모두 파싱해버리겠다.
대한민국에서 둘째가라면 서러울 문서지옥. 거기서 7년 버틴 공무원이 만들었습니다.
HWP 3.x·5.x, HWPX, HWPML, PDF, XLS·XLSX, DOCX, PPTX, 이미지(PNG·JPG·WebP·TIFF·GIF·BMP·AVIF·HEIC·PCX)를 Markdown과 구조화 데이터로 변환합니다. 라이브러리·CLI·MCP 서버로 사용할 수 있습니다.
English · 상세 사용법 · 벤치마크 · 변경 이력
같은 법령 별표 한 건을 HWP·HWPX·PDF·스캔 이미지로 넣은 실제 출력입니다. 네 경우 모두 병합 칸(rowspan·colspan)을 같은 짜임의 표로 읽습니다. 스캔 이미지는 OCR이 자동으로 켜집니다.
- 📊 PDF 공개 벤치 종합 0.965: opendataloader-bench 200문서, 공개 리더보드(2026-09-29 기록) 12개 파서보다 높은 점수(4.24.50 측정). 측정 조건
- 🇰🇷 한국 공문서 표 구조 100%: 원본 HWPX 2,424문서의 보이는 표 10,342개 전부 구조 일치. 검증 결과
쓸모 있었다면 GitHub ⭐ 하나 눌러주세요. 다른 사람이 이 도구를 찾는 데 도움이 됩니다.
영상: 공개 벤치 측정 과정(2026-09-27 판, 1분 31초) · 양식 일괄 채우기 시연
Node.js 20 이상 · macOS / Linux / Windows
npm install kordocCLI는 설치 없이 npx kordoc으로 실행할 수 있습니다. PDF·OCR·그림 형식 변환·QR 읽기 의존성은 기본 설치되며, --omit=optional로 제외하면 해당 기능이 제한됩니다.
AI 에이전트에 연결
npx -y kordoc setupClaude Desktop·Claude Code·Cursor·Codex 등 설치된 클라이언트에 MCP를 등록합니다. 공식 MCP 레지스트리에도 io.github.chrisryugj/kordoc으로 등재돼 있습니다. 클라이언트를 재시작하면 파싱·비교·생성·검수·렌더 등 22개 도구를 사용할 수 있습니다.
VS Code·Cursor는 버튼 한 번으로 등록됩니다.
Claude Code 플러그인:
/plugin marketplace add chrisryugj/kordoc
/plugin install kordoc@kordoc
npx kordoc 문서.hwpx -o 문서.md
npx kordoc *.pdf --jobs 4 -d ./결과
npx kordoc 문서.pdf --format json --pages 1-3
npx kordoc 스캔본.pdf --ocr -o 스캔본.md
npx kordoc generate 보고서.md --preset 보고서 -o 보고서.hwpx
npx kordoc to-hwpx 문서.hwp -o 문서.hwpx
npx kordoc to-hwpx ./옛문서 # 폴더째(하위 폴더까지) — 각 파일 옆에 .hwpx, 이미 있으면 건너뜀
npx kordoc 문서.pdf -o 문서.hwpx # PDF·DOCX 등도 읽은 내용으로 HWPX (그림 포함)
npx kordoc pack build 보고서1.hwpx 보고서2.hwpx 보고서3.hwpx --name 광양시 -o 광양시.kpack # 기관팩 (docs/agency-pack.md)
npx kordoc generate 새보고서.md --pack 광양시.kpack -o 새보고서.hwpx
npx kordoc fill --template gian -j 값.json -o 기안문.hwpx
npx kordoc lint 보고서.hwpx --gate --preset 보고서--jobs는 파일 단위 병렬 변환이며 메모리 사용도 늘어납니다. 병렬 변환 안내
import { parse, markdownToHwpx } from "kordoc"
import { writeFile } from "node:fs/promises"
const result = await parse("문서.hwpx")
if (result.success) {
console.log(result.markdown)
// result.blocks: 구조화 데이터, result.metadata: 문서 정보
}
const hwpx = await markdownToHwpx("# 추진계획\n\n본문", {
gongmun: { preset: "보고서" },
})
await writeFile("보고서.hwpx", Buffer.from(hwpx))| 작업 | 기능 |
