synapse-mcp

코딩 AI 에이전트를 위한 구조적 브레인.

Synapse-MCP는 무료이며 100% 로컬에서 실행되는 MCP 서버입니다. 코드베이스를 지속적인 온디바이스 AST 지식 그래프로 변환합니다. Claude, Cursor, Copilot 등 모든 MCP 호환 에이전트는 정확한 호출자 트리, 시맨틱 검색, 그리고 환각 없는 리팩토링을 얻습니다 — 셸 도구보다 토큰 비용이 60% 낮습니다. 여러분의 코드는 절대 여러분의 컴퓨터를 떠나지 않습니다.

# Linux / macOS
curl -fsSL https://downloads.synapse-mcp.dev/install.sh | sh

# Windows PowerShell
powershell -c "irm https://downloads.synapse-mcp.dev/install.ps1 | iex"

Synapse MCP란 무엇인가요?

AI 코딩 어시스턴트(Copilot, Cursor, Devin 등)를 사용해 보셨다면, 코드를 변경하려고 하기 전에 코드를 찾는 데 많은 시간을 쓰는 것을 보셨을 겁니다. 파일을 grep하고, import 문을 읽고, 함수 이름을 검색하고, 파일을 계속 열고 또 엽니다. 그 탐색은 비용이 많이 듭니다. 토큰을 소모하고, 시간이 걸리며, 그래도 에이전트가 때로는 잘못 판단합니다.

Synapse MCP가 이 문제를 해결합니다.

Synapse MCP는 MCP 서버입니다. AI 에이전트에 연결되어 새로운 도구 세트를 제공하는 백그라운드 프로세스이니다. 파일 시스템과 검색 상자 대신, Synapse는 에이전트에게 코드베이스 전체의 사전 구축된 지식 그래프를 제공합니다. 모든 함수, 모든 클래스, 모든 호출 관계, 모든 모듈 경계 — 인덱싱되고 구조화되어 밀리초 단위로 쿼리할 준비가 된 상태입니다.

쉽게 설명하면

입사 첫날의 새 신입사원과 그 코드베이스에서 수년 간 일해 온 시니어 엔지니어의 차이를 생각해 보세요.

새 신입사원은 파일을 열고, 검색하고, 질문을 던질며, 낯선 이름에 혼란스러워합니다. 모든 작업은 탐색으로 시작합니다.

시니어 엔지니어는 모든 것이 어디에 있는지 이미 알고 있습니다. 옳은 파일로 바로 가고, 변경의 하류 영향을 미디어 이해하며, 어떤 테스트를 실행해야 할지 압니다. 탐색하는 것이 아니라 바로 행동합니다.

Synapse는 AI 에이전트를 시니어 엔지니어로 바꿉니다. 지식 그래프는 한 번 구축되고, 코드가 변경되면 자동으로 갱신되며, 매 에이전트 요청마다 즉시 쿼리됩니다. 이 모든 과정에서 어떤 코드도 여러분의 기기를 떠나지 않습니다.

왜 사용해야 하나요?

에이전트가 동작하는 방식을 바꿀 필요가 없습니다. 워크플로우를 바꿔야 할 필요도 없습니다. Synapse를 설치하고 저장소를 등록하기만 하면 에이전트가 즉시 더 똑똑해집니다.

Related MCP server: Reporecall

로컬 우선. 언제나.

🔒 여러분의 코드는 절대 여러분의 기기를 떠나지 않습니다. Synapse는 전적으로 여러분의 하드웨어에서 실행됩니다. 클라우드 인덱싱도, 소스코드를 보내는 API 호출도, 텔레메트리도, 벤더 종속도 없습니다.

대부분의 코드 인텔리전스 도구는 인덱스를 만들기 위해 코드를 클라우드 서비스로 보냅니다. Synapse는 그렇게하지 않습니다. 완전한 AST 그래프 — 모든 함수, 모든 엣지, 모든 임베딩 — 는 로컬에서 구축되어 지속적인 온디바이스 스토어에 저장됩니다. 그래프가 준비되면 에이전트는 MCP를 통해 직접 쿼리합니다. 외부로 나가는 것이 없습니다.

다음과 같은 경우에 중요합니다.

