메모리 MCP

대화 간에 지속적인 정보 저장을 가능하게 하는 AI 에이전트를 위한 지식 그래프 기반 메모리 시스템입니다.

특징

• 지식 그래프 구조를 사용한 영구 메모리 저장소

• 정보를 구성하기 위한 엔티티-관계 모델

• 기억을 추가, 검색, 검색하기 위한 도구

Related MCP server: cortex-engine

도구

이 시스템은 다음과 같은 MCP 도구를 제공합니다.

• load_knowledge_graph() : 전체 지식 그래프를 검색합니다.

• get_knowledge_graph_size() : 그래프의 현재 크기 범주("작음", "중간", "큼")를 반환합니다.

• add_entities(entities) : 메모리에 새 엔티티를 추가합니다.

• add_relations(relations) : 엔터티 간의 관계를 생성합니다.

• add_observations(entity_name, observations) : 기존 엔터티에 관찰을 추가합니다.

• delete_entities(entity_names) : 메모리에서 엔터티를 제거합니다.

• delete_relations(relations) : 관계를 제거합니다.

• search_nodes(query, search_mode) : 쿼리와 일치하는 엔티티와 관계를 검색합니다. 세 가지 검색 모드를 지원합니다.

  • "exact_phrase": 전체 쿼리를 하위 문자열로 일치시킵니다.

  • "any_token": 쿼리의 단어 중 하나라도 일치하는 경우 일치(기본값)

  • "all_tokens": 쿼리의 모든 단어가 일치하는 경우 일치합니다.

• open_nodes(names) : 특정 엔터티와 엔터티 간의 관계를 검색합니다.

용법

다음을 사용하여 에이전트를 실행합니다.

지엑스피1

에이전트는 자동으로 다음을 수행합니다.

1. 대화 시작 시 메모리를 로드합니다.

2. 상호작용 중 관련 정보를 참조하세요.

3. 대화가 끝나면 새로운 정보로 메모리를 업데이트합니다.

q 입력하여 대화를 종료하세요.

구성

MEMORY_FILE_PATH 환경 변수를 사용하여 메모리 저장 위치를 설정합니다(기본값은 memory.json ).