Show GN: 공유 가능한, Graph기반의 AI Memory MCP 입니다.

AI와의 대화나 문서를 Sqlite나 PostgreSQL에 저장하는 오픈소스 MCP입니다.

LLM Wiki나 다른 메모리와의 차이점은 AI간의 메모리 공유 및 검색입니다.
집에서의 작업과 사무실에서의 작업을 하나의 메모리로 공유 하는 것이 가능합니다. 또는 팀원간의 작업 결과를 하나의 메모리로 공유 가능합니다.

데이터는 Graph+RAG로 변경되어 DB에 저장됩니다.
Graph는 Event-Centric Knowledge Graph (ECKG)이고, 특징으로는 다른 그래프처럼 관계 스키마를 미리 정하지 않습니다. 데이터를 쌓으면서 계속 발전시킵니다.

설치는 만들어진 압축 파일을 풀어서 실행하거나 오픈소스로 직접 설치하시면 됩니다.
압축파일을 풀어서 실행하면, 매니저가 실행됩니다.
저장할 DB를 선택하고, MCP를 설치할 AI를 고르면 나머지는 모두 자동으로 진행됩니다.

Sample DB도 포함시켜 놓았으니, 설치하셔서 실제 동작을 확인하기 편하실 될겁니다.
Sample DB는 저작권 문제가 없는 비틀즈 위키디피아 문서와 셜록홈즈 원문 소설입니다. (영어지만 다른 언어로 검색이 됩니다.)

감사합니다.

소스 : https://github.com/rawdev/MemoryWeft

설치 : https://github.com/rawdev/MemoryWeft/tags

[elbanic]

오 아이디어 좋네요 저도 이걸 어떻게 활용할지 고민해 봐야겠네요

[rawdev]

감사합니다.

[smaker]

Context Mode나 AgentMemory와의 차별점에는 무엇이 있나요?

[rawdev]

안녕하세요. 관심 감사드립니다.

AgentMemory가 있다는 것을 smaker님의 말씀으로 처음 알았습니다.
알았다면 Mweft 만들지 않았을지도 모르겠네요.

다행인 것은 AgentMemory를 확인해 보니, Mweft와의 지향점과 내부 기술은 다른 것 같습니다.

1. 일단 mweft는 협업을 기본으로 생각하고 만들었습니다. AgentMemory도 협업 기능이 있는 것 같지만 지향점 차이로 내부 구조가 다른 것 같습니다.

2. mweft는 결과가 잘 나오게 도와주는 보조 용도입니다. 그래프나 RAG도 엄밀함 보다 연관성 찾기에 치중되어 있습니다. AgentMemory도 그래프 구조가 있지만, mweft는 접근하는 방법이 다른 것 같습니다.

3. AgentMemory는 목적이 코딩 AI를 목적으로 만들어진 것처럼 보입니다. 그래서 정확성이 중요한 것 같습니다. Mweft는 틀릴 수 있습니다. AI나 사람에게 찾아보라고 힌트를 주는 용도입니다.

제 분석이 틀릴 수 있습니다. 혹시 조언해 주신다면 감사히 듣겠습니다.

감사합니다.

[rawdev]

Context mode는 순수 메모리 용도라, 협업을 목적으로 하는 Mweft와는 차별점이 있습니다.

[hsvtr365]

ㅇㅂㅇ 코덱스 쓰면 되는거 아닌가유?

[rawdev]

안녕하세요. 관심 감사합니다.
제가 Codex을 많이 써본게 아니라, 아는 선에서 답변드리겠습니다. 틀릴 수도 있습니다.

일단 Mweft는 작업 결과물을 공유하는게 아닙니다.
중간 중간 AI와의 대화로 나온 내용을 공유합니다. 작업 결과물은 GIT과 같은 다른 툴을 사용해야합니다. 결과가 아닌 중간 내용을 공유하는 것이기에 작업흐름을 쫓을 수 있습니다.
그리고 graph + rag를 사용해서 이 기능을 보조합니다.
Mweft는 Claude, Codex, Gemini CLI간 작업 공유도 가능합니다.

감사합니다.