dtxWiki
dtxWiki 설치하기

0.2 BetaAGPLv3 / ELv2

기록은 쌓이고,
지식은 서로 연결됩니다.

직접 설치해 쓰는 오픈소스 지식 베이스입니다. 문서와 참고 자료를 Context라는 연결된 지식 단위로 정리하고, 사용 중인 AI 도구를 연결해 함께 읽고 수정합니다.

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  • 연결된 지식
  • AI 작업 이력
  • 오픈소스

Context › 출시 전략 › 신제품 출시 계획

프로젝트

신제품 출시 계획

편집
팀이 함께 보는 문서오늘 수정됨

출시 목표

베타 사용자 피드백을 반영해 누구나 제품의 가치를 첫 화면에서 이해할 수 있게 합니다.

이번 주 결정

  • 핵심 메시지를 한 문장으로 정리
  • 일반 사용자도 이해하는 용어 사용
  • 실제 제품 흐름을 중심으로 설명
고객 인터뷰 요약제품 포지셔닝
연결된 결정“매번 다시 설명하지 않아도 되는 지식 베이스”를 출시 메시지로 사용합니다.
AI 작업 이력출시 계획 업데이트
3개 작업
  1. 1찾음출시 핵심 메시지완료
  2. 2읽음고객 인터뷰 요약완료
  3. 3수정함신제품 출시 계획완료

실제 dtxWiki UI 구조를 바탕으로 구성

개발 계획

dtxWiki는 사람과 AI를 위한 오픈소스 지식 베이스입니다.

  • 0.2 Beta · 11월 4일 출시
개발 계획 보기
  1. 0.1 BetaContext · 사람과 AI의 협업 · Chats2026년 10월 14일 출시
  2. 0.2 BetaGraph View를 Preview로 추가2026년 11월 4일 출시
  3. Ask

    LLM을 연결해 dtxWiki 안에서 Ask chats를 이어가는 기능

    Agent

    지식 베이스를 활용해 작업을 수행하는 AI 에이전트

    개발 예정
GitHub에서 진행 상황 보기

왜 필요한가요?

자료는 쌓여만 가는데,
새 대화는 매번 처음으로 돌아갑니다.

폴더와 앱마다 파일과 메모는 계속 쌓여가지만, AI는 그 안의 맥락과 지난 결정을 스스로 찾지 못합니다. 결국 사람이 매번 배경 자료를 복사해 붙여넣고 다시 설명해야 합니다. dtxWiki는 흩어진 자료와 이전 작업을 하나의 Context로 묶어, AI가 스스로 읽고 다음 작업으로 이어가게 합니다.

문서와 AI를 따로 쓸 때dtxWiki에서 함께 쓸 때
따로 쓸 때파일과 결정이 여러 앱과 폴더에 흩어져 다시 찾기 어렵습니다.
함께 쓸 때연결된 Context에 모아 다음 작업의 배경으로 재사용합니다.
따로 쓸 때새 채팅창을 열 때마다 같은 배경, 요구사항, 제약조건을 복사해 붙여넣습니다.
함께 쓸 때사람과 AI가 같은 Context를 읽으며 즉시 다음 일로 이어갑니다.
따로 쓸 때AI가 어떤 자료를 참고하고 무엇을 수정했는지 알 수 없습니다.
함께 쓸 때무엇을 찾고, 읽고, 수정했는지 Chats에서 투명하게 확인합니다.

연결된 지식

문서 너머,
지식의 관계가 보입니다.

생각과 기록을 남기면, 문서 속에서 언급한 다른 메모, 참고한 자료, 함께 자주 읽는 내용들이 저절로 연결됩니다. 복잡한 지식 그래프를 직접 만들지 않아도 전체 맥락을 한눈에 파악할 수 있습니다.

연관 맥락

인용 · 참조 연결

공유 마크다운

사람 · AI 공용

변화 이력

수정 과정 보존

즉시 검색

필요한 배경 탐색

Knowledge MapPreview

Knowledge Map은 설정에서 활성화해 사용하는 Preview 기능입니다.

