Gentleman-Programming/engram

해결하는 문제

AI 코드 에이전트는 일반적으로 세션이 종료되면 컨텍스트와 기억을 잃습니다. Engram은 에이전트에 관계없이 지속 가능한 기억 계층을 제공하여 중요한 결정, 버그 수정, 아키텍처 패턴을 저장하고, 이후 세션에서 다시 가져올 수 있도록 합니다.

작동 방식

Engram은 로컬에 기억을 저장하기 위해 SQLite와 FTS5 전체 텍스트 검색을 사용하는 단일 Go 바이너리입니다. 이 기억은 Model Context Protocol (MCP) 서버, HTTP API, CLI를 통해 노출됩니다. 에이전트가 작업을 완료하면 mem_save 도구를 호출하여 정보를 지속적으로 저장합니다. 이후 세션에서는 mem_search 또는 mem_context를 사용하여 관련된 과거 컨텍스트를 검색합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code Copilot, Gemini CLI와 같은 AI 코드 에이전트를 사용하며, 다양한 세션과 머신 간에 장기적인 프로젝트 지식을 유지하고 싶은 개발자들입니다.

주요 특징

• 에이전트 독립: Model Context Protocol (MCP)를 지원하는 모든 에이전트와 호환됩니다.
• 의존성 없음: 기본적인 로컬 사용을 위해 Node.js, Python, Docker가 필요하지 않은 단일 바이너리로 배포됩니다.
• 로컬 우선: 주요 진실 소스로 로컬 SQLite 데이터베이스를 사용합니다.
• Git 동기화 및 클라우드: Git 압축 청크 또는 옵션의 클라우드 복제 서비스를 통해 기억을 동기화할 수 있습니다.
• 충돌 탐지: 충돌하는 기억을 식별하고 해결할 수 있는 도구를 포함하며, 베타 기능으로 의미 기반 LLM 기반의 충돌 판단 기능을 제공합니다.
• TUI: 기억을 탐색하고 검색할 수 있는 내장형 터미널 사용자 인터페이스를 포함합니다.