AI 코딩 에이전트에 대한 전체 코드 기초 지식. Rust, Postgres + pgvector에 내장 된 필드 인식 코드 그래프 플러스 영구 메모리, MCP에 노출.

** 문제: ** AI 코딩 에이전트는 각 세션에서 책에서 몇 페이지를 볼 수 있습니다. 그들은 grep, 읽기, 및 재 파생 코드베이스는 스크래치에서 함께 적합 - 어떤 통화의지도, 뭔가 변경 될 때 무슨 휴식을 알고, 과거 세션에서 만들어진 결정의 기억.

** 해결책: ** RemembrallMCP는 에이전트 전체 코디베이스를 제공합니다 - 현장 인식 의존성 그래프 (기능, 클래스, 방법, ** 필드**, 그리고 그 사이에 참조) 9 개 언어에 걸쳐, 플러스 영구 기억 세션 사이에 살아.

1. Field-Aware Code Graph - 트리 시터가 내장된 코드베이스의 라이브 맵. 기능, 클래스, 방법, 및 데이터 필드, 플러스 호출, 가져오기, 정의, 상속, 및 필드 설정 관계 9 개 언어. “나는 이것을 변경하는 경우 어떤 휴식?”- 단 하나 구조 필드 아래로 - 에이전트가 아무것도 접촉하기 전에 밀리 초에 대한 답변을 얻을.

2. Persistent Memory - 세션 사이에 생존하는 결정, 패턴 및 조직 지식.

RemembrallMCP

Whole-codebase knowledge for AI coding agents. A field-aware code graph plus persistent memory, built on Rust, Postgres + pgvector, and exposed over MCP.

The problem: AI coding agents see a few pages out of the book each session. They grep, read, and re-derive how the codebase fits together from scratch - no map of what calls what, no way to know what breaks when something changes, and no memory of decisions made in past sessions.

The solution: RemembrallMCP gives the agent the whole codebase - a field-aware dependency graph (functions, classes, methods, fields, and the references between them) across 9 languages, plus persistent memory that survives between sessions.

1. Field-Aware Code Graph - A live map of your codebase built with tree-sitter. Functions, classes, methods, and data fields, plus call, import, defines, inherits, and field-reference relationships across 9 languages. Ask “what breaks if I change this?” - down to a single struct field - and get an answer in milliseconds, before the agent touches anything.

2. Persistent Memory - Decisions, patterns, and organizational knowledge that survive between sessions. Hybrid semantic + full-text search finds relevant context instantly.

remembrall_recall("authentication middleware patterns")
-> 3 relevant memories from past sessions

remembrall_index("/path/to/project", "myapp")
-> Builds dependency graph: 847 symbols, 1,203 relationships

remembrall_impact("AuthMiddleware", direction="upstream")
-> 12 files depend on AuthMiddleware (with confidence scores)

remembrall_impact("amount", direction="upstream")
-> methods that read self.amount, across the whole codebase

remembrall_store("Switched from JWT to session tokens because...")
-> Decision stored for future sessions

Why the code graph matters

Without RemembrallMCP, agents explore your codebase from scratch every session. Claude Code spawns Explore agents, Codex reads dozens of files, Cursor greps through directories - all burning tokens and time just to understand what calls what. A single “find all callers of this function” task can cost thousands of tokens across multiple tool calls.

With RemembrallMCP, that same query is a single remembrall_impact call that returns in <1ms with zero exploration tokens. The dependency graph is already built and waiting.