Static Graph

Context › 출시 전략 › 신제품 출시 계획

프로젝트

신제품 출시 계획

팀이 함께 보는 문서오늘 수정됨

현재 문서와 관련 문서 2개의 연결 예시

같은 지식에서 함께

하나의 지식 베이스에서,
사람과 AI가 함께.

평소 쓰는 AI 도구를 표준 연결 방식인 MCP*(Model Context Protocol)로 dtxWiki에 연결하세요. 사람이 작성한 Context를 AI가 찾고 읽을 수 있고, 허용된 범위에서 새 내용을 쓰거나 수정할 수 있습니다.

*MCP가 무엇인가요?AI 도구가 dtxWiki의 지식을 찾고 읽을 수 있게 연결하는 공통 방식입니다.

투명한 AI 협업

무엇을 찾고, 읽고, 수정했는지
투명하게 확인하세요.

연결한 AI 도구에서 작업을 요청하세요. AI가 dtxWiki에서 무엇을 찾고, 읽고, 수정했는지 Chats에서 확인할 수 있습니다.

AI 작업 이력

출시 계획 업데이트

오늘 · AI 도구 · 작업 3개
AI와 나눈 대화 전체가 아니라, dtxWiki에서 수행한 작업 이력입니다.
찾기사용한 검색어
출시 핵심 메시지

관련 Context 3개 중 대표 결과

01
고객 인터뷰 요약반복 설명에 대한 사용자 의견

직접 운영하는 지식 베이스

어디에 두고 연결할지,
알고 선택하세요.

dtxWiki는 직접 관리하는 환경에서 운영할 수 있습니다. 저장 위치와 외부 연결 범위는 설치·운영 방식에 따라 달라질 수 있어 릴리스 정보에서 기본값과 선택 사항을 구체적으로 안내합니다.

내 환경에 맞게 설치

PyPI 또는 npm으로 설치하고 브라우저에서 dtxWiki를 사용합니다.

외부 AI 연결 범위 확인

AI를 연결하면 허용한 범위의 내용이 해당 서비스로 전달될 수 있음을 명확히 안내합니다.

공개 범위를 투명하게

지원 기능, 알려진 제한과 변경 사항을 릴리스 정보에서 계속 확인할 수 있게 합니다.

FAQ

자주 묻는 질문.

dtxWiki는 어떤 제품인가요?

자료, 결정과 이전 작업을 연결해 쌓는 오픈소스 지식 베이스입니다. 사람과 AI가 같은 Context를 읽고 수정하며 함께 일할 수 있습니다.

지금 설치할 수 있나요?

네. v0.2.1을 PyPI 패키지 또는 npm 실행기로 설치하고 브라우저에서 사용합니다. v0.2는 데스크톱 설치 프로그램을 제공하지 않습니다.

dtxWiki는 어떻게 설치하나요?

PyPI 패키지를 설치하거나 npm 실행기를 사용한 뒤 브라우저에서 dtxWiki를 엽니다. 요구 사항과 백그라운드 작업자 실행 방법은 설치 안내에서 확인하세요.

GitHub 소스와 설치 버전은 같은가요?

릴리스에 표시된 버전의 소스와 PyPI 또는 npm 패키지를 사용하세요. 각 버전의 변경 사항은 릴리스 노트에서 확인할 수 있습니다.

지금 쓰는 AI 도구와 연결할 수 있나요?

MCP를 지원하는 AI 도구(Claude, Cursor 등)와 연결할 수 있습니다. MCP는 AI 도구가 dtxWiki의 지식을 찾고 읽거나, 허용된 범위에서 내용을 작성하게 하는 연결 방식입니다.

Chats에는 AI와 나눈 대화가 모두 저장되나요?

아닙니다. Chats는 대화 전체가 아니라 dtxWiki에서 실행된 찾기, 읽기와 수정 같은 도구 활동을 기록합니다.

데이터는 어디에 저장되고, 외부로 무엇이 전달되나요?

dtxWiki는 직접 관리하는 환경에서 운영할 수 있습니다. 실제 저장 위치와 외부 연결 범위는 설치·운영 방식에 따라 달라집니다. 외부 AI를 연결하면 허용한 범위의 내용이 해당 AI 서비스로 전달될 수 있습니다.

팀으로도 사용할 수 있나요?

