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Simple Memory Extension MCP Server

by gmacev
GitHub
TypeScript
MIT License
5
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단순 메모리 확장 MCP 서버

에이전트의 컨텍스트 창/메모리를 확장하는 MCP 서버입니다. 큰 기능이나 분위기 코딩을 할 때 진행 상황, 주요 순간, 변경 사항 등 기억할 만한 내용을 저장/재호출해야 할 때 유용합니다. 에이전트에게 메모리를 저장하고 필요할 때마다 재호출하도록 요청하거나, (예: 커서 규칙) 에이전트가 원하는 방식으로 메모리를 완전히 관리하도록 요청할 수 있습니다.

용법

서버 시작

지엑스피1

사용 가능한 도구

컨텍스트 항목 관리
  • store_context_item - 네임스페이스에 키와 함께 값 저장
  • retrieve_context_item_by_key - 키로 값 가져오기
  • delete_context_item - 키-값 쌍 삭제
네임스페이스 관리
  • create_namespace - 새로운 네임스페이스 생성
  • delete_namespace - 네임스페이스와 모든 콘텐츠 삭제
  • list_namespaces - 모든 네임스페이스 나열
  • list_context_item_keys - 네임스페이스의 키 목록
의미 검색
  • retrieve_context_items_by_semantic_search - 의미로 항목 찾기

의미 검색 구현

  1. E5 모델을 사용하여 벡터로 변환된 쿼리
  2. 더 나은 매칭을 위해 텍스트가 자동으로 청크로 분할됩니다.
  3. 쿼리와 저장된 청크 사이에서 계산된 코사인 유사도
  4. 임계값으로 필터링되고 유사성으로 정렬된 결과
  5. 전체 항목 값과 함께 반환된 상위 일치 항목

개발

# Dev server npm run dev # Format code npm run format

.env

# Path to SQLite database file DB_PATH=./data/context.db PORT=3000 # Use HTTP SSE or Stdio USE_HTTP_SSE=true # Logging Configuration: debug, info, warn, error LOG_LEVEL=info

의미 검색

이 프로젝트에는 Hugging Face의 E5 임베딩 모델을 활용한 의미 검색 기능이 포함되어 있습니다. 이를 통해 정확한 키 일치뿐 아니라 의미에 기반하여 컨텍스트 항목을 찾을 수 있습니다.

설정

의미 검색 기능에는 Python 종속성이 필요하지만 다음을 실행하면 자동으로 설치 됩니다 . npm run start

임베딩 모델

우리는 intfloat/multilingual-e5-large-instruct를 사용합니다

노트

대부분 바이브 코딩을 하면서 개발했기 때문에 큰 기대는 하지 마세요. :D 하지만 잘 작동하고 도움이 되었다고 생각해서 생략합니다. 기여하거나 개선 사항을 제안해 주세요.

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

AI 에이전트의 컨텍스트 창을 확장하여 메모리를 저장, 검색, 검색할 수 있는 도구를 제공하는 MCP 서버로, 에이전트가 장시간 상호작용에서 기록과 컨텍스트를 유지할 수 있도록 해줍니다.

  1. 용법
    1. 서버 시작
    2. 사용 가능한 도구
    3. 의미 검색 구현
  2. 개발
    1. .env
      1. 의미 검색
        1. 설정
        2. 임베딩 모델
        3. 노트

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        MIT License

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