마이너스X
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MinusX는
MinusX - 심층적인 도구 분석
핵심 매개변수 및 통계
| 매개변수 | 최신 공개정보 |
|---|---|
| 핵심 포지셔닝 | 창립자, 분석가 및 비즈니스 팀을 위한 Agentic BI 플랫폼 |
| 도구 유형 결정 | 생산성/비즈니스 측 애플리케이션(주 제공 형태는 순수 API 또는 순수 MCP 서버가 아닌 완전한 BI 워크벤치 및 팀 협업 제품입니다.) |
| 배포 양식 | MinusX Cloud, MinusX OSS, 자체 호스팅, 독점/온프레미스 엔터프라이즈 |
| 공식 공개 기능 | 임시 Q&A, AI 대시보드 슬라이드/데이터 스토리, 경고 및 보고서, 기술 자료, 평가, Slack, MCP |
| 데이터 액세스 | Postgres, BigQuery, Athena, DuckDB, Google Sheets, CSV 및 기타 공개적으로 나열된 데이터 소스 |
| 보안 및 규정 준수 신호 | 공식 웹사이트 바닥글에 SOC2 Type II, GDPR 공개 |
| 최신사업단계 | Agentic BI 및 Proactive Analytics 단계에서 해당 기능이 홈페이지 및 가격 페이지에 공개되었습니다 |
| 벤치마크 신호 | 공식 웹사이트는 자사의 데이터 에이전트가 2026년부터 2026년까지 DataAgentBench에서 1위임을 공개합니다 |
간략한 설명: MinusX는 BI 표면의 채팅 상자에 자연어 Q&A를 게시하지 않습니다. 대신 Q&A, 모델링 컨텍스트, 대시보드, 경보, 스토리 기반 보고 및 외부 협업을 동일한 분석 실행 체인에 통합하려고 시도합니다.
도구 유형 결정 시연: MinusX는 MCP 엔드포인트 Slack Bot 및 자체 호스팅 기능을 공개했지만 사용자가 실제로 구매하고 구현하는 것은 데이터 액세스, 컨텍스트 관리, 시각화, 팀 작업 공간 및 사전 경보를 포함한 완전한 비즈니스 분석 워크벤치 세트입니다. 따라서 기본 유형은 "생산성/비즈니스 측 애플리케이션"으로 분류되어야 하며, 보조 속성은 일반 자동화 프레임워크로 작성하기보다는 Agent 및 MCP 기능을 보완해야 합니다.
사용자 및 시장 인지도
대중 인식 신호: 공식 웹사이트 홈페이지에서는 2026~06년 현재 DataAgentBench의 1위 순위를 직접 제공하며 이는 가장 강력한 기술 보증 중 하나입니다. 그러나 이러한 유형의 벤치마크는 "데이터 태스크 에이전트 기능의 상한"을 입증하는 데 더 적합하며 기업 구현의 성공률과 직접적으로 동일할 수는 없습니다.
고객 및 사용 시나리오 신호: 공식 웹사이트에는 Aamove, Bird, Habuild, Lynx Analytics 및 기타 로고가 표시되고 Habuild 사례가 공개됩니다. 이 경우 가장 중요한 것은 브랜드 이름이 아니라 워크플로우의 변화입니다. 원래 "며칠에서 일주일"의 분석 응답이 "분 단위 셀프 서비스 분석"으로 축소되었으며 동시에 대부분의 임시 요청이 분석가 대기열에서 해제되었습니다.
평가의 진정성 검증: MinusX의 공개 평가는 단지 "SQL 작성 능력"에 관한 것이 아니라 "기술자가 아닌 사람도 스스로 질문할 수 있고, 제품과 리더십이 의견을 직접 연결할 수 있으며, 분석가는 질문 답변자에서 심층 분석으로 전환할 수 있다"는 것까지 포함합니다. 이는 SQL 생성 자체가 아니라 분석 대역폭이 직면한 핵심 문제점임을 보여줍니다.
비용 이점
C 측/소규모 팀: 가격 페이지는 공개되어 있으며 오픈 소스 계획은 무료이며 인프라 기능을 갖춘 소규모 팀의 자체 호스팅에 적합합니다. 예산에 민감한 팀의 경우 이는 "비용 0"이 아니라 배포, 모니터링, 업그레이드 및 모델 키 관리 비용에 대한 명시적인 구독료를 교환합니다.
