커서 메모리즈

커서 메모리즈이란?

커서 메모리즈는 개발자가 개발 통찰력, 패턴 및 솔루션을 저장, 정리하고 의미론적으로 검색할 수 있도록 설계된 강력한 명령줄 인터페이스(CLI) 도구입니다. 안전한 데이터 저장을 위해 Supabase를 활용하고, 자연어 쿼리를 위해 OpenAI 임베딩을 사용하여 사용자가 관련 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 합니다. 이 도구는 또한 Cursor의 AI 에이전트와 원활하게 통합되도록 설계되어 개발 기억의 자동 저장 및 컨텍스트 인식 검색을 가능하게 합니다.

커서 메모리즈 사용 방법

커서 메모리즈를 사용하려면 먼저 Supabase 프로젝트를 설정하고(조직 및 프로젝트 생성, 'vector' 확장 활성화, 'memories' 테이블 및 'search_memories' RPC 함수 설정 포함) Supabase 및 OpenAI API 자격 증명을 확보해야 합니다. 이 도구는 npm을 통해 전역으로 설치됩니다('npm install -g cursor-memories'). 설치 후 사용자는 'memories setup'을 실행하여 API 자격 증명을 구성합니다. 그런 다음 'memories add' 명령을 사용하여 저장소, 카테고리, 기술 스택, 제목 및 문서 콘텐츠 옵션으로 메모리를 추가할 수 있습니다. 메모리는 자연어 쿼리와 저장소, 카테고리, 기술 스택에 대한 선택적 필터를 사용하여 'memories search' 명령으로 검색됩니다. 이 도구는 무료로 사용할 수 있지만, 자체 요금 정책이 있을 수 있는 외부 서비스(Supabase, OpenAI)를 필요로 합니다.

커서 메모리즈의 주요 기능

메모리 저장: 개발 통찰력, 패턴 및 솔루션 저장

의미론적 검색: OpenAI 임베딩을 사용하여 자연어 쿼리로 메모리 찾기

카테고리 분류: 카테고리별로 메모리 정리 (아키텍처, 데이터베이스, 보안 등)

기술 스택 태그 지정: 관련 기술로 메모리 태그 지정

저장소별 정리: 프로젝트/저장소별로 메모리 그룹화

빠른 CLI: 메모리 추가 및 검색을 위한 빠른 명령

보안: 안전한 데이터 저장을 위해 Supabase 사용

커서 통합: Cursor의 AI 에이전트와 원활하게 작동하여 자동 저장 및 컨텍스트 검색 가능

커서 메모리즈의 사용 사례

특정 데이터베이스 패턴 및 솔루션 저장 및 검색.

다양한 프로젝트에서 성능 최적화 기술 검색.

특정 백엔드 서비스와 관련된 아키텍처 패턴 찾기.

일반적인 오류에 대한 디버깅 기술 문서화 및 회상.

재사용 가능한 코드 패턴 및 모범 사례를 카테고리별로 정리.

개발 작업 중 AI 에이전트에 컨텍스트 인식 지원 제공.

개인 또는 팀의 개발 통찰력 지식 기반 유지.