• 엔터프라이즈 및 규제 대상 환경 — 소스 코드가 사내나 경계를 벗어나지 않습니다

• 오픈소스 기여자 — 공개하지 않은 작업이 그대로 공개되지 않은 상태로 남습니다

• 속도를 소중히 여기는 모든 사람 — 로컬 그래프 쿼리는 서브-밀리초 지연 시간입니다. 네트워크 라운드 트립이 전혀 없습니다

왜 Synapse인가?

일반 에이전트는 텍스트를 grep합니다. Synapse는 사전 구축된 AST 그래프에서 압축된 구조적 슬라이스를 제공합니다. 호출자, 피호출자, 커버리지 갭, 계약(contract), 요약을 단 하나의 MCP 호출로 처리하는 것 가지입니다.

"도구 호출 4번. 파일 읽기 0번. grep 0번. Synapse를 쓰면 에이전트는 탐색이 아니라 실제 작업에 토큰을 쓰습니다." — Synapse 벤치마크 보고서에서

벤치마크 — 자율 보안 감사 · 500k LOC 코드베이스 · 동일 프론티어 모델

더 적은 도구 호출 + 네트워크 지연 없음 = 훨씬 더 빠른 에이전트 루프.

주요 기능

언어 지원

50개 이상의 언어. 하나의 그래프. 수백 개의 저장소를 지원.

모든 주류 언어에 대한 AST 기반 청크 분할과 의존성 엣지 추출 — 플러그인 없이, 설정 없이, 클라우드 없이, 동작합니다.

Elixir Python TypeScript JavaScript Go Rust OCaml Haskell F# Clojure Scala Java Kotlin Swift C C++ C# Ruby PHP Dart Zig Erlang Julia Groovy Solidity GraphQL HCL / Terraform Protobuf SQL Shell PowerShell Lua ...and more

설치

아래의 Quick Start 하다시피 참고하거나, 전체 가이드와 GUI 설치 프로그램은 synapse-mcp.dev/download에서 확인할 수 있습니다.

요금

Free — 골든 그래프 · $0영원

Pro — Shadow Graph 그래프 · $19 / 월

⏱ 일반적인 토큰 절약액이 구독 비용을 초과합니다.

##Synapse는 세션마다 학습합니다

대부분의 AI 도구에는 메모리와 없습니다. 세션이 시작할 때마다 초기화됩니다 — 에이전트는 같은 파일을 읽고, 같은 함수를 발견하다, 같은 질문을 반복합니다. 이는 비용과도 느린 일입니다.

Synapse는 다릅니다. 모든 세션에 걸쳐 축적되는 지속적인 온디바이스 지식 그래프를 유지합니다. 그리고 단순히 그래프를 저장하는 것을 넘어, 사용할수록 더 똑똑해지는 학습 및 강화 계층이 내장되어 있습니다.

학습이 작동하는 방식 — 쉬운 용어로

메모를 잘 정리하는 체계적인 동료를 떠올려 보세요.

1. 지속되는 요약 에이전트(또는 사용자)가 함수가 무엇을 하는지 설명하면 — "This handles Stripe webhook validation and checks for duplicate events" — Synapse는 이를 그래프에 영구적으로 기록합니다. 다음 세션에서 해당 함수를 다루는 모든 에이전트는 자동으로 여러분의 설명을 전달받습니다. 한 번만 작성하면 모든 에이전트가 영구히 혜택을 받습니다.

2. 스스로 학습하는 쿼리 검색이 유용한 결과를 반환하고 에이전트가 그 결과를 사용할 때마다 Synapse는 *"누군가 X를 물어보면 청크 Y가 정답이었다"*는 연관을 조용히 기록합니다. 시간이 지나면 자주 묻는 질문에 가장 유용했던 결과가 누군가 수동으로 조정하지 않아도 자동으로 상단에 떠오릅니다. 이것이 검색 강화입니다. 실제 사용 데이터로 그래프가 자체 랭킹을 개선하는 것입니다.

3. 명시적 우선 순위 지정 특정 결과가 특히 중요하다면 Synapse에 직접 지시할 수 있습니다: "결제 처리에 관한 질문에는 이 청크를 항상 먼저 표시해 주세요." 이 지시 사항은 로컬에 저장되며 이후 모든 세션에서 지켜집니다.