Founders 및 비즈니스 팀: Founders 요금제는 '40/사용자/월'로 공개 가격이 책정되며 플랫폼 수수료는 없으며 '500 에이전트 크레딧/사용자/월'이 포함됩니다. 이러한 유형의 솔루션은 BI 도우미를 일상적인 비즈니스 리듬에 포함시키는 데 적합하지만 크레딧 제한은 빈도가 높은 탐색 또는 대규모 팀 공유 시나리오가 곧 상한에 도달한다는 것을 의미하며 "단일 사용자 구독 가격"을 전체 팀 비용에 직접 추정하는 데 적합하지 않습니다.
팀 수준 공동 작업: 팀 요금제는 사용자 20명, 풀 에이전트 크레딧 10,000달러로 월 $600에 공개적으로 제공되며 팀 작업 공간, 공유 평가 및 디버깅 도구가 포함됩니다. 이미 안정적인 분석 협업을 진행하고 있는 팀의 경우 이는 AI SQL 도구를 구입하는 각 개인에 대한 개인 도구 예산이라기보다는 공식적인 BI 예산처럼 느껴지는 경우가 많습니다.
기업 및 개인: 기업은 맞춤형 제안으로 노출되며 전용 지원, 맞춤형 데이터 통합 전용/온프레미스 배포 및 'SSO/SAML'이 포함됩니다. 이 부분에 대한 실제 조달 기준점은 소프트웨어 요금이 아닌 데이터 액세스 목록, 권한 모델, 온라인 일정 및 내부 보안 감사인 경우가 많습니다.
개발자 및 API 측 비용 경계: MinusX는 현재 제품화 기능과 MCP 진입을 노출하며 별도의 "순수 API 호출 가격표"가 없습니다. 개발팀의 경우 주요 비용은 RPM/TPM이 아닌 BYO LLM 키, 데이터베이스 연결 권한, 캐싱 정책 및 평가 세트 유지 관리입니다.
비용 절감 및 효율성 증가에 대한 정량적 공제(비공식 약속): "리더십이 비즈니스 변화에 대해 묻고 분석가는 SQL을 자르고 컨텍스트를 추가하고 그래프를 그리고 결론을 작성해야 합니다"라는 일반적인 링크에서 MinusX는 이 링크를 '0.5~1일'에서 '1차 분석을 위해 10~30분'으로 줄이고, '주 단위 대기열'을 '분 단위 셀프 서비스 질문'으로 줄이는 것과 비슷합니다. 실제 절감 효과는 더 적은 수의 SQL 문을 작성하는 것이 아니라 교차 게시 왕복 및 지표 구경의 반복 해석을 줄이는 것입니다.
주요 기능
- 자연어 데이터 탐색: '탐색' 페이지에서는 직접 질문, 후속 질문, 그래픽 변경 및 질문으로 저장을 지원합니다. 핵심 가치는 단순한 Q&A가 아니라 대화 맥락이 지속적으로 활용되므로 매 라운드마다 비즈니스 문제를 처음부터 설명할 필요성이 줄어듭니다.
- AI 지원 대시보드: 공식 문서가 공개되어 상담원이 직접 영업 게시판 생성, 차트 추가, 날짜 필터 추가, 채팅 사이드바에 텍스트 설명 삽입 등을 수행할 수 있습니다. 일회성 답변에 머무르지 않고 "분석 결과"를 "재사용 가능한 대시보드"에 직접 푸시합니다.
- 지식 기반 및 컨텍스트: 테이블 컨텍스트 화이트리스트 및 텍스트 컨텍스트를 지원합니다. 전자는 트리 컨텍스트를 사용하여 표시되는 테이블과 열을 제한하는 반면, 후자는 텍스트를 사용하여 표시기, 명명 규칙 및 일반적인 함정을 정의합니다. 이것이 MinusX가 "스키마를 아는 것"을 "회사의 비즈니스 역량을 이해하는 것"으로 업그레이드하는 열쇠입니다.
- 평가 및 신뢰성 거버넌스: 홈페이지와 문서 모두 평가를 핵심 위치에 두어 팀이 테스트 질문으로 쿼리 품질을 확인할 수 있도록 합니다. BI 도구의 경우 이는 '모델이 더 똑똑하다'보다 더 중요합니다. 오류를 경영진에 보고하기 전에 예방할 수 있는지 여부에 관한 것이기 때문입니다.
