kth3/Cortex-agent
Cortex Agent Infrastructure: A lightweight, Python-based universal agent memory and workflow engine. 파편화된 에이전트의 기억을 영속화하고, MCP(Model Context Protocol)를 통해 어떤 프로젝트에서든 즉시 작업 맥락(Context)을 형성할 수 있도록 설계된 범용 에이전트 엔지니어링 인프라입니다.
Platform-specific configuration:
{
"mcpServers": {
"Cortex-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"Cortex-agent"
]
}
}
}Add the config above to .claude/settings.json under the mcpServers key.
.agents)본 프로젝트는 아직 미완성입니다.
> "The Bridge between Human Intent and Agent Intelligence." > > Cortex는 파편화된 에이전트의 기억을 영속화하고, 어떤 프로젝트에서든 즉시 작업 맥락을 형성할 수 있도록 설계된 범용 에이전트 엔지니어링 인프라입니다.
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.agents/
├── rules/ # 에이전트 행동 규칙 (rule.md, governance.md 등)
├── workflows/ # 슬래시 커맨드 워크플로 (/진행, /지식화, /작성 등)
├── protocols/ # 보고 프로토콜
├── scripts/ # MCP 서버 및 유틸리티 엔진
│ ├── cortex/ # Cortex 하이브리드 코어 모듈
│ ├── cortex_mcp.py # 메인 MCP 서버 (Cortex)
│ └── jules_mcp.py # 코드 리뷰용 MCP (Jules)
├── cortex_data/ # 인덱싱된 지식 데이터 (Git 제외)
├── history/ # 세션별 작업 이력 메타데이터
├── setup.sh # [통합] 인젝션 및 환경 구축 일원화 스크립트
├── settings.yaml # 에이전트 및 인프라 설정 파일
└── README.md # 본 프로젝트 인프라 가이드---
프로젝트 루트에서 단 한 번의 명령으로 모든 주입과 설정을 완결하세요.
# 자동으로 .agents 폴더 생성, 가상환경 구축, 초기 인덱싱까지 수행합니다.
./setup.sh [당신의 프로젝트 경로]---
.env 설정을 통해 Cortex 엔진의 핵심 동작을 제어할 수 있습니다.
| 모드 | 환경 변수 | 조건 | |------|----------|------| | 로컬 (기본값) | CORTEX_EMBEDDING_MODE=local | GPU 또는 CPU로 BGE-M3 실행 (RAM 4GB+) | | API (폴백) | CORTEX_EMBEDDING_MODE=api | GPU/RAM 부족 환경, 외부 API 사용 |
Google Drive 등 원격 저장소를 통한 지식 동기화를 위해 설정이 필요합니다.
rclone config
# 이름: gdrive, 유형: Google Drive 로 설정 후 인증 진행 (https://rclone.org/drive/)Cortex는 skills/ 폴더 내의 마크다운 파일들을 자동 인덱싱하여 에이전트의 능력치를 확장합니다. skills/는 프로젝트 최상단(Root)에 위치해야 합니다.
올바른 디렉토리 구조 예시:
user/
├── .agents/ # (현재 저장소) Cortex 인프라
├── skills/ # AI 스킬 보관함
└── src/ # 프로젝트 소스 코드추천 스킬 킷 다운로드 (One-liner):
# 최상위 디렉터리에서 실행
mkdir -p skills && cd skills
wget -qO- https://api.github.com/repos/sickn33/antigravity-awesome-skills/tarball/main | tar xz --strip-components=2 "*/skills"
cd ..---
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