런타임 진단: 패키지·Node 버전, 해석된 data_dir, embedding_enabled, sqlite-vec 활성 여부, 임베딩 파이프라인 로드 여부 등.

MCP 호스트가 넘기는 used_tokens·대화 본문·tool 결과 문자열을 tiktoken으로 합산해 컨텍스트 사용량을 추정합니다.

summarization_start_ratio(기본 75%) 이상일 때만 실행하도록 context_percentage 또는 used_tokens+max_tokens로 검증합니다.

시맨틱 메모리에 project_id·session_id 스코프로 저장합니다. 동일 key는 upsert됩니다.

관련 메모리 청크를 반환합니다. sqlite-vec(vec0) KNN이 켜지면 DB 내 벡터 인덱스로 검색하고, 아니면 JS 코사인으로 폴백합니다.

semantic_search_memory와 동일 스코프로 검색 후 tiktoken 예산 내 마크다운 블록을 만듭니다.

새 세션/compaction 직후 컨텍스트 상단 주입 블록을 반환합니다.

SQLite에 저장된 compaction 요약 등의 메타를 나열합니다.

save_memory로 저장한 semantic_memories 항목을 삭제합니다. id 직접 삭제 또는 (project_id+session_id+key) 기준 삭제를 지원합니다.

Project Brain: 프로젝트 메타, 마일스톤·태스크, 최근 결정/지식, Unity 파일 인덱스 건수를 한 번에 조회합니다. project_id 생략 시 default_project_id.

Project Brain: 마일스톤을 추가합니다(자동 order_num).

Project Brain: 마일스톤을 세부 태스크로 나눕니다. tasks가 비어 있으면 마일스톤 정보와 함께 모델이 tasks 배열을 채워 재호출하도록 안내합니다.

Project Brain: 태스크 상태·노트(설명에 타임스탬프 부가)·누적 actual_hours 갱신.

Unity 프로젝트 루트(기본: process.cwd)를 스캔해 project_files 테이블을 갱신합니다. Assets가 있으면 그 하위 위주로 .cs 등 인덱싱.

시맨틱 메모리(semantic_memories) + 결정/지식 테이블 텍스트에 로컬 임베딩 코사인 랭킹을 합쳐 검색합니다.

새 세션 시작 시 호출: 프로젝트 브레인 요약 마크다운(inject_block) + 구조화 JSON + 최근 compaction 스니펫 + 시맨틱 상위 청크.

로컬 infinite_context_keeper.sqlite의 사용자 데이터 전부 삭제(메모·시맨틱·프로젝트 브레인·컴팩션·Unity 인덱스 등). 되돌릴 수 없음. confirm을 정확히 보내야 실행됩니다.