커서에 영구 메모리를 제공하는 Graphiti MCP

AI 지원 소프트웨어 개발이 인기를 끌면서 AI 코딩 어시스턴트가 인간 개발자와 동일한 교차 세션 '메모리'를 확보하여 프로젝트의 코딩 사양, 기본 설정, 특정 프로세스, 요구 사항 세부 사항까지 기억하고 적용할 수 있도록 하는 방법이 핵심 과제로 떠올랐습니다. 현재 널리 사용되는 AI 통합 개발 환경(IDE)은 다음과 같습니다. Cursor 완벽한 메모리 솔루션은 아직 제공되지 않았습니다.

오픈 소스 임시 매핑 프레임워크를 사용한 최근 연구 Graphiti 뿐만 아니라 MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 Cursor IDE 영구 메모리 기능을 추가하려는 시도는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 통합을 통해 다음을 수행할 수 있습니다. Cursor 내부의 AI 어시스턴트는 정보를 효율적으로 저장, 관리 및 불러올 수 있어 더 복잡한 개발 작업을 처리할 수 있습니다.

기억이 오래 남는 것이 중요한 이유는 무엇인가요?

세션 전반에 걸쳐 메모리 기능이 부족하다는 것은 AI 프로그래밍 어시스턴트가 각 상호작용 또는 새로운 개발 세션에 대한 컨텍스트 정보를 다시 획득해야 할 수 있음을 의미합니다. 이는 효율성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 복잡한 프로젝트와 장기적인 작업을 처리하는 능력에도 제한을 줍니다. 영구 메모리를 사용하면 AI가

일관성 유지프로젝트 주기 전반에 걸쳐 동일한 코딩 표준과 개발자 기본 설정을 따르도록 합니다.
컨텍스트장기 프로젝트 요구 사항과 진화하는 기술 사양에 대한 이해도 향상.
복잡한 작업 처리과거 상호 작용 및 프로젝트 지식을 기반으로 보다 복잡한 다단계 개발 작업을 수행합니다.

AI 프로그래밍 어시스턴트가 단순한 코드 완성 도구에서 진정한 지능형 개발 파트너로 진화하기 위해서는 안정적인 메모리를 확보하는 것이 핵심 단계입니다.

MCP와 Graphiti 이해하기

MCP 또는 모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 애플리케이션을 용이하게 하기 위해 설계된 프로토콜입니다(MCP 클라이언트)와 외부 리소스(MCP (서버)는 AI 모델 간의 구조화된 상호 작용을 위한 개방형 표준입니다. 이를 통해 AI 모델이 외부 데이터나 도구에 액세스하여 정적 학습 데이터의 한계를 극복할 수 있습니다. 이번 통합에서는Graphiti 의 역할을 수행합니다. MCP 서버와 Cursor IDE 계약 실패 MCP Client.

Graphiti 은 특히 동적 환경에서 작동하는 AI 지능을 위해 시간 인식 지식 그래프를 구축하고 쿼리하기 위한 프레임워크입니다. 정적 또는 일괄 업데이트 벡터 데이터베이스에 크게 의존하는 기존의 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식과 달리, 검색 증강 생성은Graphiti 사용자 상호 작용, 정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터, 외부 정보를 일관성 있고 쿼리가 가능한 그래프로 지속적으로 통합합니다. 이 프레임워크는 전체 그래프를 완전히 다시 계산할 필요 없이 점진적인 데이터 업데이트, 효율적인 검색, 정확한 기록 상태 쿼리를 지원하므로 대화형 상황 인식 AI 애플리케이션을 개발하는 데 이상적입니다.

Graphiti 팀은 실험적인 MCP 서버를 통해 프레임워크 기능을 도구 형태로 AI 인텔리전스( Cursor 에이전트)가 직접 호출됩니다. 이 경우 Cursor 개발 커뮤니티에서의 인기와 팀 자체의 경험을 고려하여 Cursor 시연을 위해 MCP 통합은 자연스러운 선택입니다.

