🪧 OpenPitch

AI 스타트업을 위한 오픈소스 실시간 인텔리전스 레이어 — 어떤 에이전트든 그 위에 구축할 수 있습니다.

VC들이 실제로 주목하는 AI 기업에 초점을 맞춘, PitchBook 및 CB Insights의 무료 오픈소스 대안.

MCP-네이티브 · 무료 · 전면 출처 공개 · 매일 업데이트

상태: v0.1.3 — 기능 동작 중. 파이프라인, 조정 엔진, MCP 서버, 대시보드가 모두 엔드투엔드로 작동합니다. 커버리지와 소스 범위는 일일 실행을 통해 계속 확장되고 있습니다.

라이브 대시보드 보기 →

OpenPitch가 존재하는 이유

PitchBook과 CB Insights는 연간 $20,000 이상이 듭니다 — 그리고 빠르게 움직이는 AI 스타트업에게 그들의 데이터는 종종 수개월 뒤처져 있습니다. 인간 검증이 느리기 때문입니다. 연 3배 성장하는 기업의 경우, 6개월 전에 검증된 수치는 배수로 어긋날 수 있습니다.

한편, 실제 수치는 이미 공개되어 있습니다: 창업자들은 어떤 데이터베이스보다 몇 주 먼저 팟캐스트에서 ARR을 밝히고, 펀딩은 SEC 공시에 반영되며, 채용 속도는 성장을 드러냅니다. 다만 그 정보들이 흩어져 있고, 구조화되지 않았으며, 모순적일 뿐입니다 — 바로 AI 에이전트가 풀도록 만들어진 문제입니다.

OpenPitch의 승부수는 커버리지가 아니라 지연 시간입니다. 중요한 AI 기업들에게 신선하고, 출처가 완전하며, 신뢰도 점수가 매겨진 수치는 검증되었지만 낡은 수치를 이깁니다. 우리는 확실성을 주장하지 않습니다 — 증거를 보여드립니다.

Related MCP server: octagon-mcp-server

제공되는 것

코딩 에이전트에게 물어보고, 증거가 포함된 답변을 받아보세요:

> what's Sierra's valuation, with sources?

  Sierra — AI agents for customer service (sierra.ai)
  Valuation  $15.4B  [consensus · confidence 0.96] · as of 2026-05
  ↳ 10 public sources · Reuters · CNBC · The Information · qz.com
  ↳ $950M round closed May 2026 — led by Tiger Global and GV

(커밋된 데이터에서 나온 실제 답변 — 라이브 대시보드에서 확인해 보세요.)

모든 수치에는 출처, 신뢰도 점수, 그리고 어떻게 변했는지에 대한 추적 이력이 포함됩니다.

기능

• 🎙️ 팟캐스트 채굴 — 창업자들은 어떤 데이터베이스가 따라잡기 전에 팟캐스트에서 지표를 누설합니다. 우리는 이를 전사하고 추출합니다.

• 🧾 항상 출처 명시 — 모든 수치는 출처(팟캐스트 타임스탬프, 공시, 기사)에 연결됩니다. 블랙박스 수치가 없습니다.

• 📊 신뢰도 점수 부여 — 소스 신뢰성, 발언자 권위, 교차 확인, 최신성으로 구성됩니다 (신뢰도는 데이터가 오래될수록 감소합니다).

• 🔀 모순 조정 — 소스가 충돌할 때, 조용한 추측 대신 합의 범위 + 모순 플래그를 제공합니다.

• 🧠 신뢰할 소스를 학습 — 시간이 지나며 옳음이 입증된 소스는 더 많은 가중치를 얻습니다.

• 🕒 버전 추적 — git 히스토리 자체가 감사 로그입니다. 회사의 보고된 ARR이 어떻게 진화했는지 정확히 확인할 수 있습니다.

• 📡 구성 가능 — 다른 에이전트가 구독하는 타입화된 이벤트를 발행합니다 (뉴스레터, 언론 알림, 투자자 아웃리치).

• 🤝 A2A 검색 가능 — 에이전트 생태계가 찾고 설명할 수 있도록 A2A 에이전트 카드를 제공합니다.

