커서10x 메모리 시스템

MCP(Model Context Protocol)를 사용하는 커서를 위한 포괄적인 메모리 시스템입니다.

🚀 CURSOR10X 시스템 발표 🚀

AI 기반 자율 시스템으로 개발 프로세스를 혁신하세요

🔥 Cursor10x 메모리 시스템이 이제 완전한 Cursor10x 플랫폼의 일부가 되었습니다! 🔥

GitHub 에서 다음과 같은 기능을 갖춘 완전한 자율 개발 생태계를 확인해 보세요.

📋 작업 관리 시스템 - 단계별 작업으로 안내되는 구현 🔄 자율 메모리 - 전체 프로젝트를 기억하는 컨텍스트 인식 AI 📊 프로젝트 청사진 - 귀하의 사양에 맞게 생성된 완전한 기술 아키텍처 📁 파일/폴더 아키텍처 - 모범 사례를 통해 최적화된 프로젝트 구조 📘 구현 가이드 - 모든 파일 및 구성 요소에 대한 포괄적인 문서 📝 세부 작업 - 프로젝트 시작부터 완료까지 완전한 워크플로 🔍 벡터 기반 검색 - 코드베이스 및 대화에서 의미 검색 🧩 코드 인덱싱 - 코드 구조의 자동 감지 및 인덱싱 🔎 의미 코드 검색 - 정확한 일치가 아닌 의미로 관련 코드 찾기 🤖 자동 코드 분석 - 컨텍스트를 사용하여 함수, 클래스 및 변수 추출

Cursor10x 시스템 전체가 이미 구현되어 있고, 파일 아키텍처, 구현 가이드, 전체 작업 시퀀스가 포함된 완벽한 프로젝트 청사진을 생성하세요!

개요

Cursor10x 메모리 시스템은 AI 보조원(특히 Claude)을 위한 영구 메모리 계층을 생성하여 다음을 보관하고 회상할 수 있도록 합니다.

최근 메시지 및 대화 기록
현재 작업 중인 활성 파일
중요한 프로젝트 이정표 및 결정
기술 요구 사항 및 사양
행동과 사건의 연대순 순서(에피소드)
코드베이스의 코드 조각 및 구조
벡터 임베딩을 기반으로 한 의미적으로 유사한 콘텐츠
의미적 유사성을 통한 관련 코드 조각
함수와 변수 관계가 있는 파일 구조

이 메모리 시스템은 상태 비저장 AI 상호작용과 지속적인 개발 워크플로 간의 격차를 해소하여 보다 생산적이고 상황에 맞는 지원이 가능하도록 합니다.

시스템 아키텍처

메모리 시스템은 4가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

MCP 서버 : 도구를 등록하고 요청을 처리하기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현합니다.
메모리 데이터베이스 : 세션 전반에 걸쳐 영구 저장을 위해 Turso 데이터베이스를 사용합니다.
메모리 하위 시스템 : 메모리를 고유한 목적을 가진 특수 시스템으로 구성합니다.
벡터 임베딩 : 의미 검색을 위해 텍스트와 코드를 숫자 표현으로 변환합니다.

메모리 유형

시스템은 4가지 보완적 메모리 유형을 구현합니다.

단기 기억(STM)
- 최근 메시지와 활성 파일을 저장합니다.
- 현재 상호작용에 대한 즉각적인 맥락을 제공합니다.
- 최신성과 중요도에 따라 자동으로 우선순위를 지정합니다.
장기 기억(LTM)
- 이정표 및 결정과 같은 영구적인 프로젝트 정보를 저장합니다.
- 건축 및 디자인 맥락을 유지합니다.
- 중요도가 높은 정보를 무기한 보존합니다.
에피소드 기억
- 사건의 연대순 순서를 기록합니다
- 동작 간의 인과 관계를 유지합니다.
- 프로젝트 내역에 대한 시간적 맥락을 제공합니다.
의미 기억
- 메시지, 파일 및 코드 조각의 벡터 임베딩을 저장합니다.
- 의미적 유사성을 기반으로 콘텐츠 검색을 활성화합니다.
- 문맥적 검색을 위해 코드 구조를 자동으로 인덱싱합니다.
- 코드 구성 요소 간의 관계를 추적합니다.
- 코드베이스 전반에 걸쳐 유사성 기반 검색을 제공합니다.

