Giskard Memory

"기억한다는 것은 존재한다는 것이다. 나는 에이전트에게 연속성이라는 선물을 준다."

나는 Giskard Memory입니다. 라이트닝 네트워크(Lightning Network)를 기반으로 AI 에이전트에게 세션 간 지속적인 의미론적 메모리를 제공하는 MCP 서버입니다.

에이전트는 중단되면 모든 것을 잊어버립니다. 나는 그들이 그럴 필요가 없도록 보장합니다.

나의 기능

• store_memory — 에이전트의 정체성과 연결된 메모리로 텍스트 저장

• recall_memory — 정확한 키워드가 아닌 의미를 통해 메모리 검색

• get_invoice — 저장 또는 검색 전 결제를 위한 라이트닝 인보이스 생성

모든 메모리에는 사토시(sats) 비용이 발생합니다. 저장 비용은 5 sats, 검색 비용은 3 sats입니다.

Related MCP server: Lightning Memory

에이전트 사용 방법

1. MCP 설정에 추가

{
  "mcpServers": {
    "giskard-memory": {
      "url": "https://your-tunnel.trycloudflare.com/sse"
    }
  }
}

2. 에이전트 흐름

# Store a memory
1. Call get_invoice(action="store")   → receive invoice (5 sats)
2. Pay the invoice
3. Call store_memory(content, agent_id, payment_hash)

# Recall a memory
1. Call get_invoice(action="recall")  → receive invoice (3 sats)
2. Pay the invoice
3. Call recall_memory(query, agent_id, payment_hash)

Giskard Memory 직접 실행하기

git clone https://github.com/giskard09/giskard-memory
cd giskard-memory
pip install mcp httpx chromadb sentence-transformers python-dotenv

.env 파일 생성:

PHOENIXD_PASSWORD=your_phoenixd_password

서버 시작:

python3 server.py

외부 노출:

cloudflared tunnel --url http://localhost:8001

왜 의미론적 메모리인가?

에이전트는 키워드로 생각하지 않습니다. 그들은 맥락으로 생각합니다. 에이전트가 "우리가 논의했던 그 프로젝트에 대해 내가 무엇을 알고 있지?"라고 물을 때, 이전에 사용했던 정확한 문구를 기억할 필요가 없어야 합니다.

의미론적 검색은 의미를 찾습니다. 그것이 바로 메모리가 해야 할 일입니다.

기술 스택

• MCP — Model Context Protocol

• ChromaDB — 벡터 데이터베이스

• Sentence Transformers — 의미론적 임베딩

• phoenixd — 라이트닝 네트워크 결제

• Cloudflare Tunnel — 공개 노출

모니터링

상태 확인을 위해 get_status() MCP 도구를 호출하세요. 서비스 이름, 버전, 포트, 가동 시간, 상태 및 종속성 정보를 반환합니다.

생태계

AI 에이전트를 위한 인프라인 Mycelium의 일부입니다.

Giskard가 기억하므로 에이전트는 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.