syncable-dev/memtrace-public

해결하는 문제

Memtrace는 AI 코드 에이전트에게 "구조적 기억"을 제공하여 전체 파일을 다시 읽거나 세션 간에 컨텍스트를 잃는 일을 방지합니다. 보이지 않는 종속성을 깨뜨리는 "눈먼 리팩터링" 문제를 해결하고, LLM을 사용해 코드베이스 지식 그래프를 구축하는 데 따른 높은 비용과 지연을 제거합니다.

작동 방식

Memtrace는 코드베이스를 실시간으로, 이시기적(비시기적) 에피소드 구조 지식 그래프로 변환합니다. 일반적인 메모리 시스템이 LLM 추론을 사용해 관계를 추출하는 반면, Memtrace는 Rust 네이티브 Tree-sitter AST 파서를 사용해 로컬 머신에서 심볼(함수, 클래스, 인터페이스)과 그 관계(호출, 임포트, 구현)를 결정론적으로 해결합니다.

표준 AST 그래프에 두 가지 핵심 차원을 추가합니다:

• 시계열 기억: 모든 심볼의 전체 버전 기록을 추적하여, 6가지 다른 스코어링 알고리즘 기반으로 무엇이 변경되었는지, 예상치 못한 변화는 무엇인지, 어떤 것이 깨질지를 쿼리할 수 있습니다.
• 서비스 간 API 토폴로지: 서로 다른 리포지토리 간의 HTTP 호출 그래프를 매핑하여 서비스 간 종속성을 탐지합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Windsurf, DeepSeek Harness와 같은 AI 코드 에이전트를 사용하며, 대규모 코드베이스에 대한 깊은 아키텍처 이해를 필요로 하지만, 개인정보 유출이나 API 비용을 원치 않는 개발자들.

주요 특징

• 고성능: API 비용 없이 1,500개 파일을 2초 미만으로 인덱싱하며, LLM 기반 메모리 시스템보다 훨씬 빠릅니다.
• MCP 네이티브: 검색, 관계 분석, 영향 분석, 그래프 알고리즘 등 25개 이상의 도구를 Model Context Protocol을 통해 제공합니다.
• 다양한 언어 지원: Rust, Go, TypeScript, Python, Java를 포함한 20개 이상의 언어와 Terraform, GitHub Actions 같은 인프라 코드도 지원합니다.
• 로컬 우선 개인정보 보호: 로컬 머신에서 완전히 실행되며, 소스 코드는 환경 외부로 나가지 않습니다.
• 에이전트 기술: 인시던트 조사, 리팩터링 가이드 생성 등 도구를 연결해 작업하는 데 필요한 17개의 사전 정의된 기술이 포함되어 있습니다.