- 선제적 분석: 알림, 보고서, 넛지가 홈페이지에 게시되었으며 문서 페이지에는 'Coming Soon'이 표시됩니다. 이는 MinusX가 "요청"에서 "모니터링"으로 전환하기를 원한다는 것을 보여주지만, 활성 분석 기능의 성숙도는 여전히 실시간 제품 페이지를 기반으로 해야 한다는 의미이기도 합니다.
- Slack 및 MCP 협업: Slack은 채널 @멘션, 비공개 메시지, 차트 포스트백 및 상태 반응을 지원합니다. MCP는 Claude, ChatGPT 및 Cursor와 같은 클라이언트가 BI 워크벤치를 직접 쿼리할 수 있도록 데이터 검색 및 파일 검색 도구를 제공합니다.
전문가의 견해: 숨겨진 연결: MinusX의 실제 차이점은 기능의 단일 지점이 아니라 `Q&A -> 시각화 -> 대시보드 -> 보고서/슬라이드 -> Slack/MCP 배포 -> 평가 검토 -> 기술 자료 피드백' 체인에 있습니다. 대부분의 AI SQL 도구는 "숫자 찾기" 문제만 해결할 수 있습니다. MinusX는 "숫자를 설명하고, 수준을 예측하고, 결론을 배포하고, 계속 모니터링"하려고 시도합니다.
경계에 적합하지 않음: 팀에 가끔 쿼리가 필요하고 안정적인 표시기 시스템이 없으며 공유 의미 계층이 없는 경우 MinusX의 기술 자료, 평가 및 팀 작업 공간의 가치가 상당히 과대평가될 것입니다. "기본 보고서를 하루에 한두 번만 확인"하는 경량 팀의 경우 기성 BI에 간단한 채팅 플러그인을 추가하는 것보다 비용 효율적이지 않을 수 있습니다.
모델 및 버전의 진화
MinusX의 공개 이정표는 매우 명확합니다. '새로운 BI 플랫폼'에서 직접 시작하는 것이 아니라, 기존 워크플로우에 가까운 Metabase AI Assistant에서 점차 완전한 Agentic BI로 이동하는 것을 볼 수 있습니다.
2024-08-25: 브라우저 내 메타베이스 / Jupyter 보조 단계
시작 양식: 공식 블로그에서는 MinusX를 기존 분석 도구에 사이드 대화 레이어를 추가하는 Chrome 확장 프로그램으로 설명합니다. 이를 통해 팀이 완전히 새로운 플랫폼으로 마이그레이션하도록 요구하는 대신 상담원이 클릭과 입력을 통해 인터페이스를 작동할 수 있습니다.
비즈니스 중요성: 이 단계는 BI 마이그레이션 저항을 해결합니다. "기존 스택을 교체"하는 것이 아니라 Metabase, Jupyter 등 기존 환경에 즉각적인 이점을 가져올 수 있음을 먼저 입증합니다.
2024-09-01: 자유 소프트웨어 및 자체 호스팅 단계
공개 변경: 공식 블로그는 코드가 MIT 라이선스에 따라 공개되었으며 데이터의 투명한 사용, 자체 모델 실행 기능 및 더 많은 내부 애플리케이션에 대한 확장성을 강조한다고 발표했습니다.
비즈니스 의미: 이는 순수한 오픈 소스 동작이 아니라 "신뢰"를 실행 가능한 선택으로 전환하는 것입니다. 데이터에 민감한 팀의 경우 자체 호스팅 및 소유 모델은 보너스 포인트가 아닌 진입 요구 사항입니다.
2025-06 ~ 2025-07: 제품 역량의 급속한 확장
2025-06-05: 컨텍스트를 다시 작성하기 위해 대시보드에서 뛰어내릴 필요 없이 메타베이스 대시보드 페이지 내에서 직접 질문할 수 있도록 지원합니다.
2025-06-21: 자연어로 메타베이스 GUI 질문을 작성하고 테이블, 모델, 필터링 및 기본 시각화를 고려할 수 있는 MBQL 에이전트 출시.
2025-07-22: Explorer Agent를 출시하여 카드, 대시보드, 스니펫을 스캔하고 인용 소스, 사전 설명 및 심층 검색을 제공한다고 밝혔습니다.
