오픈크랩(OpenCrab)은 흩어진 문서와 메모를 바로 검색하는 수준에서 끝내지 않고, 재사용 가능한 지식 구조로 정리해주는 플랫폼입니다.
PDF, HWP, GitHub, 노트 같은 자료를 받아서 개념과 관계를 추출하고, 이를 온톨로지 그래프로 쌓아 Graph RAG와 MCP 환경에서 다시 활용할 수 있게 만듭니다. 단순한 저장소가 아니라, 지식을 구조화해서 AI가 더 정확하게 참고할 수 있도록 만드는 쪽에 가깝습니다.
핵심 흐름
- 문서와 웹 자료를 입력한다
- 엔티티, 개념, 근거, 관계, 주장으로 구조화한다
- 온톨로지 팩으로 정리한다
- MCP와 연결된 AI 작업환경에서 다시 조회하고 활용한다
어떤 작업에 맞나
- 리서치 자료를 정리해야 할 때
- 브랜드 / 제품 / 시장 분석 근거를 축적하고 싶을 때
- 유튜브 전략, 콘텐츠 기획, 마케팅 분석을 구조화하고 싶을 때
- 사내 지식이나 도메인 노하우를 AI가 읽을 수 있는 형태로 만들고 싶을 때
- 전문가 지식을 패키지 형태로 재사용하거나 판매형 자산으로 만들고 싶을 때
공개 페이지 기준으로는 Free, Pro, Expert 3단계가 보입니다. Free는 공개 온톨로지 팩과 기본 검색을, Pro는 개인 문서 기반의 private graph workspace를, Expert는 온톨로지 팩 발행과 관리 흐름까지 다룹니다.
한 줄로 정리하면, 오픈크랩은 “문서를 모으는 도구”보다 “지식을 구조화해서 AI에 다시 쓰는 도구”에 가깝습니다.