4. 누락 감지 Synapse는 코드베이스에서 가장 많이 조회되는데 설명이 연결되지 않은 부분을 추적합니다. 이를 요청 시 알려주므로, 5분 분량의 주석이 향후 에이전트 세션에서 가장 큰 영향을 줄 위치가 정확히 어디인지 알 수 있습니다.

결과는 복리 효과를 내는 코드베이스 모델입니다. 그래프는 더 풍부해지고 랭킹은 더 정확해지며, 에이전트는 이미 이해된 것을 다시 탐색하는 시간을 덜 씁니다.

🔒 학습 계층은 완전히 로컬에서 동작합니다. 어떤 쿼리, 요약, 사용 신호도 사용자의 기계를 절대 떠나지 않습니다.

✨ 학습 및 메모리 시스템은 Pro 기능입니다. 향후 에이전트 세션을 측정 가능할 정도로 더 빠르게 만드는 피드백 루프를 만드는 동안 — 우리가 가장 독창적인 엔지니어링 작업을 집중한 부분이 바로 여기입니다.

MCP 도구 참조

Synapse는 Model Context Protocol을 통해 13개의 정밀 도구를 제공합니다. 모든 도구는 compress_payload 플래그(기본값 true)를 지원하며, SmartCrusher 압축을 활성화해 정보 손실 없이 응답 토큰을 30~60% 줄입니다.

**FREE**로 표시된 도구는 모든 요금제에서 이용할 수 있습니다. **PRO**로 표시된 도구는 Pro 구독($19/월)이 필요합니다. Pro 기능에는 더 롤백이 가능한 안전한 원자적 쓰기, 세션 간 학습, 중단 복구, 변경 영향 분석 등 삶 것이다 독창적인 엔지니어링이 담겨 있습니다.

ask_synapse — FREE

데폴트 자연어 진입점입니다. 모든 코드베이스 질문이나 작업을 간단한 영어문로 전달하세요. Synapse는 이를 가장 적절한 기본 도구로 라우팅하고, 따라야 할 안전한 next_tool_calls를 반환하며, completion_state와 agent_instruction을 함께 보고해서 다음에 무엇을 해야 할지 항상 알 수 있습니다.

실질적으로 모든 상태 작업 — 코드 탐색, 삭제 안전성 확인, 편집, 디버깅, 테스트 분석, 관리 — 에서 우선 활용하세요. "X를 삭제해도 되나요?", "X는 아직 사용되나요?", "X를 유지해야 하나요?" 같은 질문이라면, 명확할 경우 inputs.chunk_id를 포함하세요. 그렇지 않으면 repository_id(엄밝게는 repo_id) 및 inputs.symbol에 인자 수(arity)로 한정된 정확한 심볼명을 포함하세요. 사용자가 설명적인 문장만 제공한다면 추측하지 말고 구체적인 심볼을 요청하거나 후보를 보여 주세요.

{ "query": "Where is the retry logic for the payment service?", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_search_codebase — FREE

의미, 이름, 패턴으로 코드를 찾습니다. 하나의 도구로 지원되는 세 가지 검색 모드:

{ "action": "symbol", "query": "PaymentService", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_explore_graph — FREE

이미 알려진 청크를 중심으로 한 관계를 탐색합니다. (검색 결과가 제공한)청크 ID를 바탕으로 AST 의존성 그래프를 어떤 방향으로든 이동할 수 있습니다.

어떤 함수를 수정하기 전에 이 도구를 먼저 사용하여 전체 폭발 범위(blast radius)를 이해하세요.

{ "action": "callers", "chunk_id": "abc123", "depth": 3 }

synapse_get_conatext — FREE

편집, 온보딩, 설명을 위한 고급 콘텍스트 수집.

| Action | Description | | ---------- | --- | | find | 열린 의미 탐색 — 의미, 정확, 퍼지, 그래프 탐색을 한 번에 병렬로 쓰는 기능 | | edit | 사전 편집 안전 패킷: 호출자, 피호출자, 반드시 읽어야 하는 파일, 예상 테스트, 계획된 변경에 대한 위험 평가 | | then leads | 특청 청크가 무엇을 하는지 쉽게 설명 | | onboard | 하위 시스템에 대한 안내식 읽기 지도 — 낯선 코드를 이해하는 데 최적 |

{ "action": "edit", "intent": "Refactor the caching layer to use Redis", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_inspect_files — FREE