2026-06: Agentic BI 및 사전 분석 상용화 단계
현재 단계: 공식 웹사이트 홈페이지 및 가격 페이지에서는 Cloud, OSS, Slack, MCP, Knowledge Base, Evals 및 Proactive Analytics를 동일한 제품 설명에 포함하고 Founders/Team/Enterprise의 3단계 비즈니스 구조를 공개했습니다. 이 단계에서는 MinusX가 더 이상 단순한 메타베이스 보조 플러그인이 아니라 완전한 BI 워크벤치임을 보여줍니다.
기술적인 장점
메커니즘 1: 전체 라이브러리 줄무늬 대신 컨텍스트 화이트리스트 작성: 테이블 컨텍스트는 화이트리스트 및 트리 상속을 지원하므로 상위 컨텍스트에서 하위 팀이 볼 수 있는 데이터 모델을 제어할 수 있습니다. 텍스트 컨텍스트는 텍스트를 사용하여 모델 지표 정의, 명명 규칙 및 필터링 트랩을 알려줍니다. 그 효과는 "모델이 모든 테이블을 알고 있음"을 "모델이 어떤 테이블을 살펴보고 이러한 테이블을 해석하는 방법을 알고 있는지"로 변환하는 것입니다. 이는 거버넌스 요구 사항이 있는 팀에 더 적합합니다.
메커니즘 2: 대화형 Q&A에서 재사용 가능한 분석 자산으로 직접: 탐색 세션 결과를 질문으로 저장한 다음 대시보드에 추가할 수 있습니다. 대시보드는 AI 대화형 차트 및 텍스트 블록 추가도 지원합니다. 이렇게 하면 사용자는 "임시 탐색"과 "공식 대시보드" 사이를 반복적으로 설정할 필요가 없습니다.
메커니즘 3: 신뢰성을 평가 및 인용으로 전환: Explorer Agent는 인용 소스 카드를 공개적으로 지원하고 Evals는 쿼리 품질 테스트를 지원합니다. 그 결과 분석 링크에 "전파 전 검증"이라는 추가 계층이 있으며, 이는 다양한 역량과 과거 기록을 보유한 데이터 팀에 특히 적합합니다.
메커니즘 4: 외부 협업 입구는 나중에 내보내지 않고 기본적으로 액세스됩니다: Slack 통합은 웹후크 및 계정 매핑을 통해 채널의 질문에 응답합니다. MCP는 /api/mcp 엔드포인트와 PKCE가 포함된 OAuth 2.1을 통해 Claude, ChatGPT, Cursor와 같은 클라이언트에 제공됩니다. 그 결과 데이터는 BI 페이지에만 머무르는 것이 아니라 팀의 실제 협업 인터페이스로 들어갑니다.
공개 MCP 기능 목록: 설명서 페이지에서는 SearchDBSchema, ExecuteQuery, ListAllConnections, SearchFiles 및 ReadFiles의 5가지 도구를 명확하게 제공합니다. 여기에는 스키마 검색 SQL 실행, 연결 열거, 문제/대시보드 검색 및 파일 콘텐츠 읽기가 포함되며, 이는 외부 AI 클라이언트가 MinusX 워크벤치에 대해 완전한 데이터 검색을 시작하는 데 충분합니다.
사용방법
- 최소 요구 사항을 먼저 결정합니다: "리더십 주간 회의 지표 질문" 또는 "제품 관리자 셀프 서비스 퍼널 확인"과 같이 빈도가 높은 요구 사항의 우선 순위를 지정합니다. 처음부터 전사적으로 기존 BI를 교체하도록 요구하기보다는 "30분 이내에 1차 검토 가능한 분석을 얻는 것"을 성공 기준으로 정의하십시오.
- 컨텍스트 및 거버넌스 설정: 데이터베이스에 액세스한 후 전체 테이블을 즉시 열지 마십시오. 먼저 기술 자료에서 화이트리스트, 보충 지표 정의 및 공통 필터링 규칙을 만든 다음 팀이 Q&A를 시작하도록 하세요.
- 탐색에서 대시보드로 전환: 안정적이고 재사용 가능한 질문과 답변 결과를 질문으로 침전시킨 다음 상담원이 이를 대시보드로 취합하도록 합니다. 이렇게 하면 "매번 한 번씩 묻는" 반복 비용이 줄어듭니다.
