rush-db/rushdb

RushDB is a graph + vector database and memory layer for AI agents. Push any JSON, get typed, searchable, relationship-aware records back — no schema, no migrations. Built on Neo4j.

What it solves

RushDB는 AI 에이전트와 애플리케이션을 위해 설계된 메모리 레이어로, Redis(키‑값 저장), Pinecone(벡터 검색), Neo4j(그래프 관계)와 같은 여러 개별 데이터베이스를 관리할 필요를 없애줍니다. 구조화된 데이터, 의미 검색, 복잡한 관계를 단일 API로 처리하며 사전 정의된 스키마나 수동 임베딩 파이프라인이 필요하지 않습니다.

How it works

RushDB는 Labeled Meta Property Graph (LMPG) 모델을 사용하여 속성을 일급 그래프 노드로 취급합니다. 이를 통해 JSON 데이터가 데이터베이스에 푸시될 때 스키마, 타입, 관계를 자동으로 추론할 수 있습니다. 임베딩은 서버 측에서 관리되며, 문자열 속성을 한 번 인덱싱하면 이후 모든 쓰기 작업이 자동으로 임베딩됩니다. Neo4j 위에 구축되어 ACID 트랜잭션을 보장하며, 관리형 클라우드 서비스 또는 Docker를 통한 자체 호스팅으로 배포할 수 있습니다.

Who it’s for

주로 AI 에이전트와 RAG(검색‑증강 생성) 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 것입니다. 지속적인 구조화 메모리와 의미 검색 및 그래프 탐색을 결합한 하이브리드 쿼리를 수행할 수 있어야 합니다.

Highlights

Zero Schema: 어떤 JSON 형태든 쓰기 시 라벨, 타입, 관계를 자동으로 추론합니다.
Hybrid Querying: 단일 API 호출로 의미 유사도와 관계 탐색을 결합합니다.
Managed Embeddings: 문자열 속성의 서버‑사이드 임베딩으로 별도 임베딩 파이프라인이 필요 없습니다.
MCP‑Native: Model Context Protocol (MCP) 서버를 포함하여 Claude나 Cursor와 같은 에이전트가 자연어로 메모리를 탐색하고 쿼리할 수 있습니다.
Analytical Capabilities: 집계(sum, avg, count, min, max)와 그룹화를 지원해 복잡한 데이터 분석이 가능합니다.
Flexible Deployment: 관리형 클라우드 서비스로 이용하거나 Docker와 Neo4j를 사용해 자체 호스팅할 수 있습니다.