Apple Books 하이라이트 추출을 위한 CLI 구축하기

(dev.to)

Apple Books의 폐쇄적인 하이라이트 데이터를 Markdown으로 추출하고, MCP(Model-Context Protocol)를 통해 AI 어시스턴트가 개인의 독서 기록을 직접 검색 및 활용할 수 있게 해주는 오픈소스 CLI 도구의 진화를 다룹니다.

이 글의 핵심 포인트

1Apple Books의 하이라이트 및 메모를 Markdown으로 추출하는 Go 기반 CLI 도구 공개
2MCP(Model Context Protocol) 서버 기능 추가로 Claude 등 AI 어시스턴트와 직접 연동 가능
3별도의 설정이나 API 키 없이 Mac 내 SQLite 데이터베이스를 직접 읽어 실행되는 구조
4list_books, get_notes, search_notes 등 세 가지 핵심 도구를 통한 지식 탐색 지원
5CGO 의존성을 제거한 순수 Go 구현으로 설치 편의성 및 크로스 컴파일 최적화

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

개인의 디지털 지식 자산(Personal Knowledge Management)을 AI 에이전트의 컨텍스트로 직접 연결하는 기술적 실현 가능성을 보여줍니다. 데이터 파편화 문제를 MCP라는 표준 프로토콜을 통해 해결함으로써, 단순한 저장된 데이터를 '살아있는 AI의 지식'으로 전환시켰습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

LLM 시대에는 데이터를 단순히 축적하는 것을 넘어, AI가 읽기 쉬운 구조(Structured Data)로 제공하는 것이 핵심입니다. Apple Books처럼 폐쇄적인 생애 주기 내에 갇힌 데이터(Siloed Data)를 외부 AI 모델과 연결하려는 시도가 급증하고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

MCP를 통한 데이터 소스의 확장은 'AI 에이전트' 생태계의 폭발적 성장을 가속화할 것입니다. 개발자들은 이제 단순한 API 제공을 넘어, 사용자의 로컬 환경이나 특정 앱 내 데이터를 AI가 즉각적으로 탐색할 수 있는 커넥터(Connector) 구축에 집중하게 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국의 많은 지식 노동자와 개발자들이 사용하는 Notion, Obsidian 등과 연동되는 MCP 서버 구축은 글로벌 트렌드와 일치합니다. 로컬 데이터를 외부 LLM에 안전하고 효율적으로 공급하는 '데이터 브릿지' 기술은 향후 개인화된 AI 서비스를 구축하려는 한국 스타트업들에게 중요한 기회가 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이번 업데이트는 단순한 유틸리티의 개선을 넘어, 파편화된 개인 지식을 AI 에이전트의 컨텍스트로 편입시키는 '지식의 연결' 사례를 제시합니다. MCP를 활용해 데이터 추출과 AI 연동 사이의 허들을 제거한 것은, 향후 모든 SaaS 제품이 갖춰야 할 'AI-Ready' 표준을 보여주는 매우 영리한 접근입니다.

다만, 기술적 진보 이면에는 보안과 프라이버시라는 트레이드오프가 존재합니다. 사용자의 로컬 데이터를 외부 LLM 서비스로 전송하는 구조는 데이터 유출 리스크를 동반하며, 이는 기업용 AI 솔루션 구축 시 반드시 해결해야 할 과제입니다. 따라서 창업자들은 '데이터 접근성'을 극대화하면서도 '데이터 주권'을 보호할 수 있는 보안 계층 설계에 대한 깊은 고민이 필요합니다.

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