Page History
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그동안 연구한 바이브 코딩의 결과물을 커스텀 제작한 MCP메모리에 저장을 시도해본 내용으로 자세한 내용은 소개된 Github에 자세하게 설명되었으며 여기서 구체적인 설명진행은 생략하며 과정을 간단하게 스크린샷으로 소개합니다. |
MCP 메모리기능
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LLM(AI Agent 툴)을 이용하며 장기 메모리화하고 다시 LLM을 이용할때 기억된 메모리를 꺼내 활용할수 있는 MCP 메모리툴입니다. |
- https://github.com/psmon/memorizer-v1
- 오픈소스활동으로 이 소스로부터 셀프 구축을 할수 있습니다.
클로드 코드로 만들어낸 코틀린 버전의 액터(Pekko)활용 다양한 패턴들
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작년까지 AI가 작성하기 어렵다라고 작동가능하고 검증가능한 CQRS/클러스터 개발패턴을 Pekko 툴킷을 사용해 코틀린에서 시도해보았습니다. 여기서 작성된 내용을 메모리화해 학습해 다음 바이브코딩시에는 바이브코딩때 벌였던 사투의 시간을 감소화하기 위해 위에서 설명한 MCP메모리툴을 이용해 메모리화를 진행 |
바이브로 만든 프로젝트들을 메모리화하기
프롬프트
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Pekko를 이용해 코틀린으로 작성된 다양한 유용한 액터모델및 동시성처리를 다루는 내용을
메모리 화하려고 합니다. 아래 지침과 부가정보를 참고해 수행
# 지침
- en/kr 버전으로 있는것도 있으며, 구분없는 문서도 있습니다.
- 두개의 문서가 존재할시 kr문서를 사용해 주세요
- 메모리 저장은 원문이 한글일때 그대로 저장하고, 영문만 있을땐 번역해 저장해주세요
- 메모리가 생성되면 고유 id가 나오며, 연관문서로 연결시킬수 있습니다. 모두 연결하지말고 연관성이 높다라고 판단되는것 메모리당 2개이내로만 연결해주세요 이 작업은 메모리를 모두 작성한후 최종 검토해 연결을 시켜주세요
- 그리고 마지막으로 이 지침으로 인해 작동되는 AI활동이 어떠한 가치를 가지는지? 평가해, 메모리를 작성해주세요 이 작업은 최종 마지막에 수행해주세요
## 메모리화 해야하는 문서위치
- AgenticCoding/Projects 하위에는 이 프로젝트들을 설명하는 .md파일들이 있습니다.
## 메모리 MCP사용예
```
🧠 LLM용 예시 시스템 프롬프트
중요
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
```
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실행계획 by 클로드코드
| Code Block | ||
|---|---|---|
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│ ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │
│ │ Pekko 액터 모델 프로젝트 메모리화 계획 │ │
│ │ │ │
│ │ LearnMemoryByMCP.md 파일의 지침에 따라 11개의 Pekko 액터 모델 프로젝트를 메모리화하는 작업을 수행합니다. │ │
│ │ │ │
│ │ 작업 단계: │ │
│ │ │ │
│ │ 1. 프로젝트별 메모리 저장 (11개) │ │
│ │ - ACTOR_CONCURRENCY: 액터 모델 동시성 처리 패턴 │ │
│ │ - ACTOR_ROUTER: 작업 분배 라우팅 전략 │ │
│ │ - ACTOR_STREAM: 스트림 처리 라이브러리 비교 │ │
│ │ - ACTOR_THROTTLE: TPS 스로틀링 시스템 │ │
│ │ - CONNECTOR_KAFKA: Kafka-Actor 통합 이벤트 처리 │ │
│ │ - LLM-THROTTLE: LLM API 토큰 기반 속도 제한 │ │
