@putervision/state-memory-mcp는 제로 인프라, 결정론적(deterministic) Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 코딩 어시스턴트(Cursor, Claude Code, Gemini, Copilot 등)에게 작업, 결정, 산출물, 계획, 차단 항목 및 그 의미적 관계와 같은 워크플로 상태를 추적하기 위한 구조화된 영구 SQLite 그래프를 제공합니다.
🌐 공식 문서 및 웹사이트: statememorymcp.com
사전 요구사항: Node.js >= 18.18.0
# 1. Install globally
npm install -g @putervision/state-memory-mcp
# 2. Navigate to your project directory
cd your-project
# 3. Initialize state-memory-mcp
# Creates .state-memory-mcp/, updates .gitignore, registers project,
# and scaffolds IDE instructions and MCP configs for Cursor, Claude, VS Code, Windsurf, etc.
state-memory-mcp init
# Done! Restart your IDE or Agent Manager to activate.# Run directly via binary (after global install)
state-memory-mcp run
# Re-initialize across all registered workspace projects
state-memory-mcp init-globalRelated MCP server: AIVectorMemory
🧠 결정론적 상태 메모리: 메모리 연산에 LLM이 개입하지 않으며, 빠르고 결정론적인 SQLite 그래프 탐색을 제공합니다.
⚡ 13개의 프로덕션급 통합 MCP 도구: 전체 CRUD, 관계 연결, DAG 사이클 검사, FTS5 검색, TF-IDF RAG, 타임트래블 기록 롤백, 명세 기반 개발(SDD) 및 자동 복구 검증을 지원합니다.
📉 효율적인 컨텍스트 관리: 컨텍스트를 로컬 SQLite 데이터베이스로 오프로드하여 프롬프트 컨텍스트 비대화와 컨텍스트 창 사용량을 줄이는 데 도움을 줍니다.
🚀 67%~74% 지연 시간 단축: 다단계 파일 스캔 루프를 제거하여 에이전트가 차단되지 않은 작업과 차단 항목을 밀리초 단위로 검색할 수 있습니다.
🤝 멀티 에이전트 블랙보드: 병렬 서브에이전트가 결정, 작업 및 차단 항목 업데이트를 안전하게 게시할 수 있는 공유 컨텍스트 저장소입니다.
🎨 인터랙티브 3D 비주얼라이저: 브라우저 기반 다크모드 3D WebGL 힘 기반 그래프 비주얼라이저(state-memory-mcp view)입니다.
🔗 듀얼 MCP 시너지: @putervision/vision-memory-mcp와 연동하여 시각적 상태 캐싱, 지각 해싱, 암호화 멀티모달 증거 팩을 구성할 수 있습니다.
🛡️ 100% 로컬 및 프라이빗: 로컬 우선 아키텍처로, 모든 상태는 작업 공간의 .state-memory-mcp/ 안에 유지됩니다.
@putervision/state-memory-mcp는 5가지 핵심 워크플로 도메인에 걸쳐 구성된 13개의 프로덕션급 통합 MCP 도구를 제공합니다:
그래프 및 관계: manage_nodes(노드 CRUD, FTS5/TF-IDF 벡터 검색, 원자적 배치 변경, 관찰 메모), manage_edges(타입화된 DAG 링크, 멀티모달 시각적 상태 연결).
작업 실행 및 작업 큐: manage_tasks(위상 정렬 의존성 큐, 차단 항목 감지, 산출물 포함 작업 완료, 자동 정리), manage_sessions(에이전트 귀속, 턴 추적, 컨텍스트 부트스트랩).
명세 기반 개발(SDD): manage_specs(PRD/RFC 파싱, 요구사항-작업 분해, 실시간 승인 기준 검증, 준수 점수 산정).
분석, 감사 및 진단: get_analytics(벨로시티, 번다운, 토큰 ROI, 인지 부하, 임계 경로), get_events(SHA-256 변조 방지 이벤트 원장), run_diagnostics(DAG 검증, 상태 점검, AST 참조 무결성).
데이터, 스냅샷 및 멀티 에이전트: manage_snapshots(체크포인트, 타임트래블 실행 취소), manage_database(백업, 체크섬 감사, VCS 브랜치 병합), manage_data(대량 가져오기/내보내기, ML 궤적), query_graph(서브그래프, 의존성 추적, 원시 SQL), use_blackboard(멀티 에이전트 비동기 토픽 보드).