- 외부 입구를 팀 워크플로에 통합: 채널에서 질문해야 하는 경우 Slack에 연결하세요. Claude나 Cursor로 직접 BI를 확인하고 싶다면 MCP에 연결하세요. MCP의 공개 액세스 경로는
설정 -> 통합 -> MCP입니다. 클라이언트가 엔드포인트를 얻은 후 PKCE를 사용하는 OAuth 2.1을 통해 자동으로 로그인 인증을 완료합니다. - 평가를 사용하여 확장 속도 제어: 더 많은 비즈니스 팀으로 확장하기 전에 먼저 핵심 문제를 평가 세트로 만들고, 쿼리 품질과 비즈니스 역량을 지속적으로 확인하여 잘못된 결론이 경영진의 관점에서 빠르게 증폭되는 것을 방지하세요.
제품 가격
| 계획 | 현재 공개 가격 | 누가 적합한가 | 주요 제한 사항/설명 |
|---|---|---|---|
| 오픈 소스 | 무료 | 자체 호스팅 기능을 갖춘 개발자 및 소규모 팀 | 자체 배포, BYO LLM 키, 공개적으로 사용 가능한 핵심 BI 기능 |
| 창립자 | $40/사용자/월 | 창업자, 개인 사업자, 소규모 팀 | 사용자/월 500개의 에이전트 크레딧 포함, 플랫폼 수수료 없음 |
| 팀 | $600/월 | 성장하는 팀 | 사용자 20명, 풀링된 에이전트 크레딧 10,000개, 팀 공유 평가 및 디버깅 도구 포함 |
| 기업 | 맞춤화 | 대규모 팀 및 규정 준수 시나리오 | 전용/온프레미스, SSO/SAML, 맞춤형 통합, 전용 지원 |
무료 모델에 대한 진실: 오픈 소스 계획은 실제로 무료이지만 SLA 호스팅과 플랫폼 측 운영 및 유지 관리는 포함되지 않습니다. 창립자와 팀이 명확하게 표시된 가격이 있지만 에이전트 크레딧 설계는 빈도가 높은 탐색과 여러 차례의 평가가 실제 비용을 증가시키고 좌석 가격만 예산으로 사용할 수 없음을 의미합니다.
조건이 공개되었지만 아직 검토가 필요함: 가격 페이지에는 '연간 20% 할인', '모든 플랜에서 50% 할인된 LLM 키 가져오기' 및 여러 '출시 예정' 추가 기능도 공개되어 있습니다. 추가 기능 패키지가 아직 구체화되지 않았기 때문에 스토리지, 추가 크레딧 또는 데이터 모델링 서비스와 관련된 장기 예산은 여전히 공식 라이브 페이지를 기반으로 해야 합니다.
애플리케이션 시나리오
- 창업자의 비즈니스 대시보드: 수익, 보유, 현금 소모, 전환과 같은 비즈니스 지표를 추적하는 데 적합합니다. 멋진 점은 문제를 분석가에게 전달하고 결과를 기다릴 필요 없이 예외부터 원인, 차트 및 보고 자료까지 추적할 수 있다는 것입니다.
- 제품 및 성장팀을 위한 셀프 서비스 분석: 퍼널, 그룹화, 실험 결과 및 주간 보고서 구성에 적합합니다. 공개 사건의 가장 일반적인 이점은 "분석가에게 질문하려면 줄을 서야 합니다"를 "비즈니스 자체가 분 단위로 질문합니다"로 변경하는 것입니다.
- 기존 메타베이스 팀을 위한 개선 레이어: 팀이 이미 메타베이스를 광범위하게 사용하고 있다면 MinusX의 대시보드 Q&A, MBQL 에이전트, 익스플로러 에이전트는 기존 질문, 카드, 모델 자산만 소비하므로 새로운 BI 세트를 시작하는 것보다 더 편리할 것입니다.
- 팀 내 협업 배포: 쿼리 입구를 Slack에 싱크하고, Claude, Cursor 등 AI 클라이언트에 검색 입구를 열고, MCP를 통해 내부 BI 기능을 직접 호출하는 데 적합합니다.
인간-기계 협업 경계: 비즈니스 변화 해석, 첫 번째 차트 생성, 슬라이드 구성은 고도로 자동화될 수 있습니다. 그러나 재무 공개, 이사회 자료, 외부 판매 약속 및 데이터 수준 변경과 같은 고가치 출력의 경우 수동 확인 지점은 계속 유지되어야 하며 상담원이 최종 결론을 직접 발표할 수는 없습니다.