│ │ - PEKKO_HTTP: 경량 리액티브 웹 서비스 │ │
│ │ - PERSIST_DURABLE: 사용자 상태 영속 관리 │ │
│ │ - PERSIST_DURABLE_CLUSTER: 분산 사용자 상태 관리 │ │
│ │ - PERSIST_EVENTSOURCE: 이벤트 소싱 지갑 시스템 │ │
│ │ - SSE-PUSH-SYSTEM: 실시간 이벤트 푸시 시스템 │ │
│ │ 2. 메모리 간 관계 설정 │ │
│ │ - 연관성 높은 프로젝트끼리 관계 연결 (메모리당 최대 2개) │ │
│ │ - 예: PERSIST_DURABLE ↔ PERSIST_DURABLE_CLUSTER (상태 관리) │ │
│ │ - 예: ACTOR_THROTTLE ↔ LLM-THROTTLE (속도 제한) │ │
│ │ 3. AI 활동 가치 평가 메모리 작성 │ │
│ │ - 이 메모리화 작업의 가치와 활용도 평가 │ │
│ │ - 향후 개발자들이 참조할 수 있는 지식 베이스 구축의 의미 │ │
│ │ │ │
│ │ 각 메모리는 다음 정보를 포함합니다: │ │
│ │ - type: "reference" 또는 "how-to" │ │
│ │ - title: 프로젝트명과 주요 기능 │ │
│ │ - content: 상세 설명 (한글) │ │
│ │ - tags: ["pekko", "actor-model", 관련 기술 태그] │ │
│ │ - source: "LLM" │ │
│ │ - confidence: 1.0 |
메모리 생성 과정
- 단순하게 메모리를 저장하는것이 아닌 메모리단계에서 연관성을 분석하고 연결을 시킬수가 있습니다. -MCP는 LLM이 이용할수 있는 기능만 제공하고, LLM의 분석역량이 중요합니다.
메모리(지식) 생성 결과
- 카테고리로 분류하며 한땀한땀 정리하던 시절이 있었는데, 이렇게 한방정리가....
- 메모리의 네트워크 지도를 살펴볼수 있으며 필요하면 Graph탐색 방법을 활용해 지식 디스커버리에 활용할수 있습니다.
play ground : https://mcp.webnori.com/ui/graph
Graph 검색
- Cypher 쿼리는 다양한 복합 엣지 연결관계를 파악하는 쿼리를 제공하고, LLM 쿼리생성기와 연동시 벡터검색기능에서 자유도 높은 관계파악 검색이 가능해지게됩니다.
응용편
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여기까지는 포괄적인 내용정리로 LLM이 비용이 더 들수 있지만, 코드를 분석해 유용한 듀토리얼 단위대로 만들어죠 와같이 더 상세한 지식을 메모리화 할수도 있습니다. Agent에 부여된 메모리의 지식의 양과 디테일수준이 어느정도가 되어야 Agent가 목적을 수행할지는? Agent의 성격/이용LLM에 따라 다양해질수 있습니다. - 코딩작성 가이드는 How TO 로 분류가 됩니다. 공개된 이 메모리의 지식은 CRUD가아닌 이벤트 소싱을 포함 CQRS및 분산처리등 고급기법을 LLM으로 메모리화를 자동으로 하고 바이브 코딩시 분류된 고급패턴을 참조해 바이브시 소모되는 토큰은 AI의 삽질의 시간이기때문에 그 시간을 최소화하고 토큰을 사용을 효율화하는 개인적 연구로 이어집니다.
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- 단순하게 메모리를 하는것이 아닌~ 파편화된 다양한 정보로 부터 연결성을 만들어 MCP에게 더 풍부한 MCP탐색을 제공합니다.
- 성공사례 문서링크를 자동조사해 연관메모리로 등록
그래프 탐색가능
- 그래프 DB의 특성을 이용~ 기존 쿼리가 수행하지 못하는 자연어 탐색을 지원합니다. - MCP 기능으로 기능화
여기서 소개한 메모리 MCP는 이벤트 드리븐방식으로 액터모델을 활용해 제작되었으며, AKKA 대용량처리 자바진영과 닷넷진영을 통해 다양한 자료를 함께 다루고 있습니다.
- https://www.facebook.com/groups/akkalabs - 페북커뮤니티
- Akka-Home - 관련 기술문서