OpenKnowledge – Obsidian/Notion의 오픈소스 AI-first 대안 | AI Paper Digest

TL;DR Highlight

Git 기반 동기화와 Claude/Codex/Cursor 연동을 내장한 로컬 우선 마크다운 에디터로, AI 에이전트의 두 번째 뇌(LLM Wiki)로 활용할 수 있는 오픈소스 도구다.

Who Should Read

Obsidian이나 Notion을 팀과 함께 쓰면서 AI 에이전트 통합, Git 버전관리, 벤더 종속 없는 지식 관리 환경을 원하는 개발자 및 팀 리드.

Core Mechanics

OpenKnowledge는 마크다운 파일을 Google Doc이나 Notion처럼 WYSIWYG로 편집할 수 있는 로컬 우선 에디터다. 기술적으로는 마크다운 파일과 폴더 구조를 그대로 유지하면서 편집 경험만 개선했다.
Claude, Codex, Cursor 데스크톱 앱과 협업 AI 편집이 가능하고, MCP(Model Context Protocol, AI 에이전트가 외부 도구를 쓰는 표준 프로토콜)와 CLI를 통해 어떤 AI 에이전트와도 연동할 수 있다.
LLM Wiki, 에이전트 두 번째 뇌, Spec-driven development(사양 문서 기반 개발)를 위한 MCP, Skills, Agentic Search 기능이 기본 내장되어 있다.
팀 공유와 자동 동기화는 내부적으로 Git/GitHub를 사용해서 동작하기 때문에 별도 클라우드 서비스 없이도 버전 관리와 협업이 가능하다.
macOS는 데스크톱 앱(.dmg)을 제공하고, Linux/Windows/Intel Mac은 CLI를 통해 로컬 웹앱으로 실행한다. Node.js 24 이상이 필요하고 `npm install -g @inkeep/open-knowledge`로 설치한다.
`ok init` 명령 하나로 프로젝트 스캐폴딩과 Claude Code, Cursor, Codex 연동 설정이 자동으로 완료된다.
라이선스는 GPL-3.0으로 오픈소스이며, 공개 PR을 내부 모노레포로 미러링해서 리뷰하는 방식으로 기여를 받고 있다.
Inkeep(AI 고객 지원 플랫폼 기업)이 만든 프로젝트로, 비즈니스 모델에 대한 커뮤니티 질문이 있었지만 명확한 답변은 나오지 않은 상태다.

Evidence

로컬 우선을 표방하면서도 로컬 LLM(Ollama 등 OpenAI 호환 API)과 연동이 안 된다는 비판이 있었다. 여러 댓글에서 OpenAI 호환 LLM 프로바이더 연결 옵션이 빠진 것을 아쉬워했고, 이게 채택의 걸림돌이 될 수 있다는 의견이 많았다.
Claude, Codex, Cursor만 지원하는 이유에 대한 질문도 있었다. 한 사용자는 Obsidian에 opencode 구독을 쓰고 있는데 왜 지원 범위를 이 셋으로 제한했는지 물었고, 더 많은 AI 도구 지원 요청이 있었다.
비슷한 요구를 이미 pi.dev로 해결했다는 사용자가 있었다. `rcarmo/piclaw`라는 프로젝트에서 WYSIWYG 마크다운 에디터, 터미널, 마인드맵, 칸반 등을 통합해서 Obsidian을 완전히 대체했다는 실사용 경험이 공유됐다.
팀 지식베이스 공유 니즈를 정확히 짚었다는 반응이 있었다. Git으로 버전 관리하면서 비기술직 팀원도 쓸 수 있고, 비싼 클라우드 플랫폼에 종속되지 않는 도구를 오래 찾아왔다는 댓글이 있었고, MCP로 어떤 AI 채팅에서든 접근 가능한 점(아직 미흡하지만)도 긍정적으로 평가됐다.
Skills 기능의 컨텍스트 크기 문제를 지적하는 의견이 있었다. 어차피 마크다운 폴더인데 Open Knowledge Skills가 꼭 필요한지 의문이고, Skills 파일이 커서 LLM 컨텍스트 창을 불필요하게 채운다는 실제 사용 중 발견한 문제점이 공유됐다.
'ok'라는 CLI 명령어가 PATH에 추가됐다는 알림 메시지가 너무 모호해서 뭔지 한참 몰랐다는 UX 피드백도 있었다. 제품 이름 'ok'가 일상 단어와 겹쳐서 혼란을 줄 수 있다는 지적이었다.

