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lilium360/mybrain

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32 stars 8 forks 품질 72 트렌드 11MIT

myBrAIn은 MCP(모델 Context Protocol) 서버로 언어 모델에 대한 지속적이고 컨텍스트 메모리(Google Antigravity)를 제공합니다.

개요

mCP (Model Context Protocol) 서버는 언어 모델에 지속적이고 컨텍스트 메모리를 제공하도록 설계되었습니다 (Google Antigravity와 같은). 개발 환경에 대한 "두 번째 두뇌" 역할을하며 AI가 프로젝트 규칙, 건축 결정 및 다른 채팅 세션의 기술 통찰력을 기억할 수 있습니다. 시스템은 세 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다. * : 코드에서 통찰력을 추출하기위한 persistence (db.py) 및 분석 인텔리전스 (analyzer.py)를 관리합니다. *: 뇌와 상호 작용할 수 있는 Antigravity를 허용하는 표준 MCP 공용영역 (server.py). * : Streamlit을 기반으로 한 프리미엄 대시보드(admin.py)는 고급 기능으로 시각적화, 관리, 디버깅을 저장하는 메모리를 Streamlit에 기반으로 합니다. * : 실시간 코드베이스를 모니터링하는 배경 데몬 스레드 (observer.py). 실행하는 가장 쉬운 방법은 Docker Compose를 사용합니다. 1.: 2.: * Windows: python -m venv venv &&.\venv\Scripts 활성화 * 유닉스: python3 -m venv venv && 근원 venv/bin/activate 3.

개요(AI 번역)

Deterministic, Idempotent, Context-Aware Second Brain for Google Antigravity.


소개

myBrAIn는 MCP(Model Context Protocol) 서버로 언어 모델에 대한 지속적이고 컨텍스트 메모리를 제공하도록 설계되었습니다(Google Antigravity와 같은). 개발 환경에 대한 “두 번째 두뇌” 역할을하며 AI가 프로젝트 규칙, 건축 결정 및 다른 채팅 세션의 기술 통찰력을 기억할 수 있습니다.


시스템 아키텍처

체계는 3개의 주요 성분으로 분할됩니다:

  • Core: persistence(db.py]) 및 분석 인텔리전스([T1]])를 관리하여 코드의 통찰력을 추출합니다.
  • 서버: 표준 MCP 인터페이스(server.py])는 뇌와 상호 작용할 수 있습니다.
  • Admin UI: 프리미엄 대시보드(admin.py])는 Knowledge Graphs, Memory Export, Silent Observer 대시보드와 같은 고급 기능을 가진 기억을 시각화, 관리, 디버그로 저장합니다.
  • ** Observer**: 실시간 코드베이스를 모니터링하는 배경 데몬 스레드 (observer.py).

설치

A. Docker 배포 (추천)

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

🧠 myBrAIn — MCP Ecosystem

Deterministic, Idempotent, Context-Aware Second Brain for Google Antigravity.


Introduction

myBrAIn is an MCP (Model Context Protocol) server designed to provide persistent and contextual memory to language models (like Google Antigravity). It acts as a “second brain” for your development environment, allowing the AI to remember project rules, architectural decisions, and technical insights across different chat sessions.


System Architecture

The system is divided into three main components:

  • Core: Manages persistence (db.py) and analytical intelligence (analyzer.py) for extracting insights from code.
  • Server: The standard MCP interface (server.py) that allows Antigravity to interact with the brain.
  • Admin UI: A premium dashboard (admin.py) based on Streamlit to visualize, manage, and debug stored memories with advanced features like Knowledge Graphs, Memory Export, and the Silent Observer dashboard.
  • Observer: A background daemon thread (observer.py) that monitors codebase drift in real-time.

🏗 Installation

The easiest way to run myBrAIn is using Docker Compose.

# Clone & Prepare
git clone https://github.com/lilium360/myBrAIn.git
cd myBrAIn
cp .env.example .env

# Spin up
docker compose up -d

The Admin UI will be available at: http://localhost:8501

B. Local Installation (Native Python)

  1. Clone & Enter:
    git clone https://github.com/lilium360/myBrAIn.git
    cd myBrAIn
    
  2. Setup Environment:
    • Windows: python -m venv venv && .\venv\Scripts\activate
    • Unix: python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
  3. Install: pip install -r requirements.txt

🚀 Usage Guide

1. Launching the Admin Dashboard

To graphically manage the database and visualize insights:

  • Via Docker: Already running after docker compose up. Open http://localhost:8501.
  • Via Python: Run streamlit run admin.py (or python -m streamlit run admin.py).

2. Integration in IDEs (Cursor, VS Code + Antigravity)

Add this to your mcpServers configuration JSON:

Option A: Via Docker

{
  "mcpServers": {
    "mybrain": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "mybrain-admin", "python", "server.py"],
      "env": {
        "MYBRAIN_DATA_DIR": "/data/mybrain"
      }
    }
  }
}

Option B: Via Python (Local)

{
GitHub에서 전체 README 보기

설치

docker exec -i mybrain-admin python server.py
MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{ "mcpServers": { "mybrain": { "command": "docker", "args": ["exec", "-i", "mybrain-admin", "python", "server.py"], "env": { "MYBRAIN_DATA_DIR": "/data/mybrain" } } } }