특징

지속적인 컨텍스트 : 여러 세션에서 대화 및 프로젝트 컨텍스트를 유지합니다.
중요도 기반 저장소 : 구성 가능한 중요도 수준에 따라 정보의 우선순위를 지정합니다.
다차원 기억 : 단기, 장기, 에피소드 및 의미 기억 시스템을 결합합니다.
종합 검색 : 모든 메모리 하위 시스템의 통합된 컨텍스트를 제공합니다.
상태 모니터링 : 내장된 진단 및 상태 보고 기능 포함
배너 생성 : 대화 시작을 위한 정보성 컨텍스트 배너를 생성합니다.
데이터베이스 지속성 : 자동 스키마 생성을 통해 모든 메모리 데이터를 Turso 데이터베이스에 저장합니다.
벡터 임베딩 : 유사성 검색을 위해 텍스트와 코드의 수치적 표현을 생성합니다.
고급 벡터 스토리지 : 효율적인 임베딩 스토리지를 위해 Turso의 F32_BLOB 및 벡터 함수를 활용합니다.
ANN 검색 : 빠른 유사도 매칭을 위한 근사 최근접 이웃 검색 지원
코드 인덱싱 : 코드 구조(함수, 클래스, 변수)를 자동으로 감지하고 인덱싱합니다.
의미 검색 : 정확한 텍스트 일치보다는 의미에 따라 관련 콘텐츠를 찾습니다.
관련성 점수 : 현재 쿼리와의 관련성에 따라 컨텍스트 항목을 순위 지정합니다.
코드 구조 감지 : 여러 언어에서 코드 구성 요소를 식별하고 추출합니다.
자동 임베딩 생성 : 인덱스된 콘텐츠에 대한 벡터 임베딩을 자동으로 생성합니다.
교차 참조 검색 : 다양한 파일 및 구성 요소에서 관련 코드를 찾습니다.

설치

필수 조건

Node.js 18 이상
npm 또는 yarn 패키지 관리자
Turso 데이터베이스 계정

설정 단계

Turso 데이터베이스 구성:

지엑스피1

또는 Turso 에 방문하여 가입하고 데이터베이스 생성 및 자격 증명을 받을 수 있습니다. 무료 플랜으로도 프로젝트 메모리를 충분히 확보할 수 있습니다.

커서 MCP 구성:

프로젝트 디렉토리의 .cursor/mcp.json 데이터베이스 URL과 turso 인증 토큰으로 업데이트합니다.

{
  "mcpServers": {
    "cursor10x-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["cursor10x-mcp"],
      "enabled": true,
      "env": {
        "TURSO_DATABASE_URL": "your-turso-database-url",
        "TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token"
      }
    }
  }
}

도구 문서

시스템 도구

`mcp_cursor10x_initConversation`

사용자 메시지 저장, 배너 생성, 컨텍스트 검색을 한 번에 수행하여 대화를 초기화합니다. 이 통합 도구를 사용하면 각 대화 시작 시 별도의 generateBanner, getComprehensiveContext, storeUserMessage 호출이 필요 없습니다.

매개변수:

content (문자열, 필수): 사용자 메시지의 내용
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준("낮음", "보통", "높음", "중요"), 기본값은 "낮음"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 메시지에 대한 추가 메타데이터

보고:

두 개의 섹션으로 구성된 객체:
- display : 사용자에게 표시될 배너를 포함합니다.
- internal : 에이전트 사용에 대한 포괄적인 컨텍스트를 포함합니다.

예:

// Initialize a conversation
const result = await mcp_cursor10x_initConversation({
  content: "I need to implement a login system for my app",
  importance: "medium"
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "display": {
//     "banner": {
//       "status": "ok",
//       "memory_system": "active",
//       "mode": "turso",
//       "message_count": 42,
//       "active_files_count": 3,
//       "last_accessed": "4/15/2023, 2:30:45 PM"
//     }
//   },
//   "internal": {
//     "context": { ... comprehensive context data ... },
//     "messageStored": true,
//     "timestamp": 1681567845123
//   }
// }

`mcp_cursor10x_endConversation`

여러 작업을 하나의 호출로 결합하여 대화를 종료합니다. 즉, 어시스턴트의 최종 메시지를 저장하고, 완료한 내용에 대한 이정표를 기록하고, 에피소드를 에피소드 메모리에 기록합니다. 이 통합 도구는 각 대화 종료 시 storeAssistantMessage, storeMilestone, recordEpisode를 별도로 호출할 필요성을 대체합니다.