How to Apply

Git 기반 팀 지식베이스를 만들고 싶은 경우, `npm install -g @inkeep/open-knowledge` 후 `ok init`을 실행하면 Claude Code, Cursor, Codex 연동 설정이 자동으로 잡혀서 팀원들이 AI 보조 편집을 바로 시작할 수 있다.
AI 에이전트가 참조할 Spec 문서나 프로젝트 위키를 관리하는 경우, MCP 서버로 노출해두면 Claude나 Codex 같은 에이전트가 작업 중에 위키를 직접 검색하고 참조할 수 있어서 컨텍스트를 매번 붙여넣는 수고를 줄일 수 있다.
Linux나 Windows 환경에서 사용하는 경우, 데스크톱 앱 대신 `ok start --open`으로 로컬 웹 에디터를 띄울 수 있다. Node.js 24 이상이 필요하므로 버전 확인 후 설치해야 한다.
Notion처럼 쓰면서 벤더 종속을 피하고 싶은 경우, 파일이 실제 마크다운으로 저장되기 때문에 언제든 다른 도구로 마이그레이션하거나 Git 히스토리를 그대로 유지할 수 있다는 점을 활용할 수 있다.

Code Example

snippet

# 설치 및 초기화
npm install -g @inkeep/open-knowledge

cd your-project
ok init       # 프로젝트 스캐폴딩 + Claude Code, Cursor, Codex 자동 연동 설정
ok start --open  # 로컬 웹 에디터 실행 후 브라우저에서 열기

# macOS 데스크톱 앱은 DMG 다운로드 후 Applications 폴더로 드래그

Terminology

MCPModel Context Protocol의 약자로, AI 에이전트가 외부 도구나 데이터 소스를 표준화된 방식으로 사용할 수 있게 해주는 프로토콜이다. 마치 USB 포트처럼, 한 번 MCP 서버를 만들어두면 여러 AI 클라이언트에서 동일하게 연결할 수 있다.

LLM WikiAI 에이전트가 작업 중에 참조하는 지식 베이스를 말한다. 사람이 읽는 위키와 달리, AI가 검색하고 내용을 가져와서 답변이나 코드 생성에 활용하는 용도로 설계된다.

WYSIWYGWhat You See Is What You Get의 약자. 마크다운 문법(#, ** 등)을 직접 입력하지 않고 실제 결과물처럼 보이는 화면에서 바로 편집하는 방식이다. Notion이나 Google Docs처럼 쓴 대로 보이는 편집기를 의미한다.

Spec-driven developmentAI 에이전트에게 코드를 작성시키기 전에 사양 문서(spec)를 먼저 작성하고, 에이전트가 그 문서를 기반으로 구현하는 개발 방식이다. 요구사항과 맥락을 문서화해두면 에이전트 품질이 크게 향상된다.

로컬 우선(Local-first)데이터를 클라우드 서버가 아닌 내 컴퓨터에 먼저 저장하고, 동기화는 선택적으로 하는 설계 철학이다. 인터넷 없이도 동작하고 데이터 소유권이 사용자에게 있다는 장점이 있다.

Agentic SearchAI 에이전트가 자율적으로 지식 베이스를 검색하고 필요한 정보를 찾아오는 기능이다. 사람이 검색 쿼리를 입력하는 게 아니라 에이전트가 작업 흐름 중에 스스로 판단해서 검색을 실행한다.

OpenKnowledge – Obsidian/Notion의 오픈소스 AI-first 대안