mnemo은(는) 무엇을 하나요?
AI 에이전트를 위한 영구 메모리 + 조정 계층입니다. 로컬 SQLite, 벡터 검색, MCP 서버. Mnemo Connect는 하나의 허브를 N대의 머신에 분산된 에이전트 팀을 위한 디스패처로 전환합니다.
AI 에이전트를 위한 영구 메모리 및 조정 계층. 로컬 SQLite, 벡터 검색, MCP 서버. Mnemo Connect는 하나의 허브를 N대의 머신에 분산된 에이전트 팀을 위한 디스패처로 전환합니다.
Mnemo는 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex 등)를 위한 영구 메모리 및 조정 계층입니다. 로컬 SQLite 데이터베이스와 벡터 검색(recall) 기능을 결합하여 에이전트가 세션 간에 컨텍스트를 유지하고, 과거 작업이나 결정을 기억하며, 일관된 장기 기억을 통해 더욱 지능적이고 효율적으로 작업할 수 있도록 합니다. MCP(Model Context Protocol) 서버로 작동하므로, MCP를 지원하는 모든 에이전트 플랫폼과 쉽게 통합될 수 있습니다. 더 나아가, Mnemo Connect 기능을 사용하면 에이전트를 여러 머신에 분산 배포할 수 있습니다. 하나의 중앙 허브가 메시지 디스패처 역할을 하여, 실제로는 분산된 에이전트 팀이 단일 통합 에이전트처럼 원활하게 협업할 수 있습니다. 이는 대규모 작업 자동화, 지속적인 소프트웨어 개발, 그리고 팀 기반 AI 워크플로우에 매우 유용합니다.
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AI 에이전트를 위한 영구 메모리 + 조정 계층입니다. 로컬 SQLite, 벡터 검색, MCP 서버. Mnemo Connect는 하나의 허브를 N대의 머신에 분산된 에이전트 팀을 위한 디스패처로 전환합니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.