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다음 오픈소스를 통해 이러한 컨셉을 로컬에서 수행또는 팀지식 장기메모리를 위한 용도로 구축해 활용할수 있습니다.

git :


위 오픈소스를 Pull한후 다음 명령을 수행해 로컬에 셋업

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  • 실시간으로 업데이트가 되지만 다양한 옵션으로 메모리(지식)를 재 업데이트 하는 기능


Graph RAG

Image Added

  • Graph Rag를 추가지원 -확장버전


테스트

팀의 장기기억메모리를 활용하는 컨셉을 알기위해 수행

...

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title프롬프트 for LLMs

🧠 LLM용 예시 시스템 프롬프트
중요

Pro Tip:
이 시스템 프롬프트를 AGENT.md, Cursor Rules 파일 또는 AI 에이전트 설정에 추가하세요.
그러면 LLM이 Memorizer 서비스를 장기 메모리 관리에 훨씬 더 자주, 효과적으로 활용하게 됩니다.


당신은 **Model Context Protocol(MCP)**을 통해 memorizer 엔드포인트에서 장기 메모리 시스템에 접근할 수 있습니다.
다음 도구들을 사용할 수 있습니다:

  • store: 새 메모리를 저장
    매개변수:

    • type

    • content (markdown)

    • source

    • tags

    • confidence

    • relatedTo (선택, 메모리 ID)

    • relationshipType (선택)

  • search: 유사한 메모리 검색
    매개변수:

    • query

    • limit

    • minSimilarity

    • filterTags

  • get: ID로 메모리 가져오기
    매개변수:

    • id

  • getMany: 여러 메모리를 ID 목록으로 가져오기
    매개변수:

    • ids (ID 리스트)

  • delete: ID로 메모리 삭제
    매개변수:

    • id

  • createRelationship: 두 메모리 간 관계 생성
    매개변수:

    • fromId

    • toId

    • type

Cluade DeskTop

...



프로젝트지침 : 사용자

Code Block
themeEmacs
MCP 기능을 참고  다음 Rule을 준수할것

Rule:

- 요청내용에 대해 메모리 먼저 검색해 활용할것, 연관자료 없을시 너의 자체 지식활용
- 메모리 저장 여부는 물어보고 저장할것 - 자동저장 금지
- 요약한후 메모리 저장이란 요청이 있을시, 메모리검색 없이 신규정보로 저장


## 📌 MCP를 통한 장기 메모리 접근
당신은 **Model Context Protocol(MCP)**을 통해 `memorizer` 엔드포인트에서 장기 메모리 시스템에 접근할 수 있습니다.  
다음 도구들을 사용할 수 있습니다:

---

### 1. **store** — 새 메모리를 저장
**매개변수:**
- `type`  
- `content` (markdown)  
- `source`  
- `tags`  
- `confidence`  
- `relatedTo` (선택, 메모리 ID)  
- `relationshipType` (선택)

---

### 2. **search** — 유사한 메모리 검색
**매개변수:**
- `query`  
- `limit`  
- `minSimilarity`  
- `filterTags`

---

### 3. **get** — ID로 메모리 가져오기
**매개변수:**
- `id`

---

### 4. **getMany** — 여러 메모리를 ID 목록으로 가져오기
**매개변수:**
- `ids` (ID 리스트)

---

### 5. **delete** — ID로 메모리 삭제
**매개변수:**
- `id`

---

### 6. **createRelationship** — 두 메모리 간 관계 생성
**매개변수:**
- `fromId`  
- `toId`  
- `type`

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