Memory MCP Server

# Glossary > Memory MCP 프로젝트에서 사용되는 주요 용어 정의 --- ## 🔤 Core Concepts ### Memory MCP **Memory MCP** (Model Context Protocol Server)는 로컬 Markdown 기반 지식 관리 시스템을 MCP 프로토콜을 통해 AI 에이전트에게 노출하는 서버입니다. ### MCP (Model Context Protocol) AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하는 표준 프로토콜입니다. Claude Desktop 등 MCP 호환 클라이언트와 통합됩니다. **참고**: [modelcontextprotocol.io](https://modelcontextprotocol.io/) --- ## 📝 Note Management ### Zettelkasten 독일어로 "슬립 박스"를 의미하며, UID 기반으로 노트를 연결하는 지식 관리 방법론입니다. **핵심 원칙**: - 각 노트는 고유 ID (UID) 보유 - 노트 간 양방향 링크 - 원자적 개념 (하나의 노트 = 하나의 아이디어) **참고**: [zettelkasten.de](https://zettelkasten.de/) ### PARA Method 노트를 4가지 카테고리로 분류하는 조직 방법론입니다: - **Projects**: 명확한 목표와 마감일이 있는 작업 - **Areas**: 지속적으로 관리해야 하는 영역 - **Resources**: 참고 자료 및 지식 - **Archives**: 완료되거나 비활성화된 항목 **참고**: [Tiago Forte - PARA Method](https://fortelabs.com/blog/para/) ### UID (Unique Identifier) 각 노트의 고유 식별자입니다. 타임스탬프 기반으로 생성됩니다. **형식**: `20250120T123045678901Z` (ISO 8601 기반) ### Front Matter Markdown 파일 상단의 YAML 메타데이터 블록입니다. **예시**: ```yaml --- id: "20250120T123045Z" title: "My Note" category: "Resources" tags: ["learning", "ai"] created: "2025-01-20T12:30:45Z" updated: "2025-01-20T12:30:45Z" links: [] --- ``` --- ## 🔍 Search & Indexing ### FTS5 (Full-Text Search 5) SQLite의 전문 검색 확장 기능입니다. BM25 랭킹 알고리즘을 지원합니다. **특징**: - 빠른 키워드 검색 - 불용어 제거 - 형태소 분석 (tokenizer) **참고**: [SQLite FTS5 Documentation](https://www.sqlite.org/fts5.html) ### BM25 (Best Matching 25) 정보 검색에서 사용되는 랭킹 알고리즘입니다. TF-IDF의 확률론적 변형입니다. **고려 요소**: - Term Frequency (TF): 문서 내 키워드 빈도 - Inverse Document Frequency (IDF): 전체 문서에서의 희소성 - Document Length: 문서 길이 정규화 ### Incremental Indexing 파일 변경 시 전체 인덱스를 재구축하지 않고, 변경된 부분만 업데이트하는 방식입니다. **장점**: - 빠른 인덱싱 속도 (< 3초) - 리소스 효율성 --- ## 🤖 AI Integration ### Ollama ⚠️ **Ollama와 Olima를 혼동하지 마세요!** **Ollama**는 로컬에서 LLM을 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. **특징**: - 로컬 실행 (프라이버시 보장) - 다양한 모델 지원 (Llama, Mistral 등) - REST API 제공 **사용처**: `organize_notes` 도구에서 노트 정리 제안 **참고**: [ollama.ai](https://ollama.ai/) ### Olima (Planned Feature) ⚠️ **v1.0.0+ 계획된 기능** **Olima**는 이 프로젝트에서 계획 중인 **문맥 인식 랭킹 엔진**입니다. **계획된 기능**: - 벡터 임베딩 기반 유사도 검색 - 세션 문맥 기반 리랭킹 - 자동 링크 제안 **현재 상태**: 미구현 (assoc-engine 패키지는 스텁) --- ## 🛠️ Technical Terms ### Atomic Write 파일 쓰기 작업을 원자적으로 수행하여 데이터 손실을 방지하는 기법입니다. **구현**: 1. 