DecisionNode: 의미론적 의사 결정 저장을 위한 CLI 및 MCP 서버

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.