구조적 인식을 바탕으로 원본 파일과 청크를 얻습니다.

| Action | Description | 설명 | | ------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | read_files | 선택적 줄 범위와 format: "outline" 지원(함수 본문 제거, 시그니처만 유지 — 토큰 60–80% 절약) | | read_chunk | 인메모리 문자열 저장소에서 직접 지정 ID에 통해 단일 청크를 읽기 — 즉시 응답, 디스크 I/O 없음 | | count_lines | 코드베이스 전체에 걸친 인덱싱된 총 줄 수 계산 |

format: "outline"을 전달하면 토큰 비용의 일부로 20개 이상 파일을 스캔할 수 있습니다. 완전한 구현이 필요한 경우에만 format: "full"을 사용하세요.

{ "action": "read_files", "files": [{ "path": "lib/my_module.ex", "ranges": ["45-80"] }], "format": "outline" }

⚠️ 린팅 워크플로 주석: 공백/포맷 위반을 조사하기 위해 파일을 읽을 때는 compress_payload: false를 전달하세요. SmartCrusher는 콘텐츠를 반환하기 전에 추(들여쓰기) 공백을 제거하므로, 수정하려는 해당 위반 사항이 숨을 수 있습니다.

synapse_modify_files — PRO

안전하게 코드를 편집합니다 — 린터 검증을 거치며 실패하면 원자적으로 롤백됩니다.

이 기능은 우리가 또한 가장 자랑스러워하는 것 중 하나입니다. 에이전트의 일반적인 에제 파일 쓰는 것은 위험합니다 — 린터 오류는 손상된 파일, 반쯤 작성된 함수, 또는 빌드되지 않는 커밋을 의미합니다. write_safely는 편집을 메모리에서 시뮬레이션하고, 프로젝트 고유의 리터를 그 결과에 대해 실부하면서, 검증이 통과한 바이트만 디스크에 기록함으로써 이 문제를 완전히 제거합니다. 만약 검증이 실패한다면, 원본 파일은 그대로 유지됩니다.

| Action | Tier | Description | |:---------- |:----- |: --------------------------------------------------------------------------| | write_safely | PRO | 시뮬레이션, 린트 검증, 원자적 쓰기. 실패 시 자동 롤백 — 파일이 절대 깨진 상태로 남지 않음 | | find_and_replace | PRO | 인덱스 그래프 전체에 걸친 패턴 매칭 기반 글로벌 탐색 및 교체 | | delete_chunk | PRO | 그래프/인덱스에서 청크(스니펫) 제거. 원본 코드를 직접 삭제하는 안내는 아니며, 원본 제거 판단 전에 실제 dead_code 증거를 사용해야 합니다. |

항상 synapse_get_context의 edit 액션과 짝을 맞추어 먼저 호출자와 영향 범위를 파악하세요.

{ "action": "write_safely", "path": "lib/my_module.ex", "content": "..." }

synapse_change_review —PRO

푸시 전에 diff를 검토하고 폭발 영향 경로를 평가하세요.

푸시하기 전에 Synapse가 diff가 접촉은 모든 청크를 매핑하고, 위험도를 평가하며, 계약의 파손 여부를 확인하고 어떤 테스트를 실행할지 알려줍니다. 이 과정은 중간 규모의 변경에 대해 통상적으로 20–40분이 소요되는 수작업 코드 리뷰 파도릉 대체합니다.

diff 문자열 또는 커밋 범위를 입력하고, 푸시 전에 실행 가능한 결과물을 얻으세요.

{ "action": "review_diff", "diff": "..." }

synapse_codebase_insights — FREE

단일 호출로 코드베이스 전채 분석. 특정 심볼이나 청크가 여전히 사용되는지, 혹은 삭제해도 안전한지에 대한 함수 단위 증거가 필요할 때는 dead_code 액션(일반적으로 ask_synapse 통해서)을 사용하세요.

{ "action": "overview", "repo_id": "my-org/my-repo" }

삭제 안전 관련 질문은 라우팅, 누락된 입력 유도, 그리고 agent_instruction이 보존되도록 일반적으로 ask_synapse를 통해 접속이 권장됩니다.

