# Show GN: 미술품 이력 28만 건을 MCP로 물려받고, 모르면 "모른다"고 답하게 만들었습니다

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- Author: [hyw141109](https://news.hada.io/@hyw141109)
- Published: 2026-07-26T15:15:50+09:00
- Updated: 2026-07-26T15:15:50+09:00
- Original source: [provenio.art](https://provenio.art)
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미술품 프로비넌스(소장 이력) 지식그래프를 MCP 서버로 공개했습니다. 무료 오픈베타이고, 키 없이 URL 하나로 Claude/ChatGPT/Cursor에 붙습니다: https://provenio.art/api/mcp (stdio는 npx provenio-mcp)  
  
만들면서 확인한 것 — 최신 LLM은 유명 미술사는 이미 잘 압니다. 그래서 도메인 서버의 진짜 차별점은 지식이 아니라 "모를 때의 행동"이라고 결론 냈습니다.  
  
예를 들어 바스키아의 Untitled (Boxer)를 물으면, 1982년 제작 후 2017년 크리스티 경매까지 35년간 소장자가 공적으로 확인된 적이 없다는 사실을 이렇게 반환합니다:  
  
{ "gap": "1982년 원구매자 및 1982–2017 소장 체인은 1차 사료로 확인되지 않음", "impact": "medium" }  
  
그럴듯한 소장자를 지어내는 대신 공백을 데이터로 돌려줍니다. 감정·환수·보험처럼 자신 있는 거짓말이 침묵보다 위험한 도메인에선 이게 핵심 기능이라고 봤습니다.  
  
구성:  
- 282,731 노드 지식그래프 (CIDOC-CRM/PROV-O) — Getty Provenance Index, Knoedler 화랑 장부(1872–1971), 전시 약탈·환수 기록  
- 27개 도구: 소장 체인(나치 시대 1933–45 리스크 플래깅 포함), 경매가 백분위 요약, 유사작 비교, 영향 네트워크  
- 환각률 <1%는 라이브 API에 재실행 가능한 eval 하네스로 검증 (자기 신고 아님)  
- 1인 개발, AI 에이전트 시스템으로 온톨로지→MCP→웹까지  
  
덤으로 이 데이터로 만든 작품도 있습니다: provenio.art/genesis — 화가 36인이 실제 영향 관계 인접행렬 위에서 쿠라모토 모델로 동기화되는 시각화입니다 (매 프레임 실계산).  
  
"출처 없으면 침묵하는 AI" 설계에 대한 피드백, 특히 다른 도메인에 적용해 보신 분들 의견이 궁금합니다.

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