• 🧯 근거 제공 — AI가 AI 기업 수치를 지어내지 않도록 출처가 있고 신뢰도 점수가 매겨진 사실 기반을 제공합니다.

• ⚡ 60초 설치 — 키도, 가입도 없이 1분 안에 에이전트에서 작동합니다.

• 💸 진정한 무료 — 전적으로 무료 티어에서 실행됩니다. 실행 비용도, 사용 비용도 없습니다.

빠른 시작 — Claude Code / Codex에서 사용하기

API 키 없음. 가입 없음. 비용 없음. 데이터는 이미 구축되어 커밋되어 있습니다. MCP 서버는 그저 읽기만 하고, 당신의 에이전트가 추론을 수행합니다.

가장 빠름 — 설치 없음 (공개 저장소에서 커밋된 데이터를 읽음, 클론 불필요):

uvx openpitch-mcp

또는 패키지 설치:

pip install openpitch          # the MCP server (mcp is a core dependency)
openpitch-mcp                  # start the read-only server

또는 클론에서 실행 (파이프라인 / 데이터 재구축용):

git clone https://github.com/Avierovich/openpitch && cd openpitch
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[pipeline]"   # core + pipeline LLM deps
openpitch seed                 # build the data/ database from the committed seed (offline, no key)

그런 다음 에이전트를 로컬 서버에 연결하세요:

// MCP config (Claude Code / Codex) — zero-install via uvx:
{
  "mcpServers": {
    "openpitch": { "command": "uvx", "args": ["openpitch-mcp"] }
  }
}
// (or "command": "openpitch-mcp" if you pip-installed the package)

에이전트에게 물어보세요: "Cognition의 ARR이 뭐야, 출처와 신뢰도와 함께?" — 에이전트가 get_metric/get_provenance를 호출하고 커밋된 데이터에서 답변합니다 (그리고 공개 소스의 불일치를 플래그로 표시할 것입니다).

또는 데이터를 그냥 탐색하기

• 🌐 라이브 대시보드 — avierovich.github.io/openpitch (출처가 있는 기업 카드, 매일 갱신) — 또는 로컬에서 빌드: openpitch build-dashboard

• 📁 원시 데이터 — data/companies/ — 일반 JSON, diff 가능, 자유롭게 사용 가능

• 🤝 A2A 에이전트 카드 — dashboard/dist/.well-known/agent.json에서 생성됨

데이터 상태: 라이브, CI로 매일 갱신. 수치는 확률적, 공개 소스 인텔리전스입니다 — 모든 수치에는 출처, 신뢰도 점수, 날짜가 포함되며, 공개 품질 항목은 공개적으로 추적됩니다. 방법론과 수정 워크플로우를 참조하세요.

문서

• 신뢰 모델 — 방법론 · 데이터 정책 · 수정

• 인터페이스 — MCP 스펙 · 이벤트 스펙

• 아키텍처 — 전체 설계 문서 · 추가 제품 문서는 docs/에

작동 방식

  Sources              Daily pipeline (free GitHub Actions)         Interfaces
  ──────────           ───────────────────────────────────         ──────────
  Podcasts ─┐          1. select top-50 (VC-attention score)        ┌─ MCP server (local, BYO agent)
  News ─────┤    ───▶  2. collect · 3. transcribe · 4. extract ───▶ ├─ static dashboard
  SEC EDGAR ┤          5. reconcile · 6. score sources              ├─ event feed (JSONL)
  Web ──────┘          7. publish → git commit (the database)       └─ "what moved today" digest

git 저장소 자체가 데이터베이스입니다. 실행할 서버가 없습니다. 전체 설계는 FRD를 참조하세요.

그 위에 구축하기 (구성 가능성)

OpenPitch는 중요한 변화가 있을 때 타입화되고 신뢰도 점수가 매겨진 이벤트를 발행합니다 — 다른 에이전트가 반응할 수 있도록:

이벤트는 MCP와 원시 events/feed.jsonl로 제공됩니다. 스키마는 버전 관리됩니다. 이벤트 스펙을 참조하세요.

