Kept: AI 모델 개발 속도 높이는 새로운 API 공개

(producthunt.com)

Product Hunt2026년 5월 19일AI 모델

Kept는 ChatGPT, Claude 등 다양한 AI와의 대화 내용을 클라우드 없이 로컬 마크다운 형식으로 저장하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 도구로, 데이터 프라이연성과 개인 지식 베이스 구축을 동시에 해결하는 혁신적인 솔루션입니다.

이 글의 핵심 포인트

1ChatGPT, Claude, Gemini 등 주요 AI 대화 내용을 로컬 마크다운으로 자동 저장
2Obsidian과 호환되는 파일 형식으로 개인 지식 관리(PKM) 시스템 구축 가능
3클라우드 저장 없이 로컬 파일 시스템을 사용하여 데이터 프라이버시 및 보안 강화
4풀텍스트 검색, 지식 그래프, MCP(Model Context Protocol) 서버 기능 지원
5MIT 라이선스로 공개된 오픈소스 프로젝트로 높은 확장성 보유

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 사용량이 급증함에 따라 파편화된 대화 기록을 개인의 자산으로 전환하려는 니즈가 커지고 있는데, Kept는 이를 로컬 기반의 지식 베이스로 통합해줍니다. 특히 데이터 유출 우려가 있는 기업 환경에서 보안을 유지하며 AI 활용 능력을 높일 수 있다는 점이 핵심입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 도입 등 AI 에이전트와 로컬 데이터 간의 연결성이 중요해지는 추세입니다. Kept는 이러한 흐름에 맞춰 단순 저장을 넘어 지식 그래프와 검색 기능을 결합하여 개인용 AI 지식 관리 시스템(PKM)의 진화를 보여줍니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 서비스 제공업체의 폐쇄적 생태계에서 벗어나, 사용자가 자신의 데이터를 소유하고 제어할 수 있는 '데이터 주권' 중심의 도구들이 부상할 것입니다. 이는 오픈소스 기반의 에코시스템 확장을 가속화하며, AI 모델과 로컬 데이터 간의 인터페이스 경쟁을 유도할 수 있습니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

보안과 개인정보 보호에 민감한 한국의 엔터프라이즈 및 개발자 커뮤니티에 큰 매력을 가질 수 있는 도구입니다. 국내 기업들이 AI 도입 시 직면하는 데이터 보안 이슈를 해결할 수 있는 로컬 기반 워크플로우 구축의 중요한 힌트를 제공합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Kept의 등장은 AI 활용의 패러다임이 '단순 질의응답'에서 '지식 자산화'로 이동하고 있음을 시사합니다. 창업자들은 사용자가 AI와 나눈 대화가 휘발되지 않고 지속 가능한 가치를 창출할 수 있도록 돕는 '데이터 레이어'의 중요성에 주목해야 합니다. 단순히 좋은 모델을 만드는 것을 넘어, 그 모델의 결과물을 사용자의 기존 워크플로우(Obsidian, Notion 등)와 어떻게 유기적으로 연결할 것인가가 차별화 포인트가 될 것입니다.

또한, MCP 서버 지원과 같은 기술적 확장성은 개발자 중심의 생태계 구축에 매우 유리합니다. 스타트업은 이러한 오픈소스 도구를 활용해 자사의 AI 서비스를 사용자의 로컬 지식 베이스와 연동하는 전략을 고민해야 합니다. 데이터 주권을 사용자에게 돌려주면서도 서비스의 가치를 높이는 'Local-first' 전략은 향후 AI 에이전트 시대의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

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