공공데이터 렌즈 (hike-lab)

공공데이터 렌즈(Public Data Lens)는 행정안전부 공공데이터포털(data.go.kr) 위에 얹는 탐색·판단 계층입니다. 어떤 데이터가 존재하고 어떤 후보가 검토할 가치가 있는지를 근거와 함께 제시합니다. Python으로 작성됐고 2026년 8월 3일 시작해 8월 10일 기준 스타 75개·포크 18개를 기록 중인 신생 프로젝트입니다.

무엇을 해결하나

공공데이터포털에는 약 9만 6천 건의 목록이 있습니다. 문제는 “내가 하려는 일에 어떤 데이터가 맞는지”를 찾을 수 없다는 것입니다. 검색어를 뭘 넣어야 할지 모르고, 비슷한 이름의 데이터가 수십 개씩 나오며, 품질도 제각각입니다. 렌즈는 목적을 말하면 후보 데이터와 그 선택 근거를 제시합니다.

기술적 접근

• 월간 카탈로그(~96k)를 정본 JSON-LD(DCAT) 로 정규화
• SHACL 검증 적용
• 버전 관리되는 결정론적 품질 규칙으로 판정
• MCP로 AI 호스트에 노출

책임 분리 원칙

README에 명시된 설계 철학이 인상적입니다. 재현되어야 하는 판정(정규화·완전성·사실 비교·랭킹)은 서버가 결정론적으로 수행하고, 목적에 따른 해석은 연결된 호스트 LLM이 수행합니다. LLM에 모든 걸 맡기면 같은 질문에 매번 다른 답이 나오는 문제를 구조적으로 막은 것입니다.

표준 논의와의 관계

AIRD(AI-Ready Data) 표준안 논의보다 먼저 개발된 독립 오픈소스 구현이며, 표준의 실현 가능성을 검증하는 참조 구현으로 활용된다고 밝히고 있습니다.

이해관계 고지

이 서비스를 기반으로 한 상용 AI 컨시어지가 별도 법인에서 제공된다는 사실을 README에 스스로 공개했습니다. 렌즈 자체는 MIT 라이선스로 누구에게나 동일하게 열려 있고, 특정 사업자에게 우선 접근이나 비공개 엔드포인트를 주지 않는다고 명시했습니다. 오픈소스와 상용 서비스를 함께 운영할 때 참고할 만한 투명성 사례입니다.

제공보다 판단을 돕는 계층

데이터를 제공하는 계층이 아니라 판단을 돕는 계층을 만드는 접근입니다. 데이터는 이미 열려 있고, 부족한 건 “무엇을 골라야 하는가”에 대한 답입니다. 이 층위에 기회가 남아 있습니다.

같은 결의 한국 공공데이터 프로젝트

• data.go.kr MCP 서버 모음
• archhub-mcp (건축HUB)
• 부동산 실거래가 MCP
• korean-law-mcp (법령·판례)

그리고 시작한 지 한 달이 안 된 신생 프로젝트입니다. 9.6만 목록 규모에서 정확도가 어떻게 유지되는지는 아직 시간이 검증하지 않았습니다.

이런 분께 맞아요

• 공공데이터로 서비스를 만들려는 개발자·창업자
• 어떤 데이터가 있는지 몰라 시작을 못 하는 기획자
• 데이터 품질을 사전에 판단하고 싶은 분석가
• 오픈소스 + 상용 서비스 병행 모델을 참고하려는 메이커