{
  "query": "Can I delete this chunk?",
  "repo_id": "my-org/my-repo",
  "inputs": { "chunk_id": "my-org/my-repo:lib/parser.ex:120" }
}

{
  "query": "Is Parser.parse/2 still used?",
  "repo_id": "my-org/my-repo",
  "inputs": { "symbol": "Parser.parse/2" }
}

chunk_id가 없는 경우에는 repo_id와 함께 Parser.parse/2 같은 아리티(arity)가 명시된 심볼을 전달하세요. 서술형 문장은 추측된 삭제 결정이 아니라 명확화나 후보군을 제시해야 합니다.

dead_code를 해석할 때는 preferred_identifier, valid_input_patterns, scope, clause_level_analysis, safe_to_delete, deletion_risk, confidence, caveats, 그리고 supporting_evidence.production_callers / supporting_evidence.test_callers를 읽어보세요. dead_code는 함수 수준이며 절(clause) 수준의 도달 가능성은 현재 지원되지 않는 것으로 보고됩니다. 프로덕션 호출자가 있으면 유지해야 하고, 테스트 전용 호출자나 가시성이 불확실한 경우에는 자동 삭제가 아닌 주의 사항으로 제시해야 합니다.

synapse_test_quality — PRO

테스트 발견 및 커버리지 분석 — 테스트 러너가 필요 없습니다.

AST 그래프에서 직접 테스트 커버리지와 공백을 도출합니다. 테스트를 단 하나도 실행하지 않고도 말이죠. 전체 테스트 스위트를 실행하는 데 몇 분이 걸리는 대규모 코드베이스에서 특히 강력합니다. Synapse는 어떤 함수가 테스트되고 있고 어디에 공백이 있는지, 그리고 어떤 부분에 집중해야 하는지 몇 초 만에 알려줍니다.

{ "action": "find_tests", "symbol": "PaymentService.charge" }

synapse_debug_trace — PRO

AST 그래프에서 직접 디버깅 및 실행 경로 추적.

원시 스택 트레이스를 붙여넣으면 각 프레임을 인덱싱된 청크에 직접 매핑한 근본 원인 분석을 돌려받습니다. 재현 테스트 제안과 해당 경로로 이어진 호출 체인도 함께 제공됩니다. 런타임, 디버거, 실패 시나리오를 다시 실행하지 않아도 됩니다.

{ "action": "resolve_stack", "stack_trace": "..." }

synapse_knowledge_cache — PRO

학습 및 강화 계층. 세션을 초월해 유지되는 지속적인 지식.

이것은 Synapse의 가장 독특한 기능입니다. 작동 원리에 대한 쉬운 설명은 Synapse Learns From Every Session 문서를 참조하세요.

{ "action": "save_summary", "chunk_id": "abc123", "summary": "Handles Stripe webhook validation and idempotency checks." }

synapse_manage_repos — FREE

Synapse 그래프에서 저장소를 등록, 목록화, 관리합니다..

{ "action": "register", "path": "/path/to/my-repo" }

synapse_indexer_control — FREE

상태 확인 및 인덱서 관리.

{ "action": "status", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_capability_manifest — FREE

자기 문서화 도구 표면. 실행 중인 Synapse 버전에서 사용 가능한 도구, 액션, 매개변수의 전체 목록을 반환합니다. 에이전트가 새 세션을 부팅하거나 연결된 서버에서 사용할 수 있는지를 확인할 때 유용합니다.

{}

Git 워크트리 지원

Synapse는 **가상 워크트리 오버레이(VWO)**를 통해 Git 워크트리를 투명하게 지원합니다:

• 델타 인덱싱 — 수정/추가/삭제된 파일만 다시 인덱싱됩니다. 거의 즉시 (< 50ms).

• 오버레이 우선순위 — 워크트리 청크가 부모 저장소 청크를 자동으로 덮어씁니다.

• 병렬 에이전트 워크플로우 — 메인 인덱스를 복제하지 않고 별도의 워크트리에서 여러 하위 에이전트를 생성합니다.

어디서나 사용 가능

Synapse는 개방형 Model Context Protocol을 구현합니다. 도구가 MCP를 사용하면 Synapse와 함께 작동합니다.

