doobidoo/mcp-memory-service

해결하는 문제

AI 에이전트와 어시스턴트는 일반적으로 세션 간에 '망각' 현상을 겪으며, 새로운 채팅이 시작될 때마다 프로젝트의 맥락, 아키텍처 결정, 코드 패턴을 다시 설명해야 합니다. 이 프로젝트는 지속적이고 공유 가능한 메모리 백엔드를 제공하여, 에이전트가 다양한 실행 및 도구 간에 이전의 결정과 맥락을 가져올 수 있도록 합니다. 비용이 많이 드는 클라우드 API에 의존하거나 컨텍스트 창 제한에 직면하지 않아도 됩니다.

작동 방식

이 서비스는 REST API 또는 Model Context Protocol (MCP)를 통해 접근 가능한 자체 호스팅 메모리 계층입니다. 하이브리드 검색 방식(BM25 및 벡터 검색)을 사용하며, SQLite, Milvus, Cloudflare 등 여러 백엔드를 지원합니다. 데이터의 기밀성과 효율성을 유지하기 위해 임베딩은 ONNX를 통해 로컬에서 실행됩니다. 또한 유형이 지정된 엣지(예: "causes", "fixes", "contradicts")를 사용하여 인과 관계를 추적하는 지식 그래프를 구현하여 단순한 평면적 사실 저장을 넘어서고 있습니다.

대상 사용자

LangGraph, CrewAI, AutoGen 등의 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트 파이프라인을 구축하는 개발자, 그리고 Claude Desktop, Cursor, claude.ai와 같은 AI 기반 IDE 및 채팅 인터페이스 사용자 중에서 AI가 장기적이고 세션 간 메모리를 유지할 필요가 있는 사용자.

주요 특징

• 다중 전송 지원: REST API, MCP, SSE 이벤트를 통해 실시간 알림을 제공합니다.
• 원격 MCP: 데스크톱 클라이언트 없이 브라우저 기반의 claude.ai와 네이티브로 통합 가능합니다.
• 로컬 인텔리전스: ONNX를 사용해 임베딩을 로컬에서 실행하여 데이터 기밀성과 $\text{비용 없음}$ 운영을 보장합니다.
• 지식 그래프: 유형이 지정된 엣지를 사용해 인과 관계를 표현하는 그래프 형태로 정보를 저장합니다.
• 기업용 준비: OAuth 2.0 인증, 메모리 관리를 위한 웹 대시보드, 멀티디바이스 동기화 지원이 포함되어 있습니다.