llm-wiki-memory은(는) 무엇을 하나요?
로컬, Git 버전 관리형 AI 코딩 에이전트 메모리. RAG, Docker, 외부 서비스 없음. 온디바이스 임베딩과 MCP 서버를 통해 로컬 LLM 위키에서 정보를 캡처, 컴파일, 리콜합니다.
동기
AI 코딩 에이전트는 현재 세션의 맥락만 기억합니다. 이 스킬은 에이전트가 프로젝트 전체 지식을 유지하면서 Git을 통해 변경 이력을 추적할 수 있도록 합니다. 예를 들어, "모듈 X에 대해 이전에 결정한 내용을 기억하도록 도와줘" 또는 "이전 작업에서 논의한 최적화 방법을 찾아줘"와 같은 요청을 처리합니다.
작동 방식
- 에이전트는
skill.md의 지시에 따라 위키 페이지(마크다운 파일)를./wiki/디렉토리에 생성/업데이트합니다. - 각 페이지는 주제별로 구성되며, 에이전트가 자연어로 질문하면 온디바이스 임베딩 모델로 관련 페이지를 찾습니다.
- MCP 서버가 에이전트와 위키 저장소 간의 브리지 역할을 하여 검색 및 업데이트를 가능하게 합니다.
- 모든 변경 사항은 Git에 커밋되어 전체 지식 진화 과정을 추적 가능하게 합니다.
설정
필요 조건
- Node.js 18+
- Git
- (선택 사항) 로컬 LLM (예: Ollama) - 온디바이스 임베딩 생성용
설치
# 저장소 복제
git clone https://github.com/ctxr-dev/llm-wiki-memory.git
cd llm-wiki-memory
# 의존성 설치
npm install
# 환경 변수 설정 (선택 사항)
cp .env.example .env
MCP 서버 시작
npm run start
기본적으로 서버는 http://localhost:3000에서 실행됩니다.
사용법
에이전트와 함께 사용
- AI 에이전트(예: Claude Code)에서 이 저장소를 작업 공간으로 엽니다.
- 에이전트가 위키 페이지를 생성/업데이트하도록 요청합니다. 예: "API 설계 결정 사항을 위키에 저장해줘."
- 나중에 에이전트가 검색을 요청합니다. 예: "API 설계에 대해 무엇을 결정했는지 알려줘."
- 에이전트는 MCP 서버를 통해 관련 위키 페이지를 자동으로 찾고 요약합니다.
위키 구조
./wiki/
├── decisions/
│ └── api-design.md
├── learnings/
│ └── optimization-tips.md
└── index.md
라이선스
MIT