임시 파일에 쓰기 (`note.tmp`) 2. `fsync()` 호출 (디스크 동기화) 3. `rename()` 호출 (원자적 이동) **장점**: 쓰기 중 충돌/중단 시에도 데이터 무결성 보장 ### Discriminated Union TypeScript의 타입 안전성을 높이는 패턴입니다. 공통 필드(discriminant)로 타입을 구분합니다. **예시**: ```typescript type Action = | { type: "tag"; value: string } | { type: "archive" }; // TypeScript가 type 필드로 자동 타입 추론 function handle(action: Action) { if (action.type === "tag") { console.log(action.value); // OK } } ``` ### Zod TypeScript용 스키마 선언 및 검증 라이브러리입니다. **특징**: - 런타임 타입 검증 - 타입 추론 (`z.infer<>`) - 상세한 에러 메시지 **사용처**: MCP 도구 입력 검증, Ollama 응답 검증 ### WAL Mode (Write-Ahead Logging) SQLite의 동시성 향상 모드입니다. **장점**: - 읽기와 쓰기 동시 수행 가능 - 더 나은 성능 **단점**: 추가 파일 생성 (`.db-wal`, `.db-shm`) --- ## 📊 Metrics & Monitoring ### P95 (95th Percentile) 성능 지표에서 상위 5%를 제외한 95%의 요청이 완료되는 시간입니다. **예시**: P95 < 120ms → 95%의 검색이 120ms 이내 완료 **장점**: 평균보다 실제 사용자 경험을 잘 반영 ### KPI (Key Performance Indicator) 프로젝트의 성공을 측정하는 핵심 지표입니다. **Memory MCP KPI**: - 검색 P95 < 120ms - 증분 인덱싱 < 3초 - 전체 인덱싱 (1만 노트) < 5분 - 데이터 손실 0 - 민감정보 마스킹 정탐율 > 95% --- ## 🔄 Development Concepts ### TDD (Test-Driven Development) 테스트를 먼저 작성하고 코드를 구현하는 개발 방법론입니다. **사이클**: 1. **Red**: 실패하는 테스트 작성 2. **Green**: 최소한의 코드로 테스트 통과 3. **Refactor**: 코드 개선 ### SDD (Specification-Driven Development) 명세(RFC/ADR)를 먼저 작성하고 개발하는 방법론입니다. **워크플로우**: 1. Spec 작성 (RFC/ADR) 2. Test 작성 (from spec) 3. Code 구현 (TDD) 4. Review (against spec) ### RFC (Request for Comments) 새로운 기능이나 변경사항을 제안하는 문서입니다. **용도**: 새 기능, API 변경, 복잡한 리팩토링 ### ADR (Architecture Decision Record) 기술적 결정을 기록하는 문서입니다. **용도**: 기술 스택 선택, 아키텍처 패턴, 트레이드오프 결정 --- ## 🔐 Security Terms ### Sensitive Information Masking 민감한 정보를 자동으로 감지하고 마스킹하는 기능입니다. **대상**: - 이메일 주소 - 전화번호 - 주민등록번호 - 신용카드 번호 **방법**: 정규식 기반 패턴 매칭 ### Local-First 데이터를 클라우드가 아닌 로컬에 우선 저장하는 철학입니다. **장점**: - 프라이버시 보장 - 오프라인 작동 - 빠른 응답 속도 --- ## 📚 Related Documents - [ARCHITECTURE.md](./ARCHITECTURE.md) - 시스템 아키텍처 - [TECHNICAL_SPEC.md](./TECHNICAL_SPEC.md) - 기술 명세 - [DEVELOPMENT_GUIDELINES.md](./DEVELOPMENT_GUIDELINES.md) - 개발 가이드 --- **Last Updated**: 2025-11-20 **Version**: v0.0.1