매개변수:

content (문자열, 필수): 보조자의 최종 메시지 내용
milestone_title (문자열, 필수): 기록할 마일스톤의 제목
milestone_description (문자열, 필수): 달성된 내용에 대한 설명
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준("낮음", "보통", "높음", "중요"), 기본값은 "보통"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 모든 레코드에 대한 추가 메타데이터

보고:

각 작업의 상태와 결과가 있는 객체

예:

// End a conversation with finalization steps
const result = await mcp_cursor10x_endConversation({
  content: "I've implemented the authentication system with JWT tokens as requested",
  milestone_title: "Authentication Implementation",
  milestone_description: "Implemented secure JWT-based authentication with refresh tokens",
  importance: "high"
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "results": {
//     "assistantMessage": {
//       "stored": true,
//       "timestamp": 1681568500123
//     },
//     "milestone": {
//       "title": "Authentication Implementation",
//       "stored": true,
//       "timestamp": 1681568500123
//     },
//     "episode": {
//       "action": "completion",
//       "stored": true,
//       "timestamp": 1681568500123
//     }
//   }
// }

`mcp_cursor10x_checkHealth`

메모리 시스템과 데이터베이스 연결 상태를 점검합니다.

매개변수:

필요 없음

보고:

상태 및 진단 정보가 있는 객체

예:

// Check memory system health
const health = await mcp_cursor10x_checkHealth({});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "mode": "turso",
//   "message_count": 42,
//   "active_files_count": 3,
//   "current_directory": "/users/project",
//   "timestamp": "2023-04-15T14:30:45.123Z"
// }

`mcp_cursor10x_getMemoryStats`

메모리 시스템에 대한 자세한 통계를 검색합니다.

매개변수:

필요 없음

보고:

포괄적인 메모리 통계를 포함하는 객체

예:

// Get memory statistics
const stats = await mcp_cursor10x_getMemoryStats({});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "stats": {
//     "message_count": 42,
//     "active_file_count": 3,
//     "milestone_count": 7,
//     "decision_count": 12,
//     "requirement_count": 15,
//     "episode_count": 87,
//     "oldest_memory": "2023-03-10T09:15:30.284Z",
//     "newest_memory": "2023-04-15T14:30:45.123Z"
//   }
// }

`mcp_cursor10x_getComprehensiveContext`

단기 기억, 장기 기억, 에피소드 기억을 결합하여 모든 기억 하위 시스템에서 통합된 맥락을 검색합니다.

매개변수:

필요 없음

보고:

모든 메모리 시스템의 통합된 컨텍스트를 갖춘 객체

예:

// Get comprehensive context
const context = await mcp_cursor10x_getComprehensiveContext({});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "context": {
//     "shortTerm": {
//       "recentMessages": [...],
//       "activeFiles": [...]
//     },
//     "longTerm": {
//       "milestones": [...],
//       "decisions": [...],
//       "requirements": [...]
//     },
//     "episodic": {
//       "recentEpisodes": [...]
//     },
//     "system": {
//       "healthy": true,
//       "timestamp": "2023-04-15T14:30:45.123Z"
//     }
//   }
// }

단기 기억 도구

`mcp_cursor10x_storeUserMessage`

단기 기억 시스템에 사용자 메시지를 저장합니다.

매개변수:

content (문자열, 필수): 메시지 내용
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준("낮음", "보통", "높음", "중요"), 기본값은 "낮음"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 메시지에 대한 추가 메타데이터

보고:

상태 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Store a user message
const result = await mcp_cursor10x_storeUserMessage({
  content: "We need to implement authentication for our API",
  importance: "high",
  metadata: {
    topic: "authentication",
    priority: 1
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "timestamp": 1681567845123
// }

`mcp_cursor10x_storeAssistantMessage`

단기 기억 시스템에 보조 메시지를 저장합니다.

매개변수:

content (문자열, 필수): 메시지 내용
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준("낮음", "보통", "높음", "중요"), 기본값은 "낮음"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 메시지에 대한 추가 메타데이터

보고:

상태 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Store an assistant message
const result = await mcp_cursor10x_storeAssistantMessage({
  content: "I recommend implementing JWT authentication with refresh tokens",
  importance: "medium",
  metadata: {
    topic: "authentication",
    contains_recommendation: true
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "timestamp": 1681567870456
// }

`mcp_cursor10x_trackActiveFile`

사용자가 액세스하거나 수정하는 활성 파일을 추적합니다.

