Cognee MCP용 AI 에이전트
Cognee MCP를 FlowHunt와 통합하여 Cognee의 고급 메모리 엔진을 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로 실행하세요. 강력하고 맥락이 풍부한 메모리, 매끄러운 코드 및 데이터 수집, 실시간 검색 기능을 통해 AI 에이전트와 개발 도구에 즉시 확장된 기능을 제공합니다. HTTP, SSE 또는 stdio를 통해 메모리를 제공하고, 터미널부터 IDE까지 모든 환경에서 에이전트를 위한 지식 그래프를 관리하세요.
모든 프로토콜에서 AI 메모리 제공
Cognee MCP는 다양한 환경에서 에이전트를 위한 강력한 메모리 엔진을 실행할 수 있도록 합니다. HTTP, SSE(서버 전송 이벤트), stdio를 통해 메모리 기능을 노출하여 웹 앱, IDE 또는 커스텀 클라이언트와 매끄럽게 통합할 수 있습니다. 지속적이고 맥락이 풍부한 메모리로 AI 워크플로우와 에이전트 상호작용을 강화하세요.
- 다중 전송 지원.
- 웹 배포에는 HTTP, 실시간 스트리밍에는 SSE, 전통적 CLI 통합에는 stdio를 선택하세요.
- 맥락형 AI 메모리.
- 에이전트에게 지속적이고 검색 가능한 메모리 그래프로 맥락 인식 의사결정을 가능하게 합니다.
- 간편한 배포.
- 로컬 서버, Docker, IDE/터미널 등에서 유연하게 실행할 수 있습니다.
- 통합 로깅.
- 모든 동작이 순환 파일로 로깅되며 콘솔에도 미러링되어 강력한 추적성을 보장합니다.
에이전트용 데이터 & 코드 수집 자동화
cognify와 codify 같은 도구를 활용하여 파일, 마크다운, 코드 저장소를 구조화된 쿼리 가능한 지식 그래프로 자동 전환하세요. 소스 파일, 문서, 사용자 지정 규칙셋 등에서 AI 에이전트에 풍부한 맥락을 제공하며, 모든 데이터는 백그라운드로 수집되어 간단한 API 호출로 접근할 수 있습니다.
- 로컬 파일 수집.
- 마크다운, 소스코드, 규칙셋을 디스크에서 직접 수집하여 빠르게 부트스트랩하세요.
- 백그라운드 파이프라인.
- 장기 실행 cognify 및 codify 작업이 비동기로 처리되며, 상태 엔드포인트로 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
- 개발자 규칙 부트스트랩.
- 한 번의 명령으로 규칙셋과 에이전트 문서를 구조화된 메모리 노드로 인덱싱합니다.
고급 데이터 관리 및 검색
강력한 도구를 활용하여 에이전트의 메모리를 관리, 검색, 정리하세요. 복잡한 쿼리, 데이터셋 나열/삭제, 새 프로젝트를 위한 메모리 초기화까지 모두 지원합니다. 상세한 상태 추적과 유연한 삭제 모드로 AI의 지식 기반을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
- 유연한 검색 도구.
- 그래프 완성, RAG, 코드 검색, 인사이트 추출 등 다양한 방식으로 메모리를 쿼리하세요.
- 정리 및 초기화.
- 한 번의 호출로 메모리를 깨끗하게 비워 새 프로젝트나 실험을 위한 초기화를 할 수 있습니다.
- 데이터 나열 및 삭제.
- 데이터셋을 나열, 항목 검토, 필요에 따라 소프트/하드 삭제를 수행할 수 있습니다.
MCP 통합
사용 가능한 Cognee MCP 통합 도구
Cognee MCP 통합의 일부로 다음 도구들을 사용할 수 있습니다:
- search
GRAPH_COMPLETION, RAG_COMPLETION, CODE, CHUNKS, INSIGHTS 등 다양한 모드로 메모리를 쿼리합니다.
- cognify
데이터를 구조화된 지식 그래프로 변환하여 고급 쿼리를 위해 메모리에 저장합니다.
- codify
코드 저장소를 분석하여 코드 그래프를 구축하고 코드 중심 작업을 위해 메모리에 저장합니다.
- list_data
모든 데이터셋과 그 항목을 나열하며, 관리 또는 삭제를 위한 상세 보기를 지원합니다.