같은 지식 베이스를 함께 사용할 수 있습니다. 현재 릴리스의 초대, 권한과 공유 범위는 릴리스 노트에서 확인하세요.

상업적 목적으로 사용할 수 있나요? (비용 및 라이선스)

dtxWiki는 AGPL-3.0-only 또는 Elastic License 2.0 중 선택한 라이선스의 조건에 따라 이용할 수 있습니다. 개인·팀·상업적 이용에도 해당 조건이 적용됩니다. 라이선스 조건과 별도 상업용 라이선스 안내는 LICENSE를 확인하세요. 서버 운영과 외부 AI 서비스에는 별도 비용이 들 수 있습니다.

어떤 기능이 Preview인가요?

Graph View와 Knowledge Map은 지식의 연결을 살펴보는 Preview 도구입니다. dtxWiki의 핵심은 Context에 지식을 쌓고, AI와 함께 사용하며, Chats에서 작업 이력을 확인하는 흐름입니다. Knowledge Map은 설정에서 활성화해 사용하는 Preview 기능입니다.

어디에 쓸 수 있나요?

배움부터 프로젝트까지,
쌓인 지식이 다음 작업으로.

전문 개발팀만을 위한 도구가 아닙니다. 오래 이어 가고 싶은 일이 있다면 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.

01대학생 · 연구자

읽은 자료가 다음 탐구로 이어집니다.

문헌과 사료, 논문, 코드와 수식이 담긴 연구 노트, 강의 자료를 주제별로 연결해 리포트와 다음 연구로 발전시키세요.

따라 해 보기
02기획자 · PM · 디자이너

작은 기록부터 빠르게 쌓아가세요.

고객 인터뷰, 요구사항, 실험과 결정의 이유를 연결해 다음 기획과 실행에서 같은 배경을 바로 이어 사용하세요.

따라 해 보기
03팀 리더 · 운영 담당자

업무 매뉴얼이 실제 작업과 함께 자랍니다.

업무 절차, 고객 대응과 반복되는 결정 기준을 팀 지식으로 쌓아 새 구성원과 AI가 같은 기준에서 시작하게 하세요.

따라 해 보기
041인 창업가 · 자영업자

가게의 기준을 매번 다시 설명하지 마세요.

가게 콘셉트, 상품 정보, 고객에게 자주 하는 답변과 운영 노하우를 한곳에 모아 반복 업무에 다시 활용하세요.

따라 해 보기
05작가 · 크리에이터

설정과 아이디어를 하나의 세계로 연결하세요.

인물, 세계관과 플롯, 참고 자료와 채널의 톤앤매너를 연결해 다음 이야기와 콘텐츠 기획을 이어가세요.

따라 해 보기
06교사 · 강사 · 교수

한 학기의 경험을 다음 수업에 이어 쓰세요.

교육과정, 교안, 평가 기준과 수업 결과를 연결해 학기와 연도가 바뀌어도 필요한 맥락부터 다시 시작하지 마세요.

따라 해 보기

기존 자료 가져오기

가지고 있던 자료도, 지식 베이스의 일부로.

PDF, 문서, 이미지와 데이터 파일을 Library에 가져와 Context에서 참고 자료로 활용하세요. 필요한 경우 AI가 읽기 쉬운 텍스트 형식(Markdown)으로 변환할 수 있습니다.

OPEN SOURCE · AGPLv3 / ELv2

코드는 열려 있습니다.
더 나은 dtxWiki를 함께.

소스를 확인하고 선택한 라이선스의 조건에 따라 내 환경에서 운영하세요. 아이디어, 문서와 코드 기여로 dtxWiki를 필요한 방향으로 발전시킬 수 있습니다.

GitHub에서 함께하기AGPLv3 / Elastic License 2.0

CONTRIBUTE

참여하는 만큼 더 좋아집니다.

  1. 01
    써보기

    좋았던 점과 불편한 점을 알려주세요.

  2. 02
    제안하기

    필요한 기능을 GitHub Issue로 남겨주세요.

  3. 03
    기여하기

    문서와 코드 개선에 함께해 주세요.

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설치부터 첫 Context 만들기까지, 필요한 안내를 한곳에서 확인하세요.

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