TL;DR

Pythia는 Osiris의 실시간 globe와 MiroFish 계열의 swarm prediction 구조를 결합한 standalone local intelligence 애플리케이션입니다. 40개 이상의 무료 keyless feed를 병렬 수집해 FastAPI 엔진의 world state로 합친 뒤 Ollama local LLM이 여러 시간 범위의 위치 기반 예측을 만듭니다. 네 전문 persona의 재평가, ledger 기반 Brier scorecard, webhook·SSE·MCP·JSON API를 갖춰 agent의 실시간 상황 인식과 자동화에 적합합니다. 다만 Osiris overlay와 Ollama, Python 환경을 함께 구성해야 하고 공개된 정확도 수치가 없으므로 운영 전 설치 부담과 예측 품질을 직접 검증해야 합니다.

핵심 포인트

• Pythia는 standalone 웹 애플리케이션이면서 Claude Code와 Claude Desktop에 연결하는 MCP server입니다. Osiris의 실시간 3D globe와 40개 이상의 keyless feed를 FastAPI 엔진으로 수집하고 Ollama의 local LLM으로 예측을 생성합니다. 기존 cloud API나 별도 API key 없이 로컬 환경에서 세계 이벤트와 예측을 한 화면과 JSON으로 다룬다는 점이 핵심 차별점입니다.
• 엔진은 news, conflict, disasters, markets, cyber, health, climate 등 여러 feed를 병렬 수집해 하나의 world brief로 합칩니다. local LLM이 24시간, 1주, 1개월, 1년 범위의 위치 포함 예측을 만들고 Strategist, Economist, Naturalist, Skeptic 네 persona가 확률과 근거를 다시 평가합니다. 합의와 이견을 함께 기록하므로 단일 모델의 확률만 소비하는 구조보다 판단 과정을 추적하기 쉽습니다.
• 모든 예측은 runs/ledger.jsonl에 저장되고 기간이 지나면 LLM judge가 결과를 판정해 Brier score, hit rate, calibration을 갱신합니다. /scorecard는 horizon, persona, local model별 성과를 분리해 표시하며, 충분한 기록이 쌓인 persona의 투표에는 Brier 기반 가중치가 적용됩니다. 다만 README에는 실제 정확도나 운영 데이터가 없으므로 예측 품질은 직접 장기간 검증해야 합니다.
• 개발자는 http://localhost:8088/agent/view 한 번으로 요약, domain별 event, 좌표, prediction을 JSON으로 받고 /state/stream의 SSE와 webhook으로 변경을 받을 수 있습니다. /whatif, /chat, /alerts, /watch, /scorecard와 MCP 도구까지 포함해 agent의 실시간 상황 인식과 자동 반응에 연결할 수 있습니다. 설치에는 Ollama 모델, Python 3.11+, uv, 그리고 별도로 checkout한 Osiris에 overlay를 적용하는 과정이 필요해 단일 패키지보다 초기 구성이 무겁습니다.

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