|---|---|
| 읽기 | 문서 → Markdown·IR·쪽별 본문·RAG 청크, 로컬 OCR(손글씨 인식 포함), 그림 속 QR 값(--qr-codes), 그림 형식 통일(--image-format png|webp) |
| 비교·편집 | 블록·셀 단위 비교, HWPX·HWP 서식 보존 패치, 견본 서식 그대로 새 내용 쓰기 |
| 작성 | Markdown → HWPX, 공문서 프리셋·부서 서식 견본(--template), 표·수식·차트 |
| 변환 | HWP → HWPX — HWP 5.x 는 서식 그대로(글꼴·문단 모양·표·그림·도형·수식·머리말·각주·차트, 배포용·변경 추적 문서 포함). PDF·DOCX 등은 -o 문서.hwpx 로 읽은 내용을 HWPX 로 |
| 기관팩 | 우리 기관 문서 몇 건으로 서식 묶음(.kpack)을 만들어 그 서식대로 새 문서 — 기관팩 |
| 양식 | 필드·누름틀 채우기, 표준 기안문 2종, 도장 날인 |
| 검수 | 표기법·공공언어, 구성·AI 문체 게이트, 예산 산출근거 검산, 열린 문서 블록 단위 검수(lint-blocks) |
| 보기·보안 | HWPX·HWP 미리보기·영역 추출, 개인정보 마스킹 |
서식 보존 패치용 Markdown은 --keep-layout-tables로 추출합니다. 적용하지 못한 편집은 건너뛴 사유로 보고합니다. 서식 보존 편집 · CLI 전체
4.22.14 · 2026-10-19 검증(렌더 배치·별표는 4.24.24 · 2026-10-30, PDF 표는 4.24.35 · 2026-11-01, OCR 은 4.24.32 · 2026-11-01, HWP → HWPX 변환은 4.24.29 · 2026-10-31, PDF 글·KoOCR-Bench·opendataloader-bench 기본값과 OCR 켬은 4.24.50 · 2026-11-07). 고정 코퍼스와 참조 기준으로 측정한 결과입니다.
| 대상 | 규모 | 결과 |
|---|---|---|
| HWPX | 2,424문서 · 10,342표 | 표 구조 일치 10,342/10,342 · 100% |
| HWP 5.x ↔ HWPX | 1,130쌍 · 4,315표 | 짝 문서의 표 구조 일치 100% |
| HWP 5.x → HWPX 변환 | 한글 저장 짝 264쌍 (속성 대조 232쌍) | 속성 일치 99.21% · 완전 일치 69/232 · 글 264/264 · 한글 화면 대조 80문서 |
| PDF 글 | 744쌍 | 글자 재현율 99.887% · 정확도 99.685% · 읽기 순서 99.398% · 어절 F1 99.131% |
| PDF 표 | 708쌍 · 2,331표 | 표 탐지 99.83% · 구조 일치 98.24% · 칸 F1 0.9919 |
| HWPX 재조판 | 다중줄 25,187문단 (12개 폴더) | 모든 줄 시작 일치 24,941/25,187 · 99.02% |
| PDF 중첩표 (텍스트층) | 29문서 · 101표 | 구조·칸 내용 101/101 · 100% |
| 법령 별표 | 272건 · 346표 | HWP 346/346, PDF 343/346 · 99.13% |
| PDF 전체 | 1,911문서 중 1,729건 채점 | 글 커버리지 99.80% |
| OCR | 53문서 · 102쪽 · 65표 | CER 0.0237 · 글자 재현율 99.33% · 표 구조 일치 33/65 |
| KoOCR-Bench v2.0c (외부) | 공개 877쪽 (표·글·손글씨·순서) | 종합 기본값 0.906 · 표 0.916 · 손글씨 0.921 · 순서 0.914 · 제목 재현율 0.930 (4.24.68) |
| opendataloader-bench | PDF 200문서 | 종합 기본값 0.965 · ocr: true 0.967 · OCR 끔 0.939 (4.22.14) |
| HWPX 렌더 배치 | 한컴 PDF 짝 1,565문서(쪽 수 일치 1,508) · 글 조각 111,480 · 그림 4,300 | 글 위치(±1.5pt) 106,904 · 95.9% · 그림 위치(±2pt) 4,213 · 98.0% |
표 구조 점수와 셀 내용·화면 재현은 별도 지표입니다. 중첩표 100%는 위 101표에 한정하며 전체 PDF·조판의 완전 일치를 뜻하지 않습니다. 채점 범위·제외 기준·옵션별 수치·재현 방법은 벤치마크 상세에 있습니다.
