AgentRecall-MCP은(는) 무엇을 하나요?
AI 세션 메모리와 생각-실행-반성 품질 루프 — 에이전트에게 세션을 초월하는 두뇌를 제공합니다. 지능적 거리 원칙 기반.
개요
AgentRecall-MCP는 AI 에이전트의 작업 기억을 장기 기억으로 변환하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 에이전트가 세션 간에 맥락을 유지하고, 과거 결정을 반성하며, Think-Execute-Reflect 루프를 통해 지속적으로 개선할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능
- Think-Execute-Reflect 루프: 각 작업에 대해 생각(계획), 실행(행동), 반성(평가)의 3단계 품질 루프를 자동으로 실행합니다.
- 장기 메모리 저장: 세션이 끝난 후에도 중요한 정보를 기억하여, 에이전트가 같은 프로젝트를 다시 방문할 때 맥락을 복원합니다.
- 지능적 거리 검색: Intelligent Distance 알고리즘을 사용하여 현재 작업과 가장 관련성 높은 과거 메모리만 선택적으로 검색합니다.
- 자동 반성 트리거: 에이전트가 작업 완료 후 자동으로 반성하고, 교훈을 추출하여 메모리에 저장합니다.
지원 플랫폼
- Claude Code (권장)
- Cursor
- Codex CLI
- 기타 MCP 호환 에이전트
사용 방법
MCP 설정
claude_desktop_config.json 또는 mcp.json에 다음을 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"agent-recall": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@goldentrii/agent-recall-mcp"]
}
}
}
주요 도구
| 도구 | 설명 |
|---|---|
recall_memory | 관련 메모리를 지능적으로 검색합니다. |
store_memory | 현재 세션에서 중요한 정보를 저장합니다. |
reflect_on_action | 마지막 작업에 대해 반성하고 개선점을 기록합니다. |
get_session_context | 현재 세션의 전체 맥락을 복원합니다. |
작동 원리
- Think: 에이전트가 작업을 받으면 먼저 관련 메모리를 검색하여 과거 경험을 참고합니다.
- Execute: 수집된 맥락을 바탕으로 작업을 실행합니다.
- Reflect: 작업 완료 후, 에이전트가 자동으로 반성하여 배운 점과 개선 기회를 메모리에 저장합니다.
이 루프는 각 작업마다 반복되며, 시간이 지남에 따라 에이전트의 의사 결정 품질이 지속적으로 향상됩니다.
라이선스
MIT
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