메모리 뱅크 MCP

메모리 뱅크는 팀이 구조화된 프로젝트 문서를 작성, 관리 및 액세스할 수 있도록 지원하는 MCP 서버입니다. 상위 목표부터 기술 세부 사항 및 일일 진행 상황에 이르기까지 프로젝트 지식의 다양한 측면을 담은 상호 연결된 마크다운 문서 세트를 생성하고 관리합니다.

특징

• AI 생성 문서 : Gemini API를 활용하여 포괄적인 프로젝트 문서를 자동으로 생성합니다.
• 구조화된 지식 시스템 : 계층 구조로 6가지 핵심 문서 유형을 유지합니다.
• MCP 통합 : AI 어시스턴트와의 원활한 통합을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 구현
• 사용자 지정 가능한 위치 : 메모리 뱅크 디렉토리를 생성할 위치를 지정하세요.
• 문서 템플릿 : 프로젝트 간략 설명, 제품 컨텍스트, 시스템 패턴 등에 대한 사전 정의된 템플릿입니다.
• AI 지원 업데이트 : 문서를 수동으로 업데이트하거나 AI 지원을 통해 다시 생성합니다.
• 고급 쿼리 : 컨텍스트 인식 관련성 순위를 사용하여 모든 문서 검색

설치

지엑스피1

용법

개발 모드

생산 모드

MCP 구성

Memory Bank를 Model Context Protocol(MCP)과 통합하려면 mcp.json 파일에 다음 구성을 추가하세요.

/path/to/memory-bank-mcp/dist/index.js 빌드한 index.js 파일의 절대 경로로 바꾸고 Gemini API 키(해당되는 경우)를 추가합니다.

예:

MCP 도구

메모리 뱅크 MCP는 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 다음과 같은 도구를 제공합니다.

initialize_memory_bank

모든 문서 템플릿을 사용하여 새로운 메모리 뱅크 구조를 만듭니다.

매개변수:

• goal (문자열): 프로젝트 목표 설명(최소 10자)
• geminiApiKey (문자열, 선택 사항): 문서 생성을 위한 Gemini API 키
• location (문자열, 선택 사항): 메모리 뱅크 폴더가 생성될 절대 경로

예:

update_document

메모리 뱅크의 특정 문서를 업데이트합니다.

매개변수:

• documentType (enum): projectbrief , productContext , systemPatterns , techContext , activeContext , progress 중 하나
• content (문자열, 선택 사항): 문서의 새 콘텐츠
• regenerate (부울, 기본값: false): AI를 사용하여 문서를 재생성할지 여부

예:

query_memory_bank

모든 문서를 컨텍스트 인식 관련 순위에 따라 검색합니다.

매개변수:

• query (문자열): 검색 쿼리(최소 5자)

예:

export_memory_bank

모든 메모리 뱅크 문서를 내보냅니다.

매개변수:

• format (enum, 기본값: "folder"): "json" 또는 "folder" 형식으로 내보내기
• outputPath (문자열, 선택 사항): 내보내기에 대한 사용자 지정 출력 경로

예:

문서 유형

메모리 뱅크는 프로젝트 지식을 6가지 핵심 문서 유형으로 구성합니다.

1. 프로젝트 개요 ( projectbrief.md ): 프로젝트 목표, 범위 및 비전을 정의하는 핵심 문서
2. 제품 컨텍스트 ( productContext.md ): 사용자 관점에서 제품 기능을 문서화합니다.
3. 시스템 패턴 ( systemPatterns.md ): 시스템 아키텍처와 구성 요소 관계를 설정합니다.
4. 기술 컨텍스트 ( techContext.md ): 기술 스택 및 구현 세부 정보를 지정합니다.
5. Active Context ( activeContext.md ): 현재 작업, 미해결 문제 및 개발 초점을 추적합니다.
6. 진행 상황 ( progress.md ): 완료된 작업, 이정표 및 프로젝트 내역을 문서화합니다.

특허

MIT