timothywarner-org/context-engineering
요약
MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 AI 에이전트의 시맨틱 메모리와 하이브리드 RAG를 구현하는 기술 가이드를 제공합니다. FastMCP, LangGraph, 벡터 및 그래프 저장소를 결합하여 프로덕션 수준의 장기 기억 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다.
핵심 포인트
- MCP를 활용한 AI 에이전트의 장기 기억 구현 방법 제시
- FastMCP와 LangGraph를 결합한 고급 에이전트 워크플로우
- 하이브리드 RAG 및 시맨틱 메모리 구축 기술 포함
- 벡터 데이터베이스와 지식 그래프를 활용한 컨텍스트 엔지니어링
저장소: timothywarner-org/context-engineering
언어: Python
Stars: 23
Forks: 20
주제: ai-agents, ai-memory, anthropic, azure-ai-search, chromadb, claude, context-engineering, fastapi, fastmcp, hybrid-rag, knowledge-graph, langgraph, llm, mcp, mcp-tools, model-context-protocol, python, rag, semantic-memory, vector-database
설명:
🧠 잊어버리는 AI를 만드는 것을 멈추세요. 프로덕션 수준의 시맨틱 메모리 (semantic memory), 하이브리드 RAG (hybrid RAG), 그리고 WARNERCO Schematica 교육용 앱을 통해 MCP (Model Context Protocol)를 마스터하세요. FastMCP + LangGraph + 벡터/그래프 저장소 (Vector/Graph stores)를 활용합니다. 당신의 AI 어시스턴트를 위한 장기 기억이 여기서 시작됩니다.
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