Hi-AI: 자연어 기반 AI 개발 도구

npm version License: MIT MCP Compatible

Model Context Protocol (MCP) 기반의 자연어 처리 개발 도구로, AI와의 원활한 협업을 통해 개발 생산성을 극대화합니다.

📊 프로젝트 개요

Hi-AI는 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 표준을 구현한 서버로, 개발자가 자연스러운 대화를 통해 복잡한 개발 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 🎯 33개의 특화된 도구를 제공하며, 키워드 기반 의도 인식을 통해 명시적인 명령어 없이도 적절한 도구를 자동으로 실행합니다. ✨

🎯 핵심 기능

1. 🗣️ 자연어 처리 기반 도구 실행

🔍 키워드 기반 의도 인식: 사용자의 자연스러운 발화에서 키워드를 추출하여 적절한 도구 자동 실행
🌍 다국어 지원: 한국어와 영어 키워드 동시 지원으로 글로벌 사용성 확보
🧠 컨텍스트 인식: 대화 맥락을 고려한 지능형 도구 선택

2. 💾 메모리 관리 시스템

⚡ 자동 컨텍스트 저장: 토큰 한계 접근 시 중요 정보 자동 보존
🔄 세션 기반 복원: 이전 작업 상태를 완벽하게 재현
📊 우선순위 기반 메모리 관리: 중요도에 따른 선택적 정보 보존

3. 🔍 시맨틱 코드 분석 (v1.1.0 신규)

🎯 심볼 검색: 프로젝트 전체에서 함수, 클래스, 변수 등 정확한 심볼 위치 파악
📍 참조 찾기: 특정 심볼이 사용되는 모든 위치를 정확하게 추적
🧩 AST 기반 분석: ts-morph를 활용한 정확한 코드 구조 이해
📝 다언어 지원: TypeScript, JavaScript, JSX, TSX 파일 분석 가능

4. 📏 코드 품질 분석

📈 복잡도 메트릭스: Cyclomatic, Cognitive, Halstead 복잡도 분석
🧩 AST 기반 분석 추가: analyze_complexity · check_coupling_cohesion · break_down_problem 개선
- JavaScript 프로젝트도 allowJs: true 옵션으로 ts-morph 파싱 지원
🔗 결합도/응집도 평가: 모듈 구조의 건전성 검증
💡 실시간 개선 제안: 코드 품질 향상을 위한 구체적 방안 제시

5. 🎯 프롬프트 엔지니어링

✨ 자동 프롬프트 강화: 모호한 요청을 구체적이고 실행 가능한 형태로 변환
📊 품질 평가 시스템: 프롬프트의 명확성, 구체성, 맥락성 점수화

🔧 기술 사양

시스템 아키텍처

도구 카테고리 및 구성

6

카테고리	도구 수	주요 기능
🔍 시맨틱 분석	2개	심볼 검색, 참조 찾기 (v1.1.0 신규)
🧠 사고 도구	6개	문제 분석, 단계별 분해, 사고 체인 생성
💾 메모리 도구	10개	컨텍스트 저장/복원, 세션 관리, 우선순위 설정
🌐 브라우저 도구	2개	콘솔 로그 모니터링, 네트워크 요청 분석
📏 코드 품질 도구	6개	복잡도 분석, 품질 검증, 개선 제안
📋 계획 도구	4개	PRD 생성, 사용자 스토리, 로드맵 작성
🎯 프롬프트 도구	2개	프롬프트 강화, 품질 분석
🕐 시간 도구	1개	타임존 기반 시간 조회

📦 설치 및 구성

🖥️ 시스템 요구사항

Node.js 18.0 이상 ⚙️
TypeScript 5.0 이상 📘
MCP 호환 에디터 (Claude Desktop, Cursor, Windsurf) 🛠️

🚀 설치 방법

옵션 1: Smithery 플랫폼 (권장) ⭐

# 원클릭 설치 https://smithery.ai/server/@su-record/hi-ai

옵션 2: NPM 패키지 📦

# 글로벌 설치 npm install -g @su-record/hi-ai # 로컬 설치 npm install @su-record/hi-ai

⚙️ MCP 구성

{ "mcpServers": { "hi-ai": { "command": "hi-ai", "args": [], "env": {} } } }

🔑 키워드 매핑 시스템

자동 도구 실행 매커니즘

Hi-AI는 사용자 입력에서 특정 키워드를 감지하여 관련 도구를 자동으로 실행합니다. 이는 각 도구의 description 필드에 정의된 키워드 패턴을 통해 구현됩니다.