- delete
소프트 및 하드 삭제 모드를 지원하여 데이터셋에서 특정 데이터를 삭제합니다.
- prune
모든 메모리와 데이터를 초기화하여 Cognee를 새롭게 시작합니다.
- cognify_status
백그라운드 cognify 작업과 파이프라인의 진행 상황 및 상태를 추적합니다.
- codify_status
진행 중인 codify 작업 및 코드 분석 파이프라인의 진행 상황과 상태를 모니터링합니다.
Cognee 메모리로 AI 에이전트를 강화하세요
Cognee를 통해 AI 에이전트의 메모리 관리와 지식 그래프 구축을 매끄럽게 경험해보세요. 데모를 예약하거나 무료 체험을 시작하여 고급 메모리 기능을 프로젝트에 쉽게 통합하는 방법을 확인하세요.
Cognee란?
Cognee는 AI 인프라를 향상시키기 위해 설계된 오픈소스 AI 메모리 엔진으로, AI 에이전트와 애플리케이션을 위한 고급 생산 등급의 데이터 레이어를 제공합니다. 이 회사는 사용자가 구조화/비구조화 데이터를 손쉽게 수집, 구조화, 저장할 수 있도록 하여 AI 데이터 관리를 간소화하는 데 특화되어 있습니다. Cognee의 강력한 플랫폼은 맞춤 온톨로지와 리즈너를 통한 도메인 인식 애플리케이션 구축을 가능하게 하며, 문서·이미지부터 오디오 파일, 데이터베이스까지 다양한 데이터 유형과 매끄럽게 상호작용할 수 있습니다. 10년 이상의 확장형 시스템 경험을 가진 팀이 구축하여, 높은 정확도와 유연성, 주요 벡터·그래프 데이터베이스 및 인기 LLM, 프레임워크와의 연결성을 바탕으로 전 세계 AI 연구자와 개발자들에게 신뢰받고 있습니다. Cognee의 활발한 오픈소스 커뮤니티와 현대적인 SDK는 지능형 맥락형 AI 에이전트 구축에 이상적입니다.
주요 기능
Cognee로 할 수 있는 일
Cognee를 통해 사용자는 방대한 데이터를 효율적으로 구조화, 저장, 상호작용할 수 있어 강력하고 맥락 인식이 뛰어난 AI 에이전트 및 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Cognee는 개발자에게 맞춤 지식 그래프 구축, 벡터 및 그래프 데이터베이스 활용, AI 답변의 높은 관련성 확보를 지원합니다. 30여 가지 파일 유형의 데이터 수집 및 임베딩을 간소화하고, 다양한 LLM과 통합되며, 에이전트를 위한 고급 추론과 메모리 계층을 지원합니다.
- 맞춤 지식 그래프 구축
- 도메인에 특화된 복잡하고 동적으로 진화하는 지식 그래프를 손쉽게 생성·관리·쿼리합니다.
- 매끄러운 데이터 수집
- PDF, DOCX, 이미지, 오디오 등 구조화/비구조화 데이터를 수집·구조화합니다.
- 고급 AI 메모리와 추론
- 정확한 AI 응답을 위한 다층 메모리 및 도메인 인식 추론 구현이 가능합니다.
- 어떤 스택과도 통합
- Qdrant, Milvus, Redis 등 주요 벡터 DB 및 Neo4j, NetworkX 등 그래프 DB, OpenAI·Gemini 등 LLM과 연결됩니다.
- SDK 및 인터페이스
- 개발을 간소화하는 Python SDK, MCP, 기타 통합 기능 제공.
- 커뮤니티 주도 오픈소스
- 활발하고 혁신적인 오픈소스 커뮤니티를 활용하고 기여할 수 있습니다.
AI 에이전트가 Cognee로 얻는 이점
Cognee를 사용하는 AI 에이전트는 맥락 인식 추론이 가능한 고정확도·고유연성 메모리 계층을 활용하여 생성 답변의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 맞춤 온톨로지, 다중 데이터 유형 수집, 벡터 및 그래프 데이터베이스와의 고급 통합을 통해 에이전트는 업무와 도메인 전반에 걸쳐 미세하고 지속적인 지식을 유지하며, 보다 지능적이고 확장성 높으며 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구현합니다.