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InfoMesh Documentation

InfoMesh — A fully decentralized P2P search engine for LLMs.
Crawls, indexes, and searches the web via a peer-to-peer network,
delivering results through MCP (Model Context Protocol).

English

#	Document	Description
1	Overview	Background, vision, core principles, competitive comparison
2	Architecture	Network structure, DHT, crawling, indexing, search, LLM summarization
3	Credit System	Incentive formula, resource weights, fairness guarantees
4	Tech Stack	Technology choices, project structure, coding conventions
5	Getting Started	First run guide: install, git check, GitHub linking, peering
6	Legal	robots.txt, copyright, GDPR, ToS
6	Trust & Integrity	Deduplication, LLM verification, tampering prevention, crawler seeds
7	Security Audit	Vulnerability analysis, enterprise deployment, hardening plan
8	Console Dashboard	Textual TUI dashboard, tabs, widgets, keyboard shortcuts
9	MCP Integration	MCP server setup, IDE configuration (VS Code, Claude, Cursor, etc.)
10	Publishing	PyPI packaging, CI/CD workflows, release process
11	FAQ	Frequently asked questions, troubleshooting, prerequisites

한국어 (Korean)

#	문서	설명
1	개요	배경, 비전, 핵심 원칙, 경쟁 비교
2	아키텍처	네트워크 구조, DHT, 크롤링, 인덱싱, 검색, LLM 요약
3	크레딧 시스템	인센티브 공식, 자원 가중치, 공정성 보장
4	기술 스택	기술 선택, 프로젝트 구조, 코딩 규칙
5	시작 가이드	첫 실행 안내: 설치, git 확인, GitHub 연결, 피어링
6	법적 고려사항	robots.txt, 저작권, GDPR, ToS
6	신뢰 & 무결성	중복 제거, LLM 검증, 조작 방지, 크롤러 시드
7	보안 감사	취약점 분석, 엔터프라이즈 배포, 보안 강화 계획
8	콘솔 대시보드	Textual TUI 대시보드, 탭, 위젯, 키보드 단축키
9	MCP 연동	MCP 서버 설정, IDE 연동 (VS Code, Claude, Cursor 등)
10	배포	PyPI 패키징, CI/CD 워크플로우, 릴리스 프로세스
11	FAQ	자주 묻는 질문, 문제 해결, 사전 요구사항