코딩 에이전트를 위한 영구 프로젝트 지식 그래프

개념, 아키텍처 및 결정에 대한 그래프를 구축하고 쿼리할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다. 이를 통해 코딩 에이전트가 세션 간에도 기억할 수 있습니다.

LLM은 인덱서 역할을 합니다. AST 파싱이나 정적 분석 과정이 필요 없습니다. 에이전트는 코드를 읽고, 자신만의 언어로 개념을 작성하며, 향후 작업을 수행하기 전에 이 개념들을 쿼리합니다. 그래프는 코드 심볼이 아닌 개념—기능(features), 모듈(modules), 패턴(patterns), 결정(decisions)—을 저장합니다.

understand → work → update

세션 시작 시 — 에이전트는 list_roots를 호출하여 자신을 정렬합니다.
작업 전 — 에이전트는 자연어 쿼리(또는 정확한 ID 조회를 위한 get_concept)로 understand를 호출합니다.
작업 후 — 에이전트는 자신이 구축한 내용을 기록하기 위해 create_concept 또는 update_concept를 호출합니다.

모든 내용은 .megamemory/knowledge.db에 있는 프로젝트별 SQLite 데이터베이스에 영구적으로 저장됩니다.

npm install -g megamemory

참고
Node.js >= 18이 필요합니다. 임베딩 모델(~23MB)은 첫 사용 시 자동으로 다운로드됩니다.

megamemory install
대화형 설치 프로그램을 실행하고 사용할 에디터를 선택하세요:

참고
설치 프로그램은 성공적인 읽기/병합(read/merge) 후에만 설정 파일을 업데이트하며, 기존의 플러그인/명령어 파일이 MegaMemory 관리 대상으로 표시되지 않은 한 덮어쓰지 않습니다.

megamemory install --target opencode
다음 항목들을 구성합니다:

• ~/.config/opencode/opencode.json에 MCP 서버
• ~/.config/opencode/AGENTS.md에 워크플로우 지침
• ~/.config/opencode/tool/megamemory.ts에 스킬 툴 플러그인
• 초기 그래프 생성을 위한 부트스트랩 명령어 /user:bootstrap-memory - 세션 지식 영구 저장을 위한 저장 명령어 /user:save-memory

오픈코드를 재시작하여 설치를 완료하세요.

megamemory install --target claudecode
다음 항목들을 구성합니다:

• ~/.claude.json에 MCP 서버
• ~/.claude/CLAUDE.md에 워크플로우 지침
• ~/.claude/commands/에 명령어들

megamemory install --target antigravity
다음 항목들을 구성합니다:

• ./mcp_config.json에 MCP 서버
  (작업 공간 수준)

megamemory install --target codex
구성합니다:

• MCP 서버는 ~/.codex/config.toml에서

• 워크플로우 지침은 ~/.codex/AGENTS.md에 있습니다.

megamemory를 stdio MCP 서버로 추가합니다. 명령어는 단순히 megamemory입니다

(인수 없음). 이 명령어는 작업 디렉터리 상대 경로의 .megamemory/knowledge.db 파일을 읽고 씁니다. 또는 MEGAMEMORY_DB_PATH를 설정하여 이를 재정의할 수 있습니다.

{
"megamemory": {
"type": "local",
...

개념 종류 (Concept kinds): feature

· module

· pattern

· config

· decision

· component

관계 유형 (Relationship types): connects_to

· depends_on

· implements

· calls

· configured_by

지식 그래프를 브라우저에서 시각화합니다:

megamemory serve

• 노드는 종류별로 색상이 지정되고 엣지 수에 따라 크기가 결정됩니다.
• 점선 엣지는 부모-자식 링크를, 실선 엣지는 관계를 나타냅니다.
• 모든 노드를 클릭하여 요약 정보, 파일 및 엣지를 검사할 수 있습니다.
• 검색은 하이라이트/딤 필터링을 지원합니다.
• 포트 4321가 사용 중인 경우, 다른 포트를 선택하라는 메시지가 표시됩니다.

megamemory serve --port 8080 # 사용자 지정 포트

src/
index.ts CLI 진입점 + MCP 서버 (9개 도구)
tools.ts 도구 핸들러 (understand, get_concept, create, update, link, remove, list_conflicts, resolve_conflict)
...

임베딩(Embeddings) — Xenova/all-MiniLM-L6-v2 (ONNX, 양자화)를 통해 인프로세스 방식으로 처리됩니다. API 키가 필요 없으며, 첫 모델 다운로드 이후에는 네트워크 호출이 없습니다.저장소(Storage) — WAL 모드를 사용하는 SQLite에 소프트 삭제 기록 및 스키마 마이그레이션(현재 v3) 기능이 포함되어 있습니다.검색(Search) — 노드 임베딩에 대한 브루트 포스 코사인 유사도 검색을 사용하며, 10k 미만의 노드를 가진 그래프에는 충분히 빠릅니다.병합(Merge) — 개념 ID를 통한 양방향 병합 기능을 제공하며, MCP 도구를 이용한 AI 지원 충돌 해결이 가능합니다.

브랜치가 분기되면, 각각 .megamemory/knowledge.db 파일을 독립적으로 업데이트할 수 있습니다. SQLite 파일은 git에 의해 자동 병합될 수 없으므로, megamemory는 전용 병합 명령어를 제공합니다.

megamemory merge main.db feature.db --into merged.db

개념들은 ID로 비교됩니다: 동일한 노드는 중복 제거되고, 충돌하는 노드는 단일 병합 그룹 UUID 아래에 ::left/::right 변형으로 유지됩니다. --left-label 및 --right-label을 사용하면 기본 측면 레이블을 브랜치 이름으로 대체할 수 있습니다.

megamemory merge main.db feature.db --into merged.db --left-label main --right-label feature-xyz

megamemory conflicts # 사람이 읽기 쉬운 요약 정보
megamemory conflicts --json # 기계가 읽기 쉬운 출력 형식
megamemory conflicts --db 경로 # 데이터베이스 경로 지정

megamemory resolve <merge-group-uuid> --keep left # 왼쪽 버전 유지
megamemory resolve <merge-group-uuid> --keep right # 오른쪽 버전 유지
megamemory resolve <merge-group-uuid> --keep both # 두 개 모두 별도의 개념으로 유지

AI 에이전트가 /merge를 실행하면, list_conflicts를 호출합니다.

, 현재 소스 파일과 두 버전을 모두 검증한 후, 다음을 포함하는 resolved: {summary, why?, file_refs?}와 검증 reason을 호출합니다. 이는 맹목적으로 어느 한쪽 편을 들지 않고, 코드베이스가 현재 반영하고 있는 내용으로 해결합니다.