devmcp-context: 에이전트를 위한 간단한 AI 메모리 레이어

AI 어시스턴트(AI assistants)는 유용하지만, 세션(session) 사이의 중요한 세부 사항을 자주 잊어버립니다. 이로 인해 결정 사항, 프로젝트 노트, 버그 및 작업(tasks)을 추적하기가 어려워집니다. devmcp-context는 프로젝트 폴더 내에 존재하는 간단한 메모리 레이어(memory layer)를 에이전트(agent)에게 제공함으로써 이 문제를 해결합니다. 이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP) 서버로 구축되었으므로, 에이전트에 연결하기만 하면 에이전트가 메모리를 저장, 읽기, 검색, 편집 또는 삭제해야 할 때 MCP 도구(tools)를 자동으로 사용할 수 있습니다. 이 포스트는 devmcp-context가 무엇을 하는지, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 시도해 볼 수 있는지에 대한 빠르고 쉬운 개요를 제공합니다.

왜 만들었는가
AI 도구들을 사용하면서 저는 동일한 문제에 계속 직면했습니다:

• 에이전트가 이전의 결정 사항을 잊어버립니다.
• 중요한 컨텍스트(context)가 채팅 기록 속에 파묻혀 버립니다.
• 무언가 변경되었을 때 메모리를 수동으로 편집할 방법이 필요했습니다.
• 저는 가시적이고, 단순하며, 파일 기반(file-based)인 솔루션을 원했습니다.
  그래서 저는 AI 에이전트를 위한 경량 메모리 시스템으로서 devmcp-context를 구축했습니다.

기능
devmcp-context는 ai-context/ 폴더 내의 일반 텍스트 파일(plain text files)에 메모리를 저장합니다. 이는 다음을 의미합니다:

• 에이전트가 무엇을 기억하는지 확인할 수 있습니다.
• 메모리를 직접 편집할 수 있습니다.
• 프로젝트 폴더에서 직접 항목을 변경하거나 삭제할 수 있습니다.
• 저장된 컨텍스트 전체를 검색할 수 있습니다.
• 데이터베이스(database)가 필요하지 않습니다.
• 메모리가 세션(sessions)을 가로질러 유지됩니다.

메모리 카테고리
이 프로젝트는 메모리를 다섯 가지 카테고리로 분류합니다:

• project: 장기적인 프로젝트 노트 및 컨벤션(conventions)용
• decisions: 아키텍처(architecture) 선택 및 추론용
• errors: 버그, 실패 및 수정 사항용
• tasks: 진행 중인 작업용
• ephemeral: 수명이 짧은 스크래치패드(scratchpad) 노트용
  각 카테고리는 메모리가 하나의 거대한 텍스트 더미로 변하는 대신 이해하기 쉽게 유지되도록 도와줍니다.

작동 방식
보통 에이전트에게 모든 것을 일일이 기억하라고 수동으로 말하지는 않습니다.

대신, 에이전트 설정에 devmcp-context를 MCP 서버로 연결하면, 에이전트가 필요할 때 다음과 같은 도구(tools)를 호출할 수 있습니다:

• context_save: 메모리 컨텍스트(memory context)를 생성하거나 업데이트합니다.
• context_load: 특정 카테고리에서 메모리를 읽어옵니다.
• context_search: 일치하는 항목을 찾습니다.
• context_delete: 항목을 삭제합니다.
• context_status: 카테고리 요약을 확인합니다.
• context_purge_expired: 만료된 항목을 정리합니다.

이것이 핵심 아이디어입니다. 에이전트는 MCP 도구(tools)를 사용하고, 메모리는 여러분의 프로젝트 폴더에 저장되어 언제든 확인할 수 있습니다.

구조
메모리는 마크다운(markdown) 파일로 저장되므로, 검토하고 편집하기가 쉽습니다.

사용 방법
먼저, 패키지를 설치하세요:
pip install devmcp-context

uv를 사용하는 경우:
uv add devmcp-context

그 후, 에이전트의 MCP 설정(config)에 서버를 연결합니다. 연결이 완료되면, 에이전트는 필요할 때 자동으로 도구들을 사용할 수 있습니다.

예시 워크플로 (Example Workflow)
간단한 개념은 다음과 같습니다:

1. devmcp-context를 에이전트에 연결합니다.
2. 에이전트는 메모리를 저장, 읽기, 검색, 편집 또는 삭제해야 할 때 MCP 도구를 자동으로 사용합니다.
3. 메모리는 프로젝트 폴더 내에 일반 마크다운 파일로 저장됩니다.
4. 원한다면 해당 파일들을 직접 열어서 수동으로 편집할 수도 있습니다.
   이 방식은 자동화와 수동 제어권을 모두 제공합니다.

이것이 유용한 이유
이 설정은 다음과 같은 상황에서 도움이 됩니다:

• 세션 간 더 나은 연속성 (continuity)
• 에이전트 대화에서의 반복 감소
• 감사(audit) 가능한 명확한 프로젝트 메모리
• Git 기반 프로젝트에 적합한 간단한 워크플로

저에게 가장 큰 이점은 메모리가 더 이상 블랙박스(black box)가 아니라는 점입니다.

간단한 데모
실제 설정에서 에이전트는 서버를 통해 MCP 도구를 호출하며, 여러분은 여전히 프로젝트 폴더 내 파일들에 대한 완전한 제어권을 유지합니다.

context_save(category="decisions", key="auth-strategy", value="Use JWT with refresh tokens", tags=["security"]) context_load(category="decisions") context_search(query="JWT")

마치며

devmcp-context는 다음과 같이 단순함을 지향합니다:
파일 기반(file-based), 사람이 읽을 수 있는(human-readable), 검색 가능한(searchable), 편집 가능한(editable), 지속적인(persistent)

이것이 바로 유용함을 만드는 핵심입니다. 에이전트는 MCP 도구들을 자동으로 사용할 수 있지만, 메모리는 여전히 여러분이 원할 때 언제든 열고, 편집하거나, 삭제할 수 있는 일반 파일(plain files) 형태로 존재합니다. 만약 AI 보조 워크플로우(AI-assisted workflows)를 구축하고 있으며 신뢰할 수 있는 메모리를 원한다면, 이것은 좋은 시작점이 될 것입니다. 직접 시도해보고 싶다면, 프로젝트 문서(docs)를 확인하고 한 번 사용해 보세요.

링크
GitHub: github.com/kushal1o1/devmcp-context
PyPI: pypi.org/project/devmcp-context
Docs: kushal1o1.github.io/devmcp-context