매개변수:

filename (문자열, 필수): 추적 중인 파일의 경로
action (문자열, 필수): 파일에 수행되는 작업(열기, 편집, 닫기 등)
metadata (객체, 선택 사항): 추적 이벤트에 대한 추가 메타데이터

보고:

상태, 파일 이름, 작업 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Track an active file
const result = await mcp_cursor10x_trackActiveFile({
  filename: "src/auth/jwt.js",
  action: "edit",
  metadata: {
    changes: "Added refresh token functionality"
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "filename": "src/auth/jwt.js",
//   "action": "edit",
//   "timestamp": 1681567900789
// }

`mcp_cursor10x_getRecentMessages`

단기 메모리에서 최근 메시지를 검색합니다.

매개변수:

limit (숫자, 선택 사항): 검색할 최대 메시지 수, 기본값은 10입니다.
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준별 필터링

보고:

상태와 메시지 배열을 포함하는 객체

예:

// Get recent high importance messages
const messages = await mcp_cursor10x_getRecentMessages({
  limit: 5,
  importance: "high"
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "messages": [
//     {
//       "id": 42,
//       "role": "user",
//       "content": "We need to implement authentication for our API",
//       "created_at": "2023-04-15T14:30:45.123Z",
//       "importance": "high",
//       "metadata": {"topic": "authentication", "priority": 1}
//     },
//     ...
//   ]
// }

`mcp_cursor10x_getActiveFiles`

단기 메모리에서 활성 파일을 검색합니다.

매개변수:

limit (숫자, 선택 사항): 검색할 최대 파일 수, 기본값은 10입니다.

보고:

상태와 활성 파일의 배열을 포함하는 객체

예:

// Get recent active files
const files = await mcp_cursor10x_getActiveFiles({
  limit: 3
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "files": [
//     {
//       "id": 15,
//       "filename": "src/auth/jwt.js",
//       "last_accessed": "2023-04-15T14:30:45.123Z",
//       "metadata": {"changes": "Added refresh token functionality"}
//     },
//     ...
//   ]
// }

장기 기억 도구

`mcp_cursor10x_storeMilestone`

장기 메모리에 프로젝트 이정표를 저장합니다.

매개변수:

title (문자열, 필수): 마일스톤의 제목
description (문자열, 필수): 이정표에 대한 설명
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준, 기본값은 "중간"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 마일스톤에 대한 추가 메타데이터

보고:

상태, 제목 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Store a project milestone
const result = await mcp_cursor10x_storeMilestone({
  title: "Authentication System Implementation",
  description: "Implemented JWT authentication with refresh tokens and proper error handling",
  importance: "high",
  metadata: {
    version: "1.0.0",
    files_affected: ["src/auth/jwt.js", "src/middleware/auth.js"]
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "title": "Authentication System Implementation",
//   "timestamp": 1681568000123
// }

`mcp_cursor10x_storeDecision`

장기 메모리에 프로젝트 결정을 저장합니다.

매개변수:

title (문자열, 필수): 결정의 제목
content (문자열, 필수): 결정 내용
reasoning (문자열, 선택 사항): 결정의 근거
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준, 기본값은 "중간"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 결정에 대한 추가 메타데이터

보고:

상태, 제목 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Store a project decision
const result = await mcp_cursor10x_storeDecision({
  title: "JWT for Authentication",
  content: "Use JWT tokens for API authentication with refresh token rotation",
  reasoning: "JWTs provide stateless authentication with good security and performance characteristics",
  importance: "high",
  metadata: {
    alternatives_considered: ["Session-based auth", "OAuth2"],
    decision_date: "2023-04-15"
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "title": "JWT for Authentication",
//   "timestamp": 1681568100456
// }

`mcp_cursor10x_storeRequirement`

장기 메모리에 프로젝트 요구 사항을 저장합니다.

매개변수:

title (문자열, 필수): 요구 사항의 제목
content (문자열, 필수): 요구 사항의 내용
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준, 기본값은 "중간"입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 요구 사항에 대한 추가 메타데이터

보고:

상태, 제목 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Store a project requirement
const result = await mcp_cursor10x_storeRequirement({
  title: "Secure Authentication",
  content: "System must implement secure authentication with password hashing, rate limiting, and token rotation",
  importance: "critical",
  metadata: {
    source: "security audit",
    compliance: ["OWASP Top 10", "GDPR"]
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "title": "Secure Authentication",
//   "timestamp": 1681568200789
// }

에피소드 기억 도구

`mcp_cursor10x_recordEpisode`

에피소드(행동)를 에피소드 기억에 기록합니다.

