syncable-dev/memtrace-public

Structural memory for AI coding agents. Bi-temporal graph, MCP-native, zero LLM calls. Cursor · Claude Code · Codex · Hermes · VS Code · Windsurf.

해결하는 문제

Memtrace는 AI 코딩 에이전트에 "구조적 메모리"를 제공하여 대규모 코드베이스 작업 시 컨텍스트를 잃거나 의존성이 깨지는 것을 방지합니다. 에이전트가 파일을 계속 다시 읽어야 하는 필요성을 없애고, 변경 사항의 전체 영향을 이해하지 못한 채 수정하는 "맹목적 리팩터링" 문제를 해결합니다.

작동 방식

Memtrace는 코드베이스를 실시간 이중 시계열 에피소드 구조 지식 그래프로 변환합니다. 관계를 추론하기 위해 LLM을 사용하는 일반 메모리 시스템과 달리, Rust와 Tree‑sitter AST 파서를 사용해 로컬에서 심볼(함수, 클래스, 인터페이스)과 그 관계(호출, 임포트, 구현)를 결정적으로 해결합니다.

표준 AST 그래프에 두 가지 중요한 차원을 추가합니다:

  1. Temporal Memory(시간 메모리): 모든 심볼의 전체 버전 히스토리를 추적하여 에이전트가 무엇이 변경됐는지, 무엇이 예상치 못했는지, 혹은 6가지 점수 알고리즘을 기반으로 무엇이 깨질지를 질의할 수 있게 합니다.
  2. Cross‑service API Topology(크로스 서비스 API 토폴로지): 서로 다른 레포지토리 간 HTTP 호출 그래프를 매핑해 서비스 간 의존성을 감지합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code Copilot 등 AI 코딩 에이전트를 사용하는 개발자로, 에이전트가 복잡하고 다중 언어 레포지토리를 깊고 지속적으로 이해하도록 해야 하는 경우.

주요 특징

  • 고성능: 2초 미만에 1,500개 파일을 인덱싱하고 API 비용이 전혀 없으며, LLM 기반 메모리 시스템보다 훨씬 빠릅니다.
  • MCP 네이티브: Model Context Protocol을 통해 25개 이상의 도구를 제공하여 검색, 관계 분석, 영향 분석 및 그래프 알고리즘에 활용합니다.
  • 광범위한 언어 지원: 20개 이상의 언어를 지원하고, 백엔드 HTTP(Express, FastAPI, Django 등), CI/CD(GitHub Actions), 데이터베이스(PostgreSQL RLS)를 위한 프레임워크 인식 스캐너를 제공합니다.
  • 프라이버시 우선: 완전히 로컬에서 실행되며 소스 코드는 환경을 떠나지 않습니다.
  • 에이전트 스킬: 17개의 사전 구축 스킬/가이드 프롬프트를 포함해 에이전트가 인시던트 조사 및 리팩터링 가이드와 같은 작업을 위해 도구를 체인하는 방법을 학습하도록 돕습니다.