Gentleman-Programming/engram

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트는 일반적으로 세션이 종료되면 모든 컨텍스트와 지식을 잃어버립니다. Engram은 지속적이고 프로젝트를 인식하는 메모리 계층을 제공하여 에이전트가 서로 다른 세션과 프로젝트 전반에 걸쳐 결정 사항, 버그 수정, 패턴 및 사용자 제약 조건을 기억할 수 있도록 합니다.

작동 방식

Engram은 단일 Go 바이너리로 제공되며, FTS5 전체 텍스트 검색 기능이 있는 로컬 SQLite 데이터베이스를 저장소로 사용합니다. Model Context Protocol (MCP), HTTP API 또는 CLI를 통해 AI 에이전트와 통합됩니다. 프로젝트를 인식하도록 구성할 수 있어 현재 리포지토리를 자동으로 감지하고 올바른 메모리 범위를 로드합니다. 이식성과 협업을 위해 압축된 메모리 청크를 공유하는 Git Sync와 공유 액세스를 위한 선택적 클라우드 복제 서비스를 지원합니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLI 등)를 사용하며 코드베이스와 프로젝트별 지식에 대한 장기 기억을 유지하고자 하는 개발자.

주요 특징

• Agent-Agnostic: 14개의 사전 구성된 설정 대상을 포함하여 MCP 호환 에이전트라면 무엇이든 작동합니다.
• Zero Dependencies: Node.js, Python 또는 Docker가 필요 없는 단일 바이너리입니다.
• Project-Aware: 리포지토리마다 별도의 메모리 저장소를 자동으로 관리합니다.
• TUI Dashboard: 에이전트가 기억하는 내용을 탐색, 검색 및 관리할 수 있는 터미널 사용자 인터페이스가 포함되어 있습니다.
• Local-First: 기본적으로 데이터를 로컬 SQLite 파일에 보관하며, 선택적으로 클라우드 또는 Git 기반 동기화를 지원합니다.
• Extensible: 에이전트가 메모리를 저장, 검색 및 검토할 수 있는 일련의 MCP 도구를 제공합니다.