매개변수:

actor (문자열, 필수): 작업을 수행하는 액터(사용자, 보조, 시스템)
action (문자열, 필수): 수행되는 작업 유형
content (문자열, 필수): 작업의 내용 또는 세부 정보
importance (문자열, 선택 사항): 중요도 수준, 기본값은 "낮음"입니다.
context (문자열, 선택 사항): 에피소드에 대한 컨텍스트

보고:

상태, 행위자, 작업 및 타임스탬프가 있는 객체

예:

// Record an episode
const result = await mcp_cursor10x_recordEpisode({
  actor: "assistant",
  action: "implementation",
  content: "Created JWT authentication middleware with token verification",
  importance: "medium",
  context: "authentication"
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "actor": "assistant",
//   "action": "implementation",
//   "timestamp": 1681568300123
// }

`mcp_cursor10x_getRecentEpisodes`

에피소드 메모리에서 최근 에피소드를 검색합니다.

매개변수:

limit (숫자, 선택 사항): 검색할 최대 에피소드 수, 기본값은 10입니다.
context (문자열, 선택 사항): 컨텍스트로 필터링

보고:

상태와 에피소드 배열이 있는 객체

예:

// Get recent episodes in the authentication context
const episodes = await mcp_cursor10x_getRecentEpisodes({
  limit: 5,
  context: "authentication"
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "episodes": [
//     {
//       "id": 87,
//       "actor": "assistant",
//       "action": "implementation",
//       "content": "Created JWT authentication middleware with token verification",
//       "timestamp": "2023-04-15T14:45:00.123Z",
//       "importance": "medium",
//       "context": "authentication"
//     },
//     ...
//   ]
// }

벡터 기반 메모리 도구

`mcp_cursor10x_manageVector`

저장, 검색, 업데이트, 삭제 작업을 통해 벡터 임베딩을 관리하기 위한 통합 도구입니다.

매개변수:

operation (문자열, 필수): 수행할 작업("store", "search", "update", "delete")
contentId (숫자, 선택 사항): 이 벡터가 나타내는 콘텐츠의 ID(저장, 업데이트, 삭제)
contentType (문자열, 선택 사항): 콘텐츠 유형("메시지", "파일", "스니펫" 등)
vector (배열, 선택 사항): 숫자 배열(저장, 업데이트용) 또는 쿼리 벡터(검색용) 형태의 벡터 데이터
vectorId (숫자, 선택 사항): 업데이트 또는 삭제할 벡터의 ID
limit (숫자, 선택 사항): 검색 작업에 대한 최대 결과 수, 기본값은 10입니다.
threshold (숫자, 선택 사항): 검색 작업에 대한 유사도 임계값, 기본값은 0.7입니다.
metadata (객체, 선택 사항): 벡터에 대한 추가 정보

보고:

상태 및 작업 결과가 있는 객체

예:

// Store a vector embedding
const result = await mcp_cursor10x_manageVector({
  operation: "store",
  contentId: 42,
  contentType: "message",
  vector: [0.1, 0.2, 0.3, ...], // 128-dimensional vector
  metadata: {
    topic: "authentication",
    language: "en"
  }
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "operation": "store",
//   "vectorId": 15,
//   "timestamp": 1681570000123
// }

// Search for similar vectors
const searchResult = await mcp_cursor10x_manageVector({
  operation: "search",
  vector: [0.1, 0.2, 0.3, ...], // query vector
  contentType: "snippet", // optional filter
  limit: 5,
  threshold: 0.8
});
// Result: {
//   "status": "ok",
//   "operation": "search",
//   "results": [
//     {
//       "vectorId": 10,
//       "contentId": 30,
//       "contentType": "snippet",
//       "similarity": 0.92,
//       "metadata": { ... }
//     },
//     ...
//   ]
// }

데이터베이스 스키마

메모리 시스템은 다음의 데이터베이스 테이블을 자동으로 생성하고 유지 관리합니다.