👉 전체 매개변수 사양, 반환 스키마 및 예제 페이로드는 **도구 참조 가이드**와 **공식 API 레퍼런스**를 참조하세요.
AI Agent Prompt / Task
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┌─────────────────────────────────┐
│ Agent Session Attribution │ ──▶ manage_sessions(action: "start")
└────────────────┬────────────────┘
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┌─────────────────────────────────┐
│ Context & Task Prioritization │ ──▶ get_analytics(action: "summary")
│ │ ──▶ manage_tasks(action: "next")
└────────────────┬────────────────┘
│
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┌─────────────────────────────────┐
│ Deterministic Graph Mutation │ ──▶ manage_nodes(action: "create"|"update")
│ (Tasks, Decisions, Blockers) │ ──▶ manage_edges(action: "add"|"link_visual")
└────────────────┬────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────┐
│ Spec & Integrity Verification │ ──▶ manage_specs(action: "compliance"|"verify")
│ │ ──▶ run_diagnostics(action: "validate")
└────────────────┬────────────────┘
│
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┌─────────────────────────────────┐
│ Persistent SQLite Storage │ ──▶ .state-memory-mcp/graph.db (WAL mode)
│ Append-Only Event Ledger │ ──▶ SHA-256 Cryptographic Audit Chain
└─────────────────────────────────┘docs/ 디렉토리에서 전용 가이드와 심층 분석을 살펴보세요:
가이드 | 설명 |
정보 밀도가 높은 아키텍처 개요, 모듈 인벤토리, 데이터 흐름 및 설계 결정 사항. | |
단계별 마이그레이션 가이드, 레거시 도구 매핑 테이블 및 | |
인지 외부화, FSM 형식주의, 첫 홉 결정론 및 벤치마크 지표. | |
노드 유형( | |
⚙️ 구성 및 IDE 설정 | 자동 초기화 세부 사항, 환경 변수 테이블 및 에디터 구성(Cursor, VS Code, Claude, Antigravity, Windsurf). |
🛠️ CLI 명령어 레퍼런스 | CLI 플래그( |
세션 수명주기, 이벤트 감사 추적, 스냅샷, 궤적, 하위 디렉토리 지원 및 명세 기반 개발. | |
13개 통합 MCP 도구 전체, 읽기 전용 | |
모든 MCP 엔드포인트에 대한 공식 매개변수, 반환 스키마 및 코드 시그니처. | |
인터랙티브 WebGL 3D 힘 기반 그래프 비주얼라이저의 조회 및 내보내기. | |
🗄️ 데이터베이스 스키마 | SQLite 테이블, 컬럼, 인덱스 및 스키마 마이그레이션 이력. |
자율 AI 에이전트가 state-memory-mcp가 포함된 저장소에 진입하면:
1. Orient & Bootstrap ──▶ manage_sessions(action: "start") + get_analytics(action: "summary")
2. Task Selection ──▶ manage_tasks(action: "next") + manage_tasks(action: "find_blockers")
3. Trace Context ──▶ query_graph(action: "trace") + manage_specs(action: "compliance")
4. Execute & Record ──▶ manage_nodes(action: "create", type: "decision") + manage_edges(action: "link_visual")
5. Validate & Close ──▶ run_diagnostics(action: "validate") + manage_tasks(action: "complete") + manage_sessions(action: "end")# Run full unit, integration, and performance benchmark test suite across all 110 test files (406 tests)
npm run testPuterVision에서 개발 및 유지 관리합니다. MIT 라이선스에 따라 배포됩니다.
로컬 저장 보장: 모든 그래프 데이터, 결정 기록 및 이벤트 로그는 작업 공간에 100% 로컬로 유지됩니다. 텔레메트리 또는 프로젝트 데이터가 전송되는 경우는 없습니다.
상표 및 비제휴: 제품 이름(Cursor, Claude Code, Gemini, Windsurf, VS Code, GitHub, SQLite)은 각 소유자의 자산이며 호환성 식별 목적으로만 사용됩니다.
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Persistent memory and cross-session learning for AI coding assistants (hosted remote MCP).
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/putervision/state-memory-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server