구는 문서를 복사/붙여넣기하거나 업로드해야 합니다. StashBase는 모든 것을 로컬에 유지하고, 지속 가능하며 편집 가능한 지식 기반을 제공하며, 데이터를 이동하지 않고도 클라우드 서비스에서 얻는 벡터 기반 검색 경험을 제공합니다.

상태 및 커뮤니티 – 초기 알파 릴리스. 에이전트 워크플로우, 검색 품질, 크로스플랫폼 안정성에 대한 피드백을 적극적으로 수렴하고 있습니다. Discord 및 GitHub 이슈 트래커를 통해 지원을 받을 수 있습니다.

라이선스 – Apache 2.0.