IDE 및 편집기: Cursor · Windsurf · VS Code · Zed · JetBrains AI

에이전트: Claude Code · GitHub Copilot · Devin · Aider · Cline · Continue.dev · Replit Agent · Amazon Q · OpenHands · SWE-agent · Plandex · Antigravity

도구: Sourcegraph Cody · Qodo · Tabnine

빠른 시작

전체 설치 가이드 및 GUI 설치 프로그램: synapse-mcp.dev/download

Linux / macOS

curl -fsSL https://downloads.synapse-mcp.dev/install.sh | sh

설치 스크립트를 다운로드하고 실행합니다 — 먼저 확인하세요

Windows

powershell -c "irm https://downloads.synapse-mcp.dev/install.ps1 | iex"

PowerShell에서 실행하세요 — 먼저 스크립트를 확인하세요

설치 프로그램은 MCP 클라이언트(Cursor, Claude Code, Windsurf, VS Code 등)를 자동으로 인식하고 맞는 구성을 작성합니다.

프라이버시

100%로컬. Synapse는 전적으로 사용자 기기에서 실행됩니다. 어떤 코드도 환경 밖으로 나가지 않으며, 클라우드 의존성도, 데이터 유출도 없습니다. 코드베이스는 항상 사용자의 것입니다.

기여 — 에이전트가 Synapse를 더 잘 활용하도록 돕기

이것은 가장 영향력 있는 기여를 가능하게 여기는 것입니다.

LLM은 개발자가 코드베이스를 탐색할 때 grep, find, cat, ls를 사용하는 수많은 코드를 통해 학습되었습니다. 그 근육 기억은 모델 가중치에 자리합니다. 에이전트가 새 프로젝트에 들어오면 더 똑똑하고 비용 효율적인 도구가 있어도 먼저 grep을 시도합니다.

Synapse는 에이전트가 세션 시작 시 로드하는 에이전트 스위트 파일 집합(.agents/skills/synapse-mcp/SKILL.md, AGENTS.md) 을 제공합니다. 이 파일들은 명확한 라우팅 규칙, 안티패턴, 실제 도구 호출 예시를 통해 grep 본능을 대체합니다. 사실상 메타 계층을 위한 런타임 교육으로, 도구가 무엇을 할 수 있는지 뿐만 아니라 어떻게 사용해야 하는지 가르칩니다.

문제는: 우리는 우리가 관찰한 것만 기록할 수 있습니다. 여러분은 특정 에이전트가 무시하는 실패 패턴, 라우팅 갭, 혹은 무시하는 표현을 보았을 수 있습니다. 우리는 그것을 아직 보지 못했습니다. 스킬 파일은 실제 사용 보고서를 통해 더 발전합니다.

우리가 여러분의 도움을 받고 싶은 분야

기여하는 방법

1. 이슈를 여세요 your head – 관찰한 실패 원인 또는 격차를 설명하세요. 사용한 에이전트, 쿼리, 실제 수행된 일과 있어야 했던 일을 포함하세요.

2. PR을 열어 주세요 – AGENTS.md 또는 .agents/skills/synapse-mcp/SKILL.md를 직접 수정하세요. 스킬 파일 PR은 테스트가 필요 없이 빠르게 검토되고 병합됩니다.

3. 벤치마크를 공유하세요 – 여러분의 코드베이스에서 Synapse 대 쉘 도구를 비교한 것이나 숫자가 있다면 우리가 공개하고 싶습니다.

스킬 파일은 저장소 루트와 .agents/에 있습니다. 일반 Markdown이라 Elixir 지식이 필요 없습니다. 무엇이 잘못됐는지 설명할 수 있다면 해결책도 적을 수 있습니다.

다음 단계 — Myelix Agents · 2026년 Q3 출시 예정

Synapse는 시존 AI 에이전트에게 코드베이스의 정밀 경로를 제공합니다. Myelix Agents는 그 다음 단계입니다. 코드 작성 전에 생각하는 것을 최우선으로 만든 AI 코딩 에이전트입니다.

현재의 에이전트는 파일을 읽고, 변경하고, 좋은 결과를 기대하는 방식으로 반응합니다만, Myelix Agents는 계획합니다. 명시적인 작업 모델을 유지하고, 코드에 닿기 전에 위험을 판단하며, 이전 세션의 학습(Synapse 지식 그래프를 통해)을 활용하고, 문제가 발생하면 경로를 수정합니다. 속도보다 정확도. grep보다 사고.

Synapse Pro 사용자에게는 얼리 액세스가 제공됩니다. 대기자 명단 →

지원

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링크

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