localbrain — 범용 로컬 RAG MCP 도구 (스펙)

작성일: 2026-05-30 · 성격: 설계/산정 스펙 (구현 전 단계)

특정 폴더·파일을 경로로 추가해 인덱싱하고, MCP로 검색을 제공하며, 사용자 질의 자체를 임베딩·인덱싱하고 클러스터링해 FAQ·지식공백을 발견하는 범용 로컬 RAG 도구의 설계와 작업량 산정.

무엇을 만드는가 — 4개 축

핵심 통찰: A·B는 commodity(이미 OSS 다수 — mcp-local-rag·LEANN 등). 차별화·노동은 C·D 레이어.

시나리오	범위	작업량
MVP (헤드리스, 4축 거친 버전)	md/txt 위주, 증분 기본, 군집 통계 단순, UI 없음	약 1주 (5~7일)
MVP + 간단 운영 UI ⭐	위 + 소스 관리·수동 인덱싱·진행상황·검색 테스트·모델 교체 웹 4탭	약 1.5~2주
견고·범용 (실사용 품질)	멀티포맷·하이브리드·증분 견고·인사이트 탭·패키징	약 2.5~3.5주
OSS 기반 (A·B 재활용) + C·D + UI 신규	기존 RAG MCP 채택 후 질의레이어·UI만 신규	약 1.5주, 리스크 최저

모델 교체 용이성(1급): 임베딩을 Provider 인터페이스 뒤로 숨기고 config로 교체, 모델별 컬렉션 버전 분리 + 원자적 전환. 재인덱싱 비용은 감수 (청크 원문 보관으로 재파싱 없이 재임베딩). → architecture.md §9, embedding-runtime.md
간단 운영 UI(초기 범위): 소스 추가 · 수동 인덱싱 실행 · 진행상황 · 검색 테스트 · 모델 교체. → ui-review.md

작업량을 흔드는 변수: 파일 포맷 범위(최대 scope creep), 증분 정확성, 클러스터링 실효성, 한국어 임베딩, 규모, 패키징. 자세히는 architecture.md §리스크.

문서	내용
`architecture.md`	아키텍처, 코어/어댑터 분리, 데이터 모델, MCP 도구 스펙, 단계별 계획·산정, 리스크
`embedding-runtime.md`	Ollama 의존성 제거 방법 (인프로세스 임베딩 옵션·권고)
`ui-review.md`	UI가 들어갈 여지 검토 (어디에·어떤 형태로·작업량)

A·B는 기존 OSS를 발판 삼고 노력을 C·D에 집중, md/txt MVP부터 시작. 임베딩은 embedding-runtime.md 권고대로 인프로세스(ONNX) 방식으로 Ollama 없이 구성 가능.