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팀 지식관리 AI WIKI — 위키 시제품과 AI 대화 초안 저장(MCP)

버전 관리·검색·로컬 LLM 교정이 되는 팀 위키를 Claude Code 에이전트 팀으로 만든 개인 프로젝트 시제품 — 내부 시험만, 사용 기록 없음

시제품
기간
2026.04 ~ 2026.06 (작업 기록 기준(문서 2026-04-04 ~ 06-15))
상태
로컬(localhost)에서 동작하는 시제품. QA·E2E 수치는 시제품 내부 시험 결과이며 실사용·운영 기록 없음
맥락
개인 프로젝트
역할
기능 기획 질문과 기술 선택(Elasticsearch 지정·DB·에디터 비교 요청), 디자인 시스템 재사용 결정, 에이전트 팀 구성·API 우선 병렬 개발·QA 규칙 지시
구현
구현·코드 리뷰·QA 모두 Claude Code 멀티 에이전트 팀(PM·디자인·BE·FE·QA 역할) · 요청 프롬프트 원문과 정리본을 파일로 누적 기록
기술
Next.js, React 19, Tiptap, Tailwind CSS 4, shadcn/ui, NestJS 10, Prisma, PostgreSQL 16, Elasticsearch 8(nori), MinIO, Ollama, MCP, Playwright

핵심 수치.

실측

443/443

시제품 내부 QA 18개 항목군 — 2026-04-04, localhost, 에이전트 시험

실측

24/24

Playwright E2E 최종 5차 실행 — localhost, 앞선 차수에서 시험 코드·판정 기준 일부 조정

실측

19/19 · 57/57

MCP 연동 백엔드·MCP 서버 시험 — 2026-05-03, TDD, 로컬

개요

문서를 계속 고쳐 쓰는 팀 위키에 버전 관리·전문 검색·로컬 LLM 교정을 붙인 지식관리 시제품이다. 2026-05에는 Claude·GPT·Gemini와 나눈 대화를 MCP 서버로 위키에 초안으로 저장하고, 사람이 검토한 뒤 게시하는 흐름을 더했다.

기능은 리치 텍스트 에디터, [[페이지명]] 내부 링크와 역링크, 버전 비교·롤백, 한국어 전문 검색, 태그·댓글·템플릿, 4단계 권한, 이미지 업로드, 로컬 LLM 오타·가독성 검토이며 API는 52개다.

개인 프로젝트이며, 로컬(localhost)에서 동작하는 시제품까지 진행했다. 실제 사용·운영 기록은 없다.

화면과 구성도

위키 대시보드 — 로컬 시제품의 시험 데이터 화면(활성 기여자 0)
주요 기능 — 문서 관리와 버전 관리 4단계(소개자료 발췌)

본인 역할

  • 위키에 필요한 기능과 게시판과의 차이를 묻는 것으로 시작해, 검색엔진(Elasticsearch)을 지정하고 DB·에디터 후보 비교를 요청했으며, 앞선 챗봇 프로젝트의 디자인 시스템을 그대로 쓰기로 정했다.
  • 구현은 Claude Code 멀티 에이전트 팀(PM·디자인·BE·FE·QA)에 맡기고, API 명세를 먼저 정한 뒤 BE·FE를 병렬로 개발하고 QA 에이전트가 결함을 해당 에이전트에 되돌리는 규칙을 지시했다.
  • 소개자료의 「PM → BE → FE 동시 병렬」 개발 프로세스는 사람 팀이 아니라 이 에이전트 역할 분담을 그린 것이다.

결과

  • 시제품 내부 QA에서 18개 시험 항목군 443건이 모두 PASS였고, 그 과정에서 버그 21건을 고쳤다(2026-04-04, Phase 1~7, localhost).
  • 최종 5차 Playwright 브라우저 E2E는 24건 모두 PASS였다(2026-04-04, localhost). 앞선 차수에서는 제품 수정과 함께 시험 코드와 일부 판정 기준(CSS·radius 검증 등)도 조정했으므로, 차수별 통과율을 같은 조건의 개선치로 비교하지 않는다.
  • MCP 연동은 백엔드 19건·MCP 서버 57건 시험이 모두 통과했다(2026-05-03, TDD, 로컬).

한계와 다음 단계

  • 위 수치는 개인 프로젝트 시제품을 로컬(localhost)에서 에이전트가 시험한 결과다. 실사용자 시험이나 운영 환경 검증은 아니다.
  • 대시보드 화면의 문서·기여자 수치도 시험 데이터다(활성 기여자 0).
  • 문서 벡터화·RAG 자연어 검색, 동시 편집, 실시간 알림, 외부 계정 로그인은 계획 단계로 남았다.

기술

  • Next.js · React 19 · Tiptap · Tailwind CSS 4 · shadcn/ui, NestJS 10 · Prisma · PostgreSQL 16, Elasticsearch 8(nori 한국어 형태소), MinIO(S3 호환), Ollama(로컬 LLM 교정), MCP 서버, Playwright

관련 사례.

문서 기반 챗봇의 질문 처리 흐름 — 벡터 검색 유사도가 낮으면 관련 문서가 없다고 바로 응답, 높으면 LLM이 출처를 인용해 답하고 SSE 스트리밍으로 출력

지식·챗봇

고객사 시험운영

문서 기반 AI 챗봇 V3 — PDF 질의응답 챗봇

관리자가 올린 PDF를 근거로 답하는 챗봇. 기본 질의응답 경로를 로컬 LLM 구조로 바꿔 고객사 시험운영까지 진행

65.2/100 → 82.9/100 · 코드 리뷰 평균 점수 — 같은 4개 항목·검증 모델 GPT-5-mini, 1차 → 3차, 2026-03-25

2026.03 ~ 2026.04요약 사례

LLM-wiki v2.0 홈 위쪽. 반투명 상단 메뉴(앱·플랫폼, 자동화·도구, 문서, 연구·실험, YouTube, 사용방법), 큰 제목과 로컬 프로젝트·파일·요약 수, 파란 검색하기 단추, 카테고리 라인업 아이콘 6개가 보인다.

개발 도구

운영 중

LLM-wiki — 제자리 색인 개인 위키

개인 작업 폴더 전체를 복사하지 않고 색인해 사람은 웹, AI 에이전트는 CLI 로 찾는 위키 — v2.0 운영 중, 이 사이트 디자인의 출처

1.21~1.59초 · v2.0 전환 리허설 — 실패 주입 3종의 자동 롤백, M5 Pro 48GB, 2026-10-29

2026.07 ~ 진행 중요약 사례