오픈 소스 지식 베이스 서버 및 지속적 AI 메모리를 위한 멀티 에이전트 오케스트레이터

한 개발자가 AI 코딩 에이전트가 세션 간에 지속적인 메모리를 유지할 수 있도록 하는 시스템을 오픈소스로 공개했습니다. 이를 통해 대화 간에 수동으로 컨텍스트를 복사-붙여넣기할 필요가 없어집니다. 이 설정은 개인 VPS에서 실행되는 맞춤형 Model Context Protocol(MCP) 서버를 통해 Claude.ai와 Claude Code를 연결합니다.

아키텍처 및 구성 요소

이 시스템은 두 가지 주요 오픈소스 프로젝트로 구성됩니다:

• 지식 베이스 서버: 중앙 두뇌 역할을 하며 Node.js, SQLite FTS5, Express 및 Obsidian Sync로 구축되었습니다. Obsidian 볼트와 Claude의 메모리 디렉토리를 수집하여 순위가 매겨진 결과와 강조된 스니펫이 포함된 전체 텍스트 검색을 제공합니다.
• 에이전트 오케스트레이터 (Daniel): Claude, Codex, Gemini CLI를 래핑하여 세 에이전트 모두가 동일한 지식 베이스를 공유할 수 있도록 하고, 한 에이전트가 속도 제한에 도달하거나 다운될 때 자동 장애 조치를 제공합니다.

주요 기능

• 네 가지 MCP 도구: kb_search, kb_list, kb_read, kb_ingest
• 수동 문서 관리를 위한 웹 대시보드
• CLI 명령어: kb start, kb ingest, kb search, kb register
• 자체 학습 기능: AI가 세션 결과를 기반으로 자체 CLAUDE.md 지시 파일을 자동으로 업데이트합니다
• 컨텍스트 드리프트를 방지하기 위한 3계층 저장소(콜드/핫/장기)
• 다운타임 중 컨텍스트 손실 없이 다중 에이전트 장애 조치

기술 구현

이 기술 스택은 벡터 데이터베이스와 클라우드 의존성을 피하고, 토큰 최적화 검색을 위해 SQLite FTS5를 사용합니다. 워크플로우는 다음 경로를 따릅니다: Obsidian 볼트(인간 큐레이션) → KB 서버(SQLite FTS5) → MCP 인터페이스 → Claude Code/Codex/Gemini(모두 동일한 두뇌 공유).

이 시스템에는 AI 에이전트가 읽도록 특별히 작성된 EXTENDING.md 파일이 포함되어 있어, 사용자가 에이전트에게 "EXTENDING.md를 읽고 내 설정에 맞게 맞춤화하라"고 지시하여 자동 구성이 가능합니다.

Claude Code 다운타임 중 실제 테스트에서, 오케스트레이터는 자동으로 Codex로 라우팅했으며, Codex는 VPS에 SSH로 접속하여 KB 서버를 진단하고 복구 명령어를 제공했습니다. 이 모든 과정이 Termux를 통해 휴대폰에서 접근 가능했으며 컨텍스트는 전혀 손실되지 않았습니다.

개발자는 이 시스템을 프로덕션에서 세 개의 프리미엄 AI 에이전트와 함께 월 약 $60의 비용으로 운영 중이며, 100회 이상의 세션에 걸쳐 컨텍스트를 축적하여 학습된 코드베이스 패턴과 선호도를 기반으로 한 번에 깔끔한 코드 생성을 가능하게 하고 있다고 보고했습니다.