AI Memory
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent memory for any AI — zero token cost until recall
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 2/2 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "ai-memory": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "AI_MEMORY_DB", "ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1", "mcp", "--tier", "semantic" ], "env": { "AI_MEMORY_DB": "your-value" } } } }키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
AI Memory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 AI Memory을 쓰고 있다고 하거나 답에 AI Memory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 AI Memory에 연결할 수 없어요
AI Memory는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · AI Memory에 연결되는 앱 쓰기
- AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
- AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
- AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- AIHOT✓ ChatGPT
- Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT
- Exa✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add ai-memory --env AI_MEMORY_DB=your-value -- docker run -i --rm -e AI_MEMORY_DB ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semanticEnter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
Claude Code에서 /mcp 입력
AI Memory이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
AI Memory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 AI Memory을 쓰고 있다고 하거나 답에 AI Memory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
키 입력
AI Memory 설정에서 AI_MEMORY_DB가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
AI Memory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 AI Memory을 쓰고 있다고 하거나 답에 AI Memory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
AI Memory 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
키 입력
AI Memory 설정에서 AI_MEMORY_DB가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
AI Memory을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 AI Memory을 쓰고 있다고 하거나 답에 AI Memory 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add ai-memory --env AI_MEMORY_DB=your-value -- docker run -i --rm -e AI_MEMORY_DB ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1 mcp --tier semanticClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"ai-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"AI_MEMORY_DB",
"ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
"mcp",
"--tier",
"semantic"
],
"env": {
"AI_MEMORY_DB": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"ai-memory": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"AI_MEMORY_DB",
"ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
"mcp",
"--tier",
"semantic"
],
"env": {
"AI_MEMORY_DB": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"ai-memory": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"AI_MEMORY_DB",
"ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1",
"mcp",
"--tier",
"semantic"
],
"env": {
"AI_MEMORY_DB": "your-value"
}
}
}
}직접 입력할 값
AI_MEMORY_DBenvPath to the SQLite database file
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 11일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 alphaonedev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 오늘
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5915개 중 97%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5915개 중 9%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5915개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
AI Memory, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 오늘 변경됐고, 최신 버전(0.5.1)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Ruflo, Context7, Metabase
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
ai-memory universal AI memory
ai-memory is a persistent memory system for AI assistants. It works with any AI that supports MCP -- Claude, ChatGPT, Grok, Llama, and more. It stores what your AI learns in a local SQLite database, ranks memories by relevance when recalling, and auto-promotes important knowledge to permanent storage. Install it once, and every AI assistant you use remembers your architecture, your preferences, your corrections -- forever.
Choose your installation path
| You are… | Your deployment is… | Start here |
|---|---|---|
| A single developer trying ai-memory | One AI client on a laptop | docs/install-quickstart.md — 5-min super-simple install + