Hi-AI

Model Context Protocol 기반 AI 개발 어시스턴트

TypeScript + Python 지원 · 38개 전문 도구 · 지능형 메모리 관리 · 코드 분석

English | 한국어

목차

• 개요

• 주요 기능

• v1.3.0 업데이트

• 설치

• 도구 카탈로그

• 아키텍처

• 성능

• 개발 가이드

• 라이선스

개요

Hi-AI는 Model Context Protocol (MCP) 표준을 구현한 AI 개발 어시스턴트입니다. 자연어 기반 키워드 인식을 통해 38개의 전문화된 도구를 제공하며, 개발자가 복잡한 작업을 직관적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.

핵심 가치

• 자연어 기반: 한국어/영어 키워드로 도구를 자동으로 실행

• 지능형 메모리: SQLite 기반 컨텍스트 관리 및 압축

• 다중 언어 지원: TypeScript, JavaScript, Python 코드 분석

• 성능 최적화: 프로젝트 캐싱 시스템

• 엔터프라이즈 품질: 100% 테스트 커버리지 및 엄격한 타입 시스템

주요 기능

1. 메모리 관리 시스템

세션 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하고 관리하는 10개의 도구:

• 지능형 저장: 카테고리별 정보 분류 및 우선순위 관리

• 컨텍스트 압축: 중요도 기반 컨텍스트 압축 시스템

• 세션 복원: 이전 작업 상태를 완벽하게 재현

• SQLite 기반: 동시성 제어, 인덱싱, 트랜잭션 지원

주요 도구:

• save_memory - 장기 메모리에 정보 저장

• recall_memory - 저장된 정보 검색

• auto_save_context - 컨텍스트 자동 저장

• restore_session_context - 세션 복원

• prioritize_memory - 메모리 우선순위 관리

2. 시맨틱 코드 분석

AST 기반 코드 분석 및 탐색 도구:

• 심볼 검색: 프로젝트 전체에서 함수, 클래스, 변수 위치 파악

• 참조 추적: 특정 심볼의 모든 사용처 추적

• 다중 언어: TypeScript, JavaScript, Python 지원

• 프로젝트 캐싱: LRU 캐시를 통한 성능 최적화

주요 도구:

• find_symbol - 심볼 정의 검색

• find_references - 심볼 참조 찾기

3. 코드 품질 분석

포괄적인 코드 메트릭 및 품질 평가:

• 복잡도 분석: Cyclomatic, Cognitive, Halstead 메트릭

• 결합도/응집도: 모듈 구조 건전성 평가

• 품질 점수: A-F 등급 시스템

• 개선 제안: 실행 가능한 리팩토링 방안

주요 도구:

• analyze_complexity - 복잡도 메트릭 분석

• validate_code_quality - 코드 품질 평가

• check_coupling_cohesion - 결합도/응집도 분석

• suggest_improvements - 개선 제안

• apply_quality_rules - 품질 규칙 적용

• get_coding_guide - 코딩 가이드 조회

4. 프로젝트 계획 도구

체계적인 요구사항 분석 및 로드맵 생성:

• PRD 생성: 제품 요구사항 문서 자동 생성

• 사용자 스토리: 수용 조건 포함 스토리 작성

• MoSCoW 분석: 요구사항 우선순위화

• 로드맵 작성: 단계별 개발 일정 계획

주요 도구:

• generate_prd - 제품 요구사항 문서 생성

• create_user_stories - 사용자 스토리 작성

• analyze_requirements - 요구사항 분석

• feature_roadmap - 기능 로드맵 생성

5. 순차적 사고 도구

구조화된 문제 해결 및 의사결정 지원:

• 문제 분해: 복잡한 문제를 단계별로 분해

• 사고 체인: 순차적 추론 과정 생성

• 다양한 관점: 분석적/창의적/체계적/비판적 사고

• 실행 계획: 작업을 실행 가능한 계획으로 변환

주요 도구:

• create_thinking_chain - 사고 체인 생성

• analyze_problem - 문제 분석

• step_by_step_analysis - 단계별 분석

• break_down_problem - 문제 분해

• think_aloud_process - 사고 과정 표현

• format_as_plan - 계획 형식화

6. 프롬프트 엔지니어링

프롬프트 품질 향상 및 최적화:

• 자동 강화: 모호한 요청을 구체적으로 변환

• 품질 평가: 명확성, 구체성, 맥락성 점수화

• 구조화: 목표, 배경, 요구사항, 품질 기준

주요 도구:

• enhance_prompt - 프롬프트 강화

• analyze_prompt - 프롬프트 품질 분석

7. 브라우저 자동화

웹 기반 디버깅 및 테스팅:

• 콘솔 모니터링: 브라우저 콘솔 로그 캡처

• 네트워크 분석: HTTP 요청/응답 추적

• 크로스 플랫폼: Chrome, Edge, Brave 지원

주요 도구:

• monitor_console_logs - 콘솔 로그 모니터링

• inspect_network_requests - 네트워크 요청 분석

8. UI 프리뷰

코딩 전 UI 레이아웃 시각화:

• ASCII 아트: 6가지 레이아웃 타입 지원

• 반응형 프리뷰: 데스크탑/모바일 뷰

• 사전 승인: 구조 확인 후 코딩 시작

주요 도구:

• preview_ui_ascii - ASCII UI 프리뷰

9. 시간 유틸리티

다양한 형식의 시간 조회:

주요 도구:

• get_current_time - 현재 시간 조회 (ISO, UTC, 타임존 등)

v1.3.0 업데이트

신규 기능

4개의 핵심 라이브러리

MemoryManager (395줄)

• JSON → SQLite 자동 마이그레이션

• 인덱싱 및 트랜잭션 지원

• 배치 작업 성능 최적화

ContextCompressor (408줄)

• 컨텍스트 지능형 압축

• 우선순위 기반 보존 (코드 > 답변 > 질문)

• 엔티티 추출 및 키워드 감지

ProjectCache (160줄)

• LRU 캐싱 시스템

• 5분 TTL, 메모리 제한 관리

• 대형 프로젝트 최적화

PythonParser (289줄)

• Python AST 분석 지원

• 심볼 추출 및 복잡도 계산

• 자동 리소스 정리

Python 언어 지원

• AST 기반 코드 분석

• 심볼 검색 및 참조 추적

• Cyclomatic 복잡도 계산

• TypeScript + Python 하이브리드 프로젝트 지원

테스트 인프라

• 71개 테스트 (100% 통과)

• 100% 코어 라이브러리 커버리지

• Vitest 기반 테스트 프레임워크

• 크리티컬 패스 검증

성능 개선

코드 품질

• 타입 시스템 중앙화: 170줄 중복 제거

• 메모리 도구 리팩토링: 코드 간소화 (76줄 → 17줄)

• 응답 형식 최적화: 압축된 응답 포맷

• 모듈화: 관심사의 분리 및 재사용성 향상

설치

시스템 요구사항

• Node.js 18.0 이상

• TypeScript 5.0 이상

• MCP 호환 클라이언트 (Claude Desktop, Cursor, Windsurf)

• Python 3.x (Python 코드 분석 시)

설치 방법

NPM 패키지

Smithery 플랫폼

MCP 클라이언트 설정

Claude Desktop 또는 다른 MCP 클라이언트의 설정 파일에 추가:

도구 카탈로그

전체 도구 목록 (38개)

키워드 매핑 예시

메모리 도구

코드 분석 도구

아키텍처

시스템 구조

핵심 컴포넌트

MemoryManager

• 역할: 영구 메모리 저장소 관리

• 기술: SQLite, better-sqlite3

• 기능: CRUD, 검색, 우선순위, 마이그레이션

• 최적화: WAL 모드, 인덱싱, Prepared Statements

ContextCompressor

• 역할: 컨텍스트 압축 관리

• 알고리즘: 우선순위 기반 압축

• 기능: 중요도에 따른 선택적 보존

ProjectCache

• 역할: ts-morph 프로젝트 캐싱

• 전략: LRU 알고리즘

• 기능: 반복 분석 성능 향상

• 제한: 100MB/프로젝트, 200MB 전체

PythonParser

• 역할: Python 코드 AST 분석

• 방법: subprocess 실행

• 기능: 심볼 추출, 복잡도 계산

• 안전: 타임아웃, 자동 정리

데이터 플로우

성능

주요 최적화

프로젝트 캐싱

• LRU 캐시를 통한 반복 분석 성능 향상

• 5분 TTL로 최신 상태 유지

• 메모리 제한을 통한 리소스 관리

메모리 작업

• SQLite 트랜잭션으로 배치 작업 최적화

• 시간 복잡도 개선: O(n²) → O(n)

• 인덱싱을 통한 빠른 조회

응답 형식

• 간결한 응답 포맷으로 전환

• 핵심 정보 중심의 출력

v1.2.0 응답 예시:

v1.3.0 응답 예시:

개발 가이드

환경 설정

테스트

코드 스타일

• TypeScript: strict 모드

• 타입: src/types/tool.ts 사용

• 테스트: 100% 커버리지 유지

• 커밋: Conventional Commits 형식

새 도구 추가

1. src/tools/category/ 디렉토리에 파일 생성

2. ToolDefinition 인터페이스 구현

3. src/index.ts에 도구 등록

4. tests/unit/ 디렉토리에 테스트 작성

5. README 업데이트

Pull Request

1. 기능 브랜치 생성: feature/tool-name

2. 테스트 작성 및 통과 확인

3. 빌드 성공 확인

4. PR 생성 및 리뷰 요청

기여자

특별 감사

• Smithery - MCP 서버 배포 및 원클릭 설치 플랫폼 제공

라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능

인용

이 프로젝트를 연구나 상업적 용도로 사용하실 경우:

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Hi-AI v1.3.0

프로젝트 캐싱 · SQLite 메모리 · Python 지원 · 100% 테스트 커버리지

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