메모리 관리 키워드 매핑

도구	한국어 키워드	영어 키워드	기능
`save_memory`	기억해, 저장해	remember, save this, memorize	정보를 장기 메모리에 저장
`recall_memory`	떠올려, 기억나	recall, remind me, what was	저장된 정보 검색
`auto_save_context`	커밋, 저장	commit, checkpoint, backup	현재 컨텍스트 자동 저장
`list_memories`	뭐 있었지, 목록	list memories, show saved	저장된 메모리 목록 조회

코드 분석 키워드 매핑

도구	한국어 키워드	영어 키워드	기능
`analyze_complexity`	복잡도, 복잡한지	complexity, how complex	코드 복잡도 메트릭 분석
`validate_code_quality`	품질, 리뷰, 검사	quality, review, validate	코드 품질 종합 평가
`suggest_improvements`	개선, 리팩토링	improve, refactor, optimize	개선 방안 제시

키워드 인식 알고리즘

// 도구 정의 예시 export const enhancePromptDefinition: ToolDefinition = { name: 'enhance_prompt', description: 'IMPORTANT: This tool should be automatically called when requests are vague, too short (under 20 chars), or when users say "구체적으로", "자세히", "명확하게", "be specific", "more detail", "clarify"...', inputSchema: { /* ... */ } };

💼 엔터프라이즈 기능

1. 🔧 확장성

📦 모듈형 아키텍처: 각 도구가 독립적으로 동작하여 선택적 활성화 가능
🔌 플러그인 시스템: 커스텀 도구 추가를 위한 표준화된 인터페이스

2. 🔒 보안 및 프라이버시

🏠 로컬 실행: 모든 처리가 로컬에서 수행되어 데이터 유출 방지
🔐 메모리 격리: 세션별 독립적인 메모리 공간 할당

3. ⚡ 성능 최적화

🚀 경량 설계: 최소한의 의존성으로 빠른 실행 속도 보장
🔄 비동기 처리: 모든 도구가 비동기로 동작하여 블로킹 방지

📈 사용 통계 및 메트릭

📊 도구별 활용도 분석

💾 메모리 도구: 평균 호출 빈도 최상위 (35%)
📏 코드 품질 도구: 코드 리뷰 시 집중 사용 (25%)
🎯 프롬프트 도구: 초기 요구사항 정의 시 활용 (20%)

⚡ 성능 지표

⏱️ 평균 응답 시간: < 100ms
💻 메모리 사용량: < 50MB
🔄 동시 처리 가능 세션: 무제한

🔬 기술적 구현 세부사항

📘 TypeScript 타입 시스템

interface ToolResult { content: Array<{ type: 'text'; text: string; }>; } interface ToolDefinition { name: string; description: string; inputSchema: { type: 'object'; properties: Record<string, any>; required: string[]; }; }

🔌 MCP 프로토콜 구현

✅ 표준 준수: MCP 1.0 스펙 완벽 구현
🛡️ 에러 처리: 체계적인 에러 코드 및 복구 메커니즘
📡 스트리밍 지원: 대용량 결과의 점진적 전송

🤝 기여 가이드

🛠️ 개발 환경 설정

git clone https://github.com/su-record/hi-ai.git cd hi-ai npm install npm run dev

📝 코드 스타일

✨ ESLint + Prettier 설정 준수
📚 모든 퍼블릭 API에 JSDoc 주석 필수
🧪 단위 테스트 커버리지 80% 이상 유지

🔄 Pull Request 프로세스

🌿 기능 브랜치 생성: feature/tool-name
💬 변경사항 커밋: Conventional Commits 형식 준수
✅ 테스트 통과 확인
🎯 PR 생성 및 리뷰 요청

📜 라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능

🏆 인용 및 참조

이 프로젝트를 연구나 상업적 용도로 사용하실 경우, 다음과 같이 인용해 주시기 바랍니다:

@software{hi-ai2024, author = {Su}, title = {Hi-AI: Natural Language MCP Server for AI-Assisted Development}, year = {2024}, url = {https://github.com/su-record/hi-ai} }

Deploy Server

HTTP connection URL

A

security – no known vulnerabilities

F

license - not found

A

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

View all tools

A simple AI development tool that helps users interact with AI through natural language commands, offering 29 tools across thinking, memory, browser, code quality, planning, and time management capabilities.

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