커서에 맞게 Graphiti 사용자 지정

Graphiti 한 가지 기능은 사용자 정의 엔티티 정의를 통해 풍부한 도메인별 데이터 구조를 사용할 수 있도록 하여 일반 그래프 노드를 구체적인 모델로 대체하는 것입니다. 예를 들어, 다음과 같은 경우 Cursor IDE 통합 시나리오는 다음을 정의할 수 있습니다. Requirement(수요) 엔티티:

from pydantic import BaseModel, Field
class Requirement(BaseModel):
"""需求代表了产品或服务必须满足的特定需要、特性或功能。
始终确保在需求和其所属项目之间创建一条边，并在边上明确指出该需求是一个 requirement。
识别和提取需求的说明：
1. 寻找明确的需求或必要性陈述（“我们需要X”，“X是必需的”，“X必须有Y”）。
2. 识别描述系统应做什么的功能规范。
3. 注意非功能性需求，如性能、安全或可用性。
4. 提取必须遵守的约束或限制。
5. 关注清晰、具体、可衡量的需求，而不是模糊的愿望。
6. 如果提到优先级或重要性（“关键”、“高优先级”等），则捕获它们。
7. 包括需求之间的明确依赖关系。
8. 保留原始意图和范围。
9. 根据领域或功能进行适当分类。
"""
project_name: str = Field(
...,
description='需求所属项目的名称。',
)
description: str = Field(
...,
description='需求的描述。仅使用上下文中提到的信息来编写此描述。',
)

이 구조화된 접근 방식은 다음을 가능하게 합니다. Cursor 프로젝트 요구 사항을 정확하게 저장하는 기능 Graphiti 를 지식 그래프에 저장하고 필요할 때 검색할 수 있습니다.

통합 구현 단계

최고 사령관(군) Graphiti (명목식 형태로 사용됨) MCP 서버는 Cursor IDE 를 사용하여 메모리 기능을 제공하는데, 주로 다음 단계를 통해 이루어집니다:

구성: Will Cursor IDE 에 연결하도록 구성 Graphiti MCP 서버 기반 MCP 클라이언트를 사용하여 직접 상호작용 채널을 설정할 수 있습니다. 자세한 구성은 Graphiti MCP 를 클릭하세요.
사용자 지정 엔티티 정의: in Graphiti 프로젝트 사양, 코딩 표준 등을 나타내는 사용자 지정 엔티티를 정의합니다. Requirement(수요),Preference(기본 설정),Procedure(프로세스) 등
실시간 데이터 업데이트: 지침 Cursor 어시스턴트가 Graphiti 지식창고에서 엔티티 추가 및 업데이트하기. 예를 들어 개발자가 UI 프레임워크 기본 설정의 Chakra UI 로 변경 ShadCN 변경이 이루어지면 이 변경 사항은 변경 시간을 기록하는 시계열 메타데이터와 함께 아틀라스에 즉시 반영됩니다.
사전 작업 검색: 지침 Cursor 작업을 수행하기 전에 어시스턴트가 쿼리합니다. Graphiti를 사용하여 저장된 기본 설정, 요구 사항 및 프로세스를 검색할 수 있습니다. 이 정보는 여러 세션과 프로젝트에 걸쳐 영구적으로 유지될 수 있습니다.

해당 프로젝트는 다음과 같은 데모 비디오를 제공합니다. Cursor 에이전트는 어떻게 Graphiti MCP 서버를 사용하여 프로젝트 요구 사항과 개발자 기본 설정을 관리하고 불러올 수 있습니다.

잠재적 영향 및 다음 단계

이 작품 Cursor 와 함께 Graphiti MCP 통합을 통해 AI 코딩 어시스턴트에게 지속적이고 구조화된 기억을 부여하는 효과적인 방법을 보여주었습니다. 동안 Graphiti (명목식 형태로 사용됨) MCP 이 서버는 아직 실험 단계에 있지만, AI가 현재의 지침을 이해할 뿐만 아니라 축적된 지식과 맥락을 바탕으로 더 스마트하고 개인화된 지원을 제공한다는 점에서 AI 지원 개발 도구의 미래 방향을 예고합니다. 이를 통해 개발 효율성이 크게 향상되고 AI가 장기적이고 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에 참여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

오른쪽 Graphiti 프레임워크 또는 MCP 통합에 관심이 있는 개발자는 다음 리소스를 자세히 살펴볼 수 있습니다:

Graphiti GitHub 리포지토리: https://github.com/getzep/graphiti
MCP 서버 문서: https://github.com/getzep/graphiti/blob/main/mcp_server/README.md
Zep 관련 연구 논문(arXiv): Zep에이전트 메모리를 위한 시간적 지식 그래프 아키텍처