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Memorizer v1 MCP 서버는 LLM(대규모 언어 모델)이 컨텍스트와 메모리를 재사용하고 기억할 수 있도록 돕는 컨텍스트/메모리 서버입니다[3]. 이 서버는 에이전트가 서버 전송 이벤트를 통해 통신하며, 인간 운영자는 UI를 통해 메모리를 확인하고 관리할 수 있습니다[6]. Memorizer는 Postgres와 PG vector, 그리고 임베딩 생성을 위한 작은 Llama 인스턴스에 의존하며, 이 모든 것은 Docker Compose 파일을 통해 자동으로 설정될 수 있습니다[51]. GPU 없이도 Raspberry Pi와 같은 저사양 컴퓨터에서도 실행 가능합니다 |
다음 오픈소스를 통해 이러한 컨셉을 로컬에서 수행또는 팀지식 장기메모리를 위한 용도로 구축해 활용할수 있습니다.
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- akka.io/what-is-agentic-ai - Akka진영에서 제공하는 agentc-ai 기능
- MCP with Actor - 유사컨셉으로 MCP Note 작성버전
- https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/blob/main/AgenticCoding/readme-kr.md - kotlin으로도 이용할수 있으며, VIBE로만 다양한 CQRS 액터모델 양산하는 개인 연구저장소입니다.
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모두의 MCP 메모리 : Playground 데모로 임시 운행합니다.
- server https://mcp.webnori.com/ui
- sse mode
Rule for MCP
🧠 Example System Prompt for LLMs
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| Expand | ||
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🧠 LLM용 예시 시스템 프롬프트 ⚡ Pro Tip: 당신은 **Model Context Protocol(MCP)**을 통해
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VS CODE
| Code Block | ||||
|---|---|---|---|---|
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| {
"servers": {
"memorizer": {
"type": "sse",
"url": "https://mcp.webnori.com/sse"
}
},
"inputs": []
} |
Cluade DeskTop
- 커스텀 커넥터(MCP) : https://mcp.webnori.com/sse
- mcp명 : memorizer
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