280개 이상의 piece를 MCP 서버로 노출하는 오픈소스 AI 워크플로 자동화.
한국어는 runchr 제공 번역입니다. 원문 README는 English tool page.
MaxKB
MaxKB는 엔터프라이즈 에이전트를 위한 오픈소스 플랫폼으로, RAG 파이프라인, 에이전틱 워크플로, MCP 도구 사용, 그리고 프라이빗 및 퍼블릭 LLM 지원을 결합합니다.
- Kind
- agent platform
- Platform
- web (Docker)
- Models
- OpenAI
프로젝트 README (번역)
GitHub ↗Written by the project's own authors, not by runchr. Snapshot taken 2026-10-28.
기업용 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼
강력하고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈급 에이전트 플랫폼
[ 中文(简体) ] | [ English ]
MaxKB = Max Knowledge Brain, 기업용 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. MaxKB는 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 통합하고, 강력한 워크플로를 지원하며, 고급 MCP 도구 사용 기능을 제공합니다. MaxKB는 지능형 고객 서비스, 기업 내부 지식 베이스, 학술 연구, 교육 등의 시나리오에서 폭넓게 활용됩니다.
RAG Pipeline : 문서 직접 업로드 / 온라인 문서 자동 크롤링을 지원하며, 자동 텍스트 분할, 벡터화 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 대규모 모델의 환각을 효과적으로 줄이고, 뛰어난 스마트 Q&A 상호작용 경험을 제공합니다.
Agentic Workflow : 강력한 워크플로 엔진, 함수 라이브러리 및 MCP 도구 사용을 갖추어 복잡한 비즈니스 시나리오의 요구를 충족하는 AI 프로세스 오케스트레이션을 가능하게 합니다.
Seamless Integration : 코드 작성 없이 신속하게 타사 비즈니스 시스템에 통합할 수 있으며, 기존 시스템에 지능형 Q&A 기능을 빠르게 탑재하여 사용자 만족도를 향상시킵니다.
Model-Agnostic : 프라이빗 모델(DeepSeek, Llama, Qwen 등)과 퍼블릭 모델(OpenAI, Claude, Gemini, MiniMax 등)을 포함한 다양한 대규모 모델을 지원합니다.
Multi Modal : 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오의 입력과 출력을 기본 지원합니다.
빠른 시작
아래 스크립트를 실행하여 Docker로 MaxKB 컨테이너를 시작하세요:
docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~ /.maxkb:/opt/maxkb 1panel/maxkb
기본 관리자 자격 증명으로 http://your_server_ip:8080 에서 MaxKB 웹 인터페이스에 접속하세요:
username: admin
password: MaxKB@123..
중국 사용자가 Docker 이미지 Pull 실패 문제를 겪는 경우, 해당 오프라인 설치 문서 를 참조하여 설치하시기 바랍니다.
스크린샷
기술 스택
Frontend: Vue.js
Backend: Python / Django
LLM Framework: LangChain
Database: PostgreSQL + pgvector
라이선스
GNU General Public License version 3 (GPLv3)("라이선스")에 따라 라이선스가 부여됩니다. 라이선스를 준수하지 않는 한 본 소프트웨어를 사용할 수 없습니다. 라이선스 사본은 다음에서 확인할 수 있습니다:
https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html
관련 법률이 요구하거나 서면으로 동의한 경우를 제외하고, 라이선스에 따라 배포되는 소프트웨어는 명시적이든 묵시적이든 어떠한 종류의 보증도 없이 "있는 그대로" 배포됩니다. 라이선스에 따른 권한과 제한 사항에 대한 구체적인 내용은 라이선스를 참조하십시오.
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Agent stacks with this tool(1)View graph
로컬 우선 코딩 어시스턴트 스택: Ollama가 Gemma 4를 Cline과 Open WebUI에 제공
From README links에이전트형 코딩 루프와 일반 채팅 어시스턴트를 호스팅 API에 저장소 코드를 보내지 않고 사용하고 싶어 했다. Ollama README에서 시작해 워크스테이션에 런타임을 설치하고 Gemma 4 모델을 풀한 뒤, 단일 비스트리밍 /api/chat curl 호출로 데몬이 localhost:11434에서 응답하는 것을 확인했다
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