Dotori 도토리 (셀프호스팅 RAG)

Dotori는 직접 관리·수정·운영할 수 있는 RAG 파이프라인을 가진 문서 관리 시스템입니다. 오픈소스 셀프호스팅이라 자기 PC·노트북·서버에서 돌리고, 오프라인으로도 동작합니다. 쓰는 장면이 구체적입니다. “2024년 A업체 관련 계약 폴더 찾아줘”, “지난 주에 AI 관련해서 올린 pdf 찾아줘”, “A업체에서 구매한 물건 B의 원가가?”, 그리고 “요약해서 저장하고 싶은데 개인정보 때문에 ChatGPT에 올릴 수는 없어…”

CPU만으로도 돌아가서 남는 노트북이나 서버에 설치해 쓸 수 있고, 계정별로 문서를 분리해 팀에서도 씁니다. 최근 업데이트(메이커로그)에서 바뀐 것:

• 대부분의 기능을 추상화·모듈화: 이전엔 LLM만 카탈로그였는데 이제 임베딩 모델과 파서도 원하는 것으로 교체 가능. 외부 endpoint 접속 허용
• 제공 임베딩: BGE-M3 hybrid, Harrier-270m, granite-278m, qwen2-1.5b
• 작업공간: 계정을 바꾸지 않고 지식 저장소를 전환, 다른 계정 초대로 공유
• CLI 클라이언트, 운영 페이지(서버 상태·처리 현황), 품질 프로필과 평가 도구(검색 가중치·시스템 프롬프트 정책을 직접 수정·테스트)

만든 사람은 Dasdas: “프로젝트 크기가 커지면서 테스트를 수행하는 시간이 많아졌습니다. 현재 개발 중이라는 것을 감안해주시면.”

2026 한국 MCP 서버 생태계 지도의 도구들이 외부 데이터를 AI에 연결하는 쪽이라면, Dotori는 내 문서를 AI가 읽되 밖으로 안 나가게 하는 쪽입니다. 사내 문서·계약서·개인 기록처럼 클라우드 AI에 못 올리는 것들이 대상이고, 한국 중소기업·개인사업자에게 “개인정보 때문에” 라는 문장은 매우 현실적인 제약입니다.

이런 분께 맞아요

• 계약서·사내 문서를 AI로 검색하고 싶은데 클라우드 업로드가 금지된 팀
• 남는 노트북 한 대로 개인 문서 검색 서버를 만들고 싶은 개발자
• 임베딩 모델·파서를 직접 골라 RAG를 튜닝해 보고 싶은 사람
• 오프라인 환경(폐쇄망)에서 문서 AI가 필요한 곳