DecisionNode: CLI 및 MCP 서버로 의미론적 결정 저장

DecisionNode의 기능

DecisionNode는 CLI와 MCP 서버를 통해 AI 도구 간에 지속적인 결정 저장을 제공합니다. 구조화된 결정을 JSON으로 기록하면 벡터로 임베딩되며, AI는 MCP를 통해 이를 검색하고 검색할 수 있습니다. 프로젝트의 모든 결정(또는 전역 결정)은 사용하는 모든 AI 도구에서 접근할 수 있습니다.

주요 기능

구조화된 결정 형식: 각 결정은 범위, 결정, 근거 및 제약 조건이 포함된 JSON입니다
MCP 통합: AI 도구는 Model Context Protocol을 통해 결정에 접근할 수 있습니다
의미론적 검색: 결정은 의미론적 검색을 위해 벡터로 임베딩됩니다
도호 간 호환성: Claude Code, Cursor, Windsurf, Antigravity 또는 모든 MCP 클라이언트와 작동합니다
로컬 전용: 모든 데이터는 사용자의 기기에 유지됩니다
무료 및 오픈 소스: MIT 라이선스

결정 구조 예시

{
  "id": "ui-001",
  "scope": "UI",
  "decision": "Use Tailwind CSS for all styling",
  "status": "active",
  "rationale": "Consistent design tokens, easy for AI to generate correct classes.",
  "constraints": [
    "No arbitrary values (e.g. w-[37px]) unless absolutely necessary"
  ]
}

작동 방식

AI는 컨텍스트가 필요할 때 컨텍스트 창에 RAG를 실행하고 결과를 주입하는 대신 MCP를 통해 search_decisions를 호출합니다. 이는 memory.md/claude.md 파일에 대한 더 구조화된 대안을 제공하며, 개발자는 DecisionNode가 기존 메모리 시스템에 유용한 보완책이라고 평가합니다.

추가 기능

이 도구에는 에이전트 동작/검색 구성, 결정 기록 추적, 충돌 감지 및 MCP를 통해 접근할 수 있는 더 많은 도구가 포함되어 있습니다. 개발자는 Antigravity로 시작한 후 주로 Claude Code로 구축했으며, 일관된 프로젝트 결정을 유지하면서 다른 AI 도구 간에 전환할 때 특히 유용하다고 평가했습니다.

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