해당자
- 창업자 및 비즈니스 리더: 비즈니스에 대한 질문을 빨리 해야 하지만 SQL을 배우고 싶지 않거나 분석 일정을 먼저 기다리고 싶지 않은 사람들.
- 분석가 및 데이터 소유자: 상황에 맞는 거버넌스, 측정 및 수준 제어를 유지하면서 반복적인 Q&A를 많이 처리해야 하는 사람들입니다.
- 기존 메타베이스/현대 데이터 스택 팀: 이미 웨어하우스, 모델 및 테이블을 보유하고 있지만 셀프 서비스 및 공동 분석 경험을 갖춘 인력이 부족합니다.
- 기술 및 플랫폼 팀: 자체 호스팅 BYO 키, SSO/SAML, 온프레미스 및 MCP 액세스에 관심이 있는 팀은 장기적인 가치를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
기대됨/해당 없음: 관리 가능한 데이터 모델이 전혀 없고 채팅 상자를 사용하여 모든 분석 프로세스를 대체하려는 팀은 MinusX에 직접 가입하기에 적합하지 않습니다. 이는 데이터 컨텍스트, 지표 수준 및 팀 협업 습관에 따라 달라집니다. 이러한 전제 조건이 없으면 출력이 똑똑해 보이지만 충분히 안정적이지 않습니다.
요약 및 전망
MinusX의 강점은 "SQL을 작성할 수 있는 또 다른 AI"가 아니라 BI에서 가장 노동 집약적인 링크를 연결합니다. 먼저 묻고, 추적하고, 그래프를 그린 다음, Kanban 보드에 들어가서 Slack/MCP에 들어간 다음 Evals 피드백을 합니다. 기존 데이터 팀의 경우 분석 대역폭 증폭기와 비슷합니다. 창업자와 비즈니스 리더에게 이는 일상적인 업무 흐름에 빠질 수 있는 데이터 동료와 같습니다.
경계에 적합하지 않음: 기업의 데이터 모델 자체가 혼란스럽고 지표 수준이 오랫동안 유지되지 않았으며 조직이 상황별 거버넌스를 수행할 의사가 없는 경우 MinusX는 이러한 기본적인 문제를 마술처럼 해결하지 않습니다. 데이터 거버넌스 자체를 대체하는 것보다 이미 특정 데이터 순서를 갖고 있는 팀을 증폭시키는 것이 더 좋습니다.
조달/채택 위험 평가: 첫째, DataAgentBench와 제품 시연을 통해 기능의 상한선이 입증되었습니다. 이는 모든 엔터프라이즈 라이브러리가 동일하게 안정적이라는 의미는 아닙니다. 둘째, 크레딧, BYO 키 및 자체 호스팅으로 인해 표면적 좌석 가격보다 총 비용 구조가 더 복잡해집니다. 셋째, Slack, MCP 및 다중 데이터 소스 액세스는 권한 범위를 확장하며, 파일럿 기간 동안 화이트리스트, 계정 매핑, 승인 포인트 및 평가 세트를 설정해야 합니다. 보다 신중한 접근 방식은 하나의 비즈니스 도메인과 일련의 주요 문제에서 2~4주간 파일럿을 수행하여 정확성, 응답 속도, 재작업 비율 및 권한 관리가 모두 표준에 부합하는지 확인한 다음 더 큰 범위로 확장하는 것입니다.
버전 정보
- Agentic BI 및 사전 분석 단계 ：공식 웹사이트 홈페이지와 가격 페이지에는 2026년부터 2006년까지 DataAgentBench의 Cloud/OSS 듀얼 모드 MCP/Slack 통합 및 사전 분석 기능 순위가 공개되었습니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다.
- 브라우저 내 메타베이스 AI 보조 단계 ：공식 블로그에서는 MinusX가 Chrome 확장 프로그램 형태로 Jupyter와 Metabase를 잘라내고 원래 분석 도구 내에서 Q&A 및 작업을 수행한다고 밝혔습니다.
- 자유 소프트웨어와 자체 호스팅 단계 ：공식 블로그는 MinusX가 MIT 라이선스에 따라 핵심 코드를 공개했다고 발표하면서 자체 모델을 실행하고 내부 도구를 확장할 수 있음을 강조했습니다.
- Explorer 에이전트 단계 ：공식 블로그는 카드, 대시보드 및 조각에 대한 심층 검색, 인용 추적, 사전 설명 및 긴 링크 분석을 강조하는 Explorer Agent를 출시했습니다.
사용자 후기