Integrations
Supports configuration through environment variables for database path, port, HTTP/SSE usage, and log level settings
Uses the E5 embedding model from Hugging Face for semantic search capabilities, allowing context items to be found based on meaning rather than just exact key matches
Uses npm for package management and provides npm scripts for installation, starting the server, development, and code formatting
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 저장retrieve_context_item_by_key- 키로 값 가져오기delete_context_item- 키-값 쌍 삭제
네임스페이스 관리
create_namespace- 새로운 네임스페이스 생성delete_namespace- 네임스페이스와 모든 콘텐츠 삭제list_namespaces- 모든 네임스페이스 나열list_context_item_keys- 네임스페이스의 키 목록
의미 검색
retrieve_context_items_by_semantic_search- 의미로 항목 찾기
의미 검색 구현
- E5 모델을 사용하여 벡터로 변환된 쿼리
- 더 나은 매칭을 위해 텍스트가 자동으로 청크로 분할됩니다.
- 쿼리와 저장된 청크 사이에서 계산된 코사인 유사도
- 임계값으로 필터링되고 유사성으로 정렬된 결과
- 전체 항목 값과 함께 반환된 상위 일치 항목
개발
.env
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
AI 에이전트의 컨텍스트 창을 확장하여 메모리를 저장, 검색, 검색할 수 있는 도구를 제공하는 MCP 서버로, 에이전트가 장시간 상호작용에서 기록과 컨텍스트를 유지할 수 있도록 해줍니다.