🍚 깃밥 PRO가 열렸어요 — 월 3,900원 · 알아보기 →
limelit-co/open

자체 인프라에서 AI 검색 가시성을 추적하는 오픈소스 도구 - 한 바이너리, 당신의 데이터

완성 앱맘대로 써도 됨 · Apache-2.0MCP·클로드 연동Go난이도
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데모·홈페이지 열기limelit.co

중간맛 분석

Go로 작성된 단일 바이너리로 macOS와 Linux에서 작동합니다. 난이도는 낮은 편으로, 10분 안에 처음 실행할 수 있습니다. 7개 AI 엔진(ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode, Bing Copilot)에서 당신의 브랜드 가시성, 음성 점유율, 평균 위치, 인용 분석을 측정합니다. Claude MCP 통합으로 Claude 데스크톱과 Claude Code에서 곧바로 데이터를 조회할 수 있으며, 일일/시간 단위 자동 스케줄링과 JSON/CSV 내보내기를 지원합니다. 데모: demo.limelit.co

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 마케팅 팀이 AI 챗봇과 검색 엔진이 자신의 브랜드를 얼마나 자주 언급하는지 추적하기
  • 경쟁사 대비 AI 검색에서의 가시성 점유율 분석하기
  • AI 답변에서 링크되는 주요 출처 파악해 콘텐츠 배포 전략 수립하기

핵심 기능

7개 AI 엔진 통합 추적 (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Overview/Mode, Bing Copilot)브랜드 가시성, 음성 점유율, 인용 분석, 경쟁사 순위 등 종합 메트릭Claude Desktop/Code 연동 MCP 서버로 AI 어시스턴트에서 데이터 조회

대안 대비 차별점

폐쇄형 SaaS 플랫폼과 달리 모든 데이터가 당신의 SQLite 파일로 남아 있고, 메트릭 계산 과정이 완전히 투명하며, API 비용을 직접 관리할 수 있습니다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

아직 시식평이 없어요. 먹어보셨다면 첫 한마디를 남겨주세요.

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이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Go 1.25 이상 (바이너리 설치 방식 사용 시 불필요)
  • 최소 하나의 AI 엔진 API 키 (OpenAI, Anthropic, Perplexity 등) 또는 무료 Limelit Cloud 키

바로 차려먹기Go

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

git clone --depth 1 https://github.com/limelit-co/open.git &&
cd open &&
go run .

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 바이너리 다운로드 및 실행
mkdir -p ~/limelit && cd ~/limelit
curl -fsSL https://github.com/limelit-co/open/releases/latest/download/limelit_$(uname -s | tr A-Z a-z)_$(uname -m | sed 's/x86_64/amd64/;s/aarch64/arm64/').tar.gz | tar xz limelit
./limelit serve

브라우저에서 http://localhost:1515 열기

  1. 브라우저에서 설정 마법사 진행하기 도메인 입력하면 브랜드명 자동 감지, 카테고리와 최대 5개 경쟁사 입력

  2. API 키 설정하기 무료로 https://limelit.co/settings/open-key 에서 Limelit Cloud 키 얻거나, 터미널에서 실행:

limelit login

또는 OpenAI 등 자신의 API 키를 설정 페이지에서 입력

  1. 평가 실행하기 대시보드의 Run 버튼 누르기 - 각 엔진의 응답이 Overview에 실시간으로 나타남

  2. Claude MCP 연결하기 Claude Desktop의 claude_desktop_config.json 에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "limelit": {
      "command": "sh",
      "args": ["-c", "cd ~/limelit && exec ./limelit mcp"]
    }
  }
}

Claude Code의 경우:

claude mcp add limelit -s user -- sh -c 'cd ~/limelit && exec ./limelit mcp'

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try limelit-co/open

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

별 추이 · 7일

187+38 / 7일

확인 시각

활용성 · 따라 만들기 좋은가

샘플 점수 34/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

시작하기

사용 전 확인

준비물 · 이용 조건

  • Go 1.25 이상 (바이너리 설치 방식 사용 시 불필요)
  • 최소 하나의 AI 엔진 API 키 (OpenAI, Anthropic, Perplexity 등) 또는 무료 Limelit Cloud 키
라이선스Apache-2.0
라이선스 원문 확인

프로젝트 활동

저장소 생성

최근 릴리스와 코드 변경 날짜는 GitHub 기록에서 확인해 주세요.

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/limelit-co/open.svg)](https://www.gitbap.com/r/limelit-co/open)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기