메모리 뱅크 MCP

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통한 LLM용 구조화된 프로젝트 지식 관리

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참고: 이 애플리케이션은 전통적인 Node.js 애플리케이션이 아닙니다. 메모리 뱅크 MCP는 모델 컨텍스트 프로토콜 생태계의 구성 요소인 MCP 서버입니다. 이 장치는 표준 프로토콜을 사용하여 LLM 기반 에이전트와 도구에 프로젝트 지식을 노출시켜 AI 클라이언트(예: Claude Desktop, IDE, 맞춤형 LLM 에이전트)와의 원활한 통합을 가능하게 합니다.

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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?

MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. MCP는 AI용 USB-C 포트와 비슷하다고 생각해 보세요: AI 모델을 로컬 및 원격으로 데이터 소스 및 도구에 연결할 수 있는 보편적인 방법을 제공합니다. MCP는 다음을 가능하게 합니다:

• LLM, 데이터, 도구 간의 플러그 앤 플레이 통합
• 최소한의 마찰로 LLM 제공자 간 전환
• AI 워크플로우 구축을 위한 안전하고 모듈화된 아키텍처

자세히 알아보기: MCP 소개

메모리 뱅크 MCP 소개

메모리 뱅크 MCP는 팀이 구조화된 프로젝트 문서를 작성, 관리, 접근할 수 있도록 돕는 MCP 서버입니다.

Memory Bank MCP

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Note: This is not a traditional Node.js application. Memory Bank MCP is an MCP server—a component in the Model Context Protocol ecosystem. It exposes project knowledge to LLM-powered agents and tools using a standardized protocol, enabling seamless integration with AI clients (e.g., Claude Desktop, IDEs, or custom LLM agents).

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What is Model Context Protocol (MCP)?

MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI: it provides a universal way to connect AI models to data sources and tools, both locally and remotely. MCP enables:

• Plug-and-play integrations between LLMs, data, and tools
• Switching between LLM providers with minimal friction
• Secure, modular architecture for building AI workflows

Learn more: MCP Introduction

About Memory Bank MCP

Memory Bank MCP is an MCP server that helps teams create, manage, and access structured project documentation. It generates and maintains interconnected Markdown documents capturing all aspects of project knowledge, from high-level goals to technical details and daily progress. It is designed to be accessed by MCP-compatible clients and LLM agents.

Features

• AI-Generated Documentation: Uses Gemini API to generate and update project documentation
• Structured Knowledge System: Maintains six core document types in a hierarchical structure
• MCP Server: Implements the Model Context Protocol for integration with LLM agents and tools
• Customizable Storage: Choose where your Memory Bank directory is created
• Document Templates: Pre-defined templates for project brief, product context, system patterns, etc.
• AI-Assisted Updates: Update documents manually or regenerate them with AI
• Advanced Querying: Search across all documents with context-aware relevance ranking

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/tuncer-byte/memory-bank-mcp.git
cd memory-bank-mcp

# Install dependencies
npm install

# (Optional) Create .env file with your Gemini API key
echo "GEMINI_API_KEY=your_api_key_here" > .env

Usage

Note: Memory Bank MCP is intended to be run as an MCP server, not as a standalone app. You typically launch it as part of an MCP workflow, and connect to it from an MCP-compatible client (such as Claude Desktop or your own LLM agent).