Context Portal MCP memory bank illustration

컨텍스트 포탈용 AI 에이전트

컨텍스트 포탈(ConPort)을 소프트웨어 프로젝트를 위한 강력한 메모리 뱅크로 통합하세요. 의사 결정, 작업, 아키텍처 등과 같은 구조화된 프로젝트 컨텍스트를 손쉽게 관리, 저장, 검색하여 AI 어시스턴트와 개발자 도구가 더욱 정확하고 컨텍스트에 맞는 답변을 제공할 수 있도록 합니다. 고급 시맨틱 검색, 벡터 저장소, Retrieval Augmented Generation(RAG) 기능으로 생산성을 높이세요.

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Project knowledge graph with connected nodes

구조화된 프로젝트 지식 그래프

컨텍스트 포탈은 모든 핵심 프로젝트 정보를 저장하고 관리할 수 있는 강력한 데이터베이스 기반 솔루션을 제공합니다. 아키텍처 결정, 진행 상황, 관계 등을 포착하는 동적 프로젝트 지식 그래프를 구축하여, AI 어시스턴트나 개발자 도구가 즉각적으로 컨텍스트를 검색하고 업데이트할 수 있습니다.

구조화된 컨텍스트 저장.
각 워크스페이스마다 SQLite 데이터베이스를 활용하여 프로젝트 데이터를 안전하게 저장하고 체계적으로 관리하세요.
포괄적인 지식 그래프.
의사 결정, 작업, 아키텍처 등 다양한 정보를 동적이고 쿼리가 가능한 형태로 포착합니다.
멀티 워크스페이스 지원.
워크스페이스별 데이터베이스를 통해 여러 프로젝트의 컨텍스트도 손쉽게 관리하세요.
강력한 검색.
벡터 임베딩 기반의 고급 시맨틱 검색 기능으로 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
AI assistant integration with project database

AI 기반 컨텍스트 검색

AI 어시스턴트가 관련 프로젝트 컨텍스트를 즉각적으로 찾아 업데이트하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 컨텍스트 포탈의 도구는 IDE, LLM 기반 개발자 워크플로우와 원활하게 통합되며, Retrieval Augmented Generation(RAG)을 지원하여 더욱 지능적이고 정확한 답변을 제공합니다.

시맨틱 검색 & 벡터 저장.
강력한 벡터 기반 검색으로 LLM이 가장 관련성 높은 프로젝트 컨텍스트를 즉시 검색할 수 있습니다.
IDE & LLM 통합.
Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 IDE와 맞춤형 LLM 에이전트에 연결, 워크플로우 자동화를 손쉽게 구현하세요.
Retrieval Augmented Generation (RAG).
RAG 워크플로우를 지원하여 AI 에이전트가 더욱 정밀하고 컨텍스트에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.
Simple deployment with code and configuration icons

간편한 배포 & 유연한 설정

Python과 'uvx'를 사용한 간단한 설정으로 컨텍스트 포탈을 빠르게 시작하세요. 멀티 플랫폼 호환성과 직관적인 설정으로, 프로젝트의 메모리와 컨텍스트는 ConPort에 맡기고 개발에 집중할 수 있습니다.

간편 설치.
'uvx' 한 줄 명령어로 즉시 배포—별도의 환경설정 없이 바로 시작할 수 있습니다.
유연한 설정.
로깅, 워크스페이스 경로를 자유롭게 설정하고, MCP 지원 클라이언트와 어디든 통합하세요.

MCP 통합

사용 가능한 ConPort MCP 통합 도구

다음 도구들은 ConPort MCP 통합의 일부로 제공됩니다:

get_product_context

제품 컨텍스트에서 전체 프로젝트 목표, 기능, 아키텍처를 가져옵니다.

update_product_context

신규 또는 수정된 내용으로 제품 컨텍스트를 업데이트하여 전체 또는 일부 업데이트를 지원합니다.

get_active_context

프로젝트 워크스페이스의 현재 작업 포커스, 최근 변경 사항, 미해결 이슈를 가져옵니다.

프로젝트별 메모리로 AI를 강화하세요

Context Portal MCP(ConPort)가 AI 어시스턴트와 개발자 도구를 위한 프로젝트 컨텍스트 관리를 어떻게 혁신하는지 경험해보세요. 라이브 데모를 예약하거나 무료로 체험하여 구조화된 지식 그래프와 시맨틱 검색이 AI의 코드베이스 이해력을 어떻게 높이는지 직접 확인하세요.

MCP Servers landing page screenshot

MCP Servers란?

MCP Servers는 Model Context Protocol(MCP)에 특화된 종합 플랫폼으로, AI 에이전트와 다양한 온라인 도구 및 데이터 소스 간의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 이 회사는 광범위한 MCP 서버 컬렉션을 선별·호스팅하며, 사용자가 API, 데이터베이스, 웹 서비스와 상호작용할 수 있는 AI 에이전트를 통일된 프로토콜로 발견, 연결, 배포할 수 있도록 지원합니다. MCP Servers는 GitHub, Google Drive, Slack 등 인기 플랫폼에 대한 즉시 사용 가능한 커넥터를 제공하여, 자동화된 워크플로우, 데이터 추출, 지능형 작업 실행을 촉진합니다. AI 시스템이 외부 리소스와 소통하는 방식을 표준화함으로써, MCP Servers는 금융, 뉴스, 이미지 편집, 부동산 등 다양한 분야에서 지능형 어시스턴트 및 애플리케이션의 개발과 배포를 가속화합니다.

기능

MCP Servers로 할 수 있는 일

MCP Servers는 개발자, AI 엔지니어, 그리고 AI 기반 애플리케이션을 구축하거나 강화하고자 하는 기업들에게 다양한 가능성을 열어줍니다. Model Context Protocol을 활용하여 사용자는 여러 서드파티 서비스를 빠르게 통합·오케스트레이션하고, 복잡한 작업을 자동화하며, 다양한 플랫폼에서 지능형 워크플로우를 만들 수 있습니다. MCP Servers를 통해 뉴스 집계, 암호화폐 거래, 소셜미디어 관리, 고급 데이터 분석 등 원하는 분야의 전문 서버를 손쉽게 검색, 선택, 조합할 수 있습니다.

데이터 추출 자동화
API 및 데이터베이스에 원활하게 연결하여 구조화된 데이터 검색 및 통합
AI 에이전트 구축
뉴스, 금융, 이미지, 생산성 서비스와 상호작용하는 지능형 어시스턴트 배포
워크플로우 오케스트레이션
여러 MCP 서버를 조합하여 크로스 플랫폼 작업 및 프로세스 자동화
SaaS 도구 통합
GitHub, Google Drive, Slack 등 인기 플랫폼과 연결
AI 개발 가속화
즉시 사용 가능한 MCP 서버로 AI 기반 솔루션을 빠르게 프로토타입 및 출시
vectorized server and ai agent

AI 에이전트가 MCP Servers로 얻는 이점

AI 에이전트는 MCP Servers를 통해 표준화된 방식으로 풍부한 API 및 서비스 생태계에 접근할 수 있어 큰 이점을 누립니다. 통일된 Model Context Protocol을 활용해 최신 정보를 검색하고, 거래를 수행하며, 각기 다른 도구나 데이터 소스에 맞는 별도 통합 없이 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이러한 확장성과 유연성 덕분에 AI 에이전트는 업계 전반에 걸쳐 더 똑똑하고, 반응이 빠르며, 컨텍스트를 이해하는 솔루션을 제공할 수 있습니다.