여기저기 모아둔 조사 자료, AI한테 물어볼 때마다 처음부터 다시 설명하고 계신가요 (feat. OpenCrab)

리서치를 하다 보면 웹페이지 열 개, 문서 대여섯 개를 열어놓고 정리하는 일이 흔합니다. 그런데 막상 AI 챗봇한테 물어보려면 매번 그 자료들을 다시 찾아 붙여야 하죠. 어제 물어본 맥락은 사라지고 오늘 또 처음부터 설명해야 합니다. 조사한 자료를 AI가 계속 기억하고, 물어볼 때마다 그 안에서 답을 찾아주면 얼마나 편할까 하는 생각, 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 이걸 다루는 오픈소스 도구를 하나 살펴봤습니다.

제가 만든 게 아닙니다. 직접 살펴본 뒤 소개하는 것이고 광고나 협찬이 아닙니다.

이게 됩니다
웹페이지나 문서를 여러 개 긁어와서(크롤링), 그 안의 정보를 서로 연결된 지식 그래프(온톨로지)로 정리해줍니다. Neo4j라는 데이터베이스로 검증을 한 번 거쳐 ZIP 파일로 묶어두고요. 이걸 Claude Code 같은 AI 도구에 연결해두면 그다음부터는 새로 자료를 붙여주지 않아도, 에이전트가 이 지식 그래프를 직접 뒤져서 답을 줍니다. 저장소를 직접 열어보니 크롤링 계획, 증거 수집, 정리, 검증, ZIP 생성으로 이어지는 파이프라인이 문서와 코드에서 실제로 일치했고, MCP 서버에 조회용 도구가 8종 등록돼 있었습니다. 외부 기여자가 성능을 고치고 있는, 아직 살아있는 저장소였습니다. (다만 실제로 돌려본 게 아니라 저장소 코드와 구조를 직접 확인한 수준의 리뷰입니다.)

이런 분께 권합니다
리서치 자료를 자주 쌓아두고, 이미 Claude Code 같은 AI 코딩 도구를 쓰고 있는 분께 맞습니다. 같은 자료를 매번 다시 설명하는 게 지겨운 분, 자료 출처를 구조화해서 관리하고 싶은 분도 살펴볼 만합니다.

이런 분껜 권하지 않습니다
개발 환경(터미널, 파이썬, Neo4j 같은 데이터베이스)을 준비할 여유가 없는 분께는 권하지 않습니다. LICENSE 파일이 없어서 오픈소스인지 확실히 확인이 안 되고(README에만 MIT라고 적혀 있음), 유료 서비스(opencrab.sh)의 무료로 공개된 절반이라 로컬만으로 어디까지 완결되는지는 검증되지 않았습니다. '메타온톨로지', '9 스페이스' 같은 용어도 처음 보는 분께는 무겁고, 웹을 긁어오는 성격상 대상 사이트의 이용약관을 신경 써야 한다는 점도 부담일 수 있습니다.

따라 하기
여기부터는 직접 설치해보실 분만 보시면 됩니다.

git clone https://github.com/AlexAI-MCP/OpenCrab
cd OpenCrab
pip install -e ".[dev]"

MCP 등록은 다음 명령으로 합니다.

claude mcp add opencrab -- opencrab serve

이렇게 등록해두면 Claude Code 안에서 ontology_manifest, query, impact, rebac_check 같은 도구 8종을 에이전트가 직접 불러 씁니다. 다만 크롤링한 사이트의 이용약관·robots 정책을 지키는 건 사용자 책임입니다.

솔직하게 적어둘 것
LICENSE 파일이 없어서 오픈소스 여부는 README 표기(MIT)로만 확인됩니다. opencrab.sh라는 유료 SaaS의 공개된 절반이라 로컬만으로 어디까지 되는지는 검증하지 못했습니다. 마지막 커밋이 6주 전이라 유지 속도도 지켜봐야 합니다.

원문 리뷰는 여기서 더 자세히 보실 수 있습니다:
https://cmore.dev/lazy-starter-kit/ecosystem/opencrab/

개발환경이 아직 없다면 https://cmore.dev/lazy-starter-kit/ 에서 먼저 준비하고 오시면 됩니다.