경쟁사 비교

OpenPitch는 기존 업체들의 대체재가 아니라 보완재입니다. 우리는 좁은 틈새에서 이기고, 폭과 검증에서는 지며 — 양쪽 모두에 대해 정직합니다.

정직한 제안: 비싼 검증 보고서를 받기 전에, 무료이고 신선하며 AI-네이티브한 첫인상 — 모든 수치에 출처 포함. 투자 결정을 위해서는 여전히 기존 업체가 필요합니다. 전체 매핑, 기능 매트릭스 및 가격: docs/COMPETITIVE-ANALYSIS.md · 스프레드시트.

커버리지

글로벌 AI 스타트업 — 12개 섹터에 걸쳐 140개 이상 프로파일링 (서양 트래커가 놓치는 중국 AI 연구소와 유럽 기업 포함), VC 관심도(밸류에이션 + 펀딩 활동 — 순환성을 피하기 위해 ARR 아님)에 따라 상위 50개가 동적으로 순위 매겨집니다. 관심이 이동함에 따라 목록도 움직이며, 상위 50개 진입/이탈 자체가 추적되는 신호이고, 자동 발견이 매일 유니버스를 확장합니다.

MENA AI/기술 세그먼트 — 전용 지역 세트 (MAGNiTT/Wamda의 오픈소스 AI-네이티브 대안). 정직한 주의사항: MENA의 공시는 미국보다 가볍기 때문에, 이 세그먼트는 더 낮은 신뢰도/커버리지로 시작하며 명확히 표시됩니다.

시드 유니버스: config/watchlist.yaml.

정직한 고지

OpenPitch는 투명하게 확률적입니다. 많은 수치는 공개적이고 자가 보고된, 때로는 모순적인 소스에서 파생된 추정치입니다. 우리는 스스로 판단할 수 있도록 신뢰도와 출처를 정확히 표면화합니다. 이것은 투자 조언이 아니며, 수치의 정확성을 보장하지 않습니다. 행동하기 전에 항상 검증하세요.

로드맵

• 시드 유니버스 (글로벌 AI + MENA 세그먼트) + 자동 발견 (뉴스, 펀딩 다이제스트, 21개 섹터 백필, 중국 피드)

• 핵심 데이터 모델 + 조정 엔진 (신뢰도, 합의, 모순) — 테스트 완료

• 소스 어댑터: 팟캐스트, 뉴스, EDGAR, 기업 사이트 — 테스트 완료

• 추출 단계: 배치 LLM 클레임 추출 + 모델 로테이션 — 테스트 완료; 데이터 QA 여전히 필요

• MCP 서버 — 로컬 읽기 전용 데이터 도구

• 일일 GitHub Actions 파이프라인 — LLM, Groq 전사, SEC 사용자 에이전트 시크릿에 연결됨

• 정적 대시보드 + 기업 페이지 — 커밋된 데이터에서 생성

• 이벤트 피드 — 게시물에서 생성된 JSONL 피드 및 다이제스트

• A2A 에이전트 발견 카드 — 대시보드와 함께 생성

• MENA 어댑터 (지역 뉴스, 프리존 등록부)

• 리치 소스 확장 (GitHub, 채용, 앱 순위) — PMF 이후 스케일링

• v2: 내재 ARR 모델, 당일 펀딩 패스트레인

기여

기여를 환영합니다 — 특히 새 소스 어댑터 (각각 파일 하나)와 워치리스트 큐레이션. 아키텍처는 FRD를 참조하세요.

만든 사람

OpenPitch는 Mohamed Abdulhadi가 만들고 운영합니다. 프로덕트 매니저로서 — 코드의 상당 부분을 작성하고 현재 일일 파이프라인과 공개 데이터 수정을 운영하는 AI 에이전트(Claude Code)와 함께 일합니다. 이것은 각주가 아닙니다. 제품이 스스로를 증명하는 것입니다: 에이전트-네이티브 데이터베이스가 에이전트-네이티브로 구축되고 유지되며, 모든 커밋과 수정이 공개되어 있습니다. 질문, 피드백, 또는 협업 — LinkedIn으로 연결하거나 이슈를 열어주세요.

라이선스

MIT