최신 배포: 4.24.77 · 2026-11-14
| 버전 | 주요 변경 | 수치 변화 |
|---|---|---|
| 4.24.77 | PDF 거짓 공백(Microsoft Print To PDF·LibreOffice 문서도 반올림 전 좌표로 공백 판정) · 미리보기 분수 쌓아 그리기·경우 수식 한 줄 글 | PDF 글 어절 F1 9문서 상승(전통시장 보도자료 0.962 → 0.993, 청년 종합투자 0.974 → 0.992) · 자체 벤치·KoOCR 문서별 하락 0 |
| 4.24.76 | PDF 아이템 여럿으로 찍힌 위첨자 덩어리(연도 이름표·각주 참조) · 쪽 아래 각주 목록이 표로 서던 것 · 칸 안 두 줄 이름표 글자 엇갈림 | PDF 글 어절 F1 156775859 0.989 → 0.996·156782262 → 1 · PDF 커버리지 11문서 상승(6902633 0.981 → 1) · 자체 벤치·KoOCR 문서별 하락 0 |
| 4.24.75 | 시험지·수식 — 한컴 수식 붙여 쓴 명령·맨 항목 읽기, HWPX 수식도 HWP5 와 같은 변환, 생성 수식 상자 크기·⊥□상자 기호, 단 간격·단 구분선, PDF 시험지 쪽 틀이 표로 서던 것 | PDF 글 읽기 순서 99.398% → 99.463% (시험지 0.877 → 0.952) · 생성 수식 폭 오차 223% → 7.9% · 시험지 수식 생성 왕복 99.6% |
| 4.24.74 | 문서 내 이미지·이미지 파일을 LLM API 가 받는 PNG·JPEG·WebP 로 정규화, TIFF·GIF·AVIF·BMP·HEIC·PCX·DCX 이미지 파일 입력(#210, @VerifiedIdiot) | LLM API 가 거부하는 문서 내 이미지 46% → 3.8% · 자체 벤치·KoOCR 문서별 변화 0 |
| 4.24.73 | PDF 가운뎃점 꺾임(반각 ･·한 점 리더 ․·줄 머리 가운뎃점·붙임표) · 각주 별표·닫는 따옴표 뒤 조사 꺾임 | PDF 글 어절 F1 99.125% → 99.131% · 자체 벤치 문서별 하락 0(정답 한계 1 — CHANGELOG) |
이전 버전과 상세 내용은 변경 이력에 있습니다.
Q. HWP·HWPX 파일을 Markdown으로 바꾸려면?
npx kordoc 문서.hwp -o 문서.md 한 줄입니다. 한컴오피스 없이 파일을 직접 읽으며, 여러 파일은 npx kordoc *.hwpx -d ./output으로 한 번에 바꿉니다.
Q. Claude·Cursor 같은 AI가 한글 문서를 읽게 하려면?
npx -y kordoc setup으로 MCP를 등록하면 AI가 파일 경로만 받아 HWP·PDF·엑셀을 읽고, 비교하고, 양식을 채웁니다.
Q. 인터넷이 막힌 폐쇄망에서도 되나요?
됩니다. KORDOC_OFFLINE=1이 외부 통신을 모두 막고, OCR도 API 키 없이 로컬 CPU에서 돕니다. 폐쇄망 설치
Q. RAG 색인용으로 쓸 수 있나요?
--format chunks가 제목 경로를 붙인 구조 청크와 독립 표 청크를 냅니다. 표를 HTML 없이 받으려면 --table-format gfm(API는 tableFormat: "gfm")을 씁니다. Python·Java에서는 Python SDK·Java SDK로 부릅니다.
Q. OCR 줄 좌표나 다른 모델이 필요하면?
--ocr --ocr-lines --format json이 줄별 상자·신뢰도를 내고, --ocr-det·--ocr-det-long-side로 검출 모델과 해상도를, --ocr-rec handwriting|auto로 손글씨 인식 모델을 고릅니다. OCR 줄·모델 선택
- 상세 사용법: 전체 CLI·MCP 도구·API·지원 포맷
- Java SDK · Python SDK: 상주 엔진 워커로 Java·Python 시스템에서 파싱 (워커 프로토콜)
- 공문서 생성 가이드 · 아키텍처
- 폐쇄망 설치:
KORDOC_OFFLINE=1, MCP 접근 범위KORDOC_ROOT - gVisor 샌드박스: 파서를 gVisor 안에서 실행해 호스트 보호(Linux,
KORDOC_SANDBOX=gvisor·docker --runtime=runsc) - 보안 정책 · 라이선스 MIT · 오픈소스 고지
대한민국 지방공무원. 광진구청에서 7년간 HWP 파일과 싸우다가 이걸 만들었습니다. 5개 공공 프로젝트에서 수천 건의 실제 관공서 문서를 파싱하며 검증했습니다.