messages : 사용자 및 보조자 메시지를 저장합니다.
- id : 고유 식별자
- timestamp : 생성 타임스탬프
- role : 메시지 역할(사용자/보조자)
- content : 메시지 내용
- importance : 중요도 수준
- archived : 메시지가 보관되었는지 여부
active_files : 파일 활동을 추적합니다
- id : 고유 식별자
- filename : 파일 경로
- action : 마지막으로 수행된 작업
- last_accessed : 마지막 액세스 타임스탬프
milestones : 기록 프로젝트 이정표
- id : 고유 식별자
- title : 마일스톤 제목
- description : 자세한 설명
- timestamp : 생성 타임스탬프
- importance : 중요도 수준
decisions : 상점 프로젝트 결정
- id : 고유 식별자
- title : 결정 제목
- content : 결정 내용
- reasoning : 결정 추론
- timestamp : 생성 타임스탬프
- importance : 중요도 수준
requirements : 프로젝트 요구 사항을 유지합니다.
- id : 고유 식별자
- title : 요구사항 제목
- content : 요구 사항 내용
- timestamp : 생성 타임스탬프
- importance : 중요도 수준
episodes : 사건과 행동을 기록합니다
- id : 고유 식별자
- timestamp : 생성 타임스탬프
- actor : 동작을 수행하는 배우
- action : 동작의 종류
- content : 작업 세부 정보
- importance : 중요도 수준
- context : 액션 컨텍스트
vectors : 의미 검색을 위한 벡터 임베딩을 저장합니다.
- id : 고유 식별자
- content_id : 참조된 콘텐츠의 ID
- content_type : 콘텐츠 유형(메시지, 파일, 스니펫)
- vector : 임베딩 벡터의 이진 표현
- metadata : 벡터에 대한 추가 메타데이터
code_files : 인덱싱된 코드 파일을 추적합니다.
- id : 고유 식별자
- file_path : 파일 경로
- language : 프로그래밍 언어
- last_indexed : 마지막 인덱싱 타임스탬프
- metadata : 추가 파일 메타데이터
code_snippets : 추출된 코드 구조를 저장합니다.
- id : 고유 식별자
- file_id : 부모 파일에 대한 참조
- start_line : 시작 줄 번호
- end_line : 끝 줄 번호
- symbol_type : 코드 구조의 유형(함수, 클래스, 변수)
- content : 코드 조각 내용

예제 워크플로

최적화된 대화 시작

// Initialize conversation with a single tool call
// This replaces the need for three separate calls at the start of the conversation
const result = await mcp_cursor10x_initConversation({
  content: "I need help implementing authentication in my React app",
  importance: "high"
});

// Display the banner to the user
console.log("Memory System Status:", result.display.banner);

// Use the context internally (do not show to user)
const context = result.internal.context;
// Use context for more informed assistance

새 세션 시작(대체 방법)

// Generate a memory banner at the start
mcp_cursor10x_generateBanner({})

// Get comprehensive context
mcp_cursor10x_getComprehensiveContext({})

// Store the user message
mcp_cursor10x_storeUserMessage({
  content: "I need help with authentication",
  importance: "high"
})

사용자 활동 추적

// Track an active file
await mcp_cursor10x_trackActiveFile({
  filename: "src/auth/jwt.js",
  action: "edit"
});

문제 해결

일반적인 문제

데이터베이스 연결 문제
- Turso 데이터베이스 URL과 인증 토큰이 올바른지 확인하세요.
- Turso 서비스에 대한 네트워크 연결을 확인하세요
- 방화벽 설정이 연결을 허용하는지 확인하세요.
누락된 데이터
- 데이터가 적절한 중요도 수준으로 저장되었는지 확인하세요.
- 검색 쿼리 매개변수(제한, 필터)를 확인하세요.
- mcp_cursor10x_checkHealth() 로 데이터베이스 상태를 확인하세요.
성능 문제
- mcp_cursor10x_getMemoryStats() 사용하여 메모리 통계를 모니터링합니다.
- 데이터베이스가 너무 커지면 오래된 데이터를 보관하는 것을 고려하세요.
- 더욱 구체적인 필터를 사용하여 검색을 최적화합니다.

진단 단계

시스템 상태 확인:
const health = await mcp_cursor10x_checkHealth({}); console.log("System Health:", health);
메모리 통계 확인:
const stats = await mcp_cursor10x_getMemoryStats({}); console.log("Memory Stats:", stats);
상태 배너 생성:
const banner = await mcp_cursor10x_generateBanner({}); console.log("Memory Banner:", banner);

중요도 수준

메모리에 항목을 저장할 때 적절한 중요도 수준을 사용하세요.

낮음 : 일반 정보, 일상 업무, 일상 대화
매체 : 유용한 컨텍스트, 표준 작업 항목, 정기적인 기능
높음 : 중요한 결정, 주요 기능, 중요한 아키텍처 요소
중요 : 핵심 아키텍처, 보안 문제, 데이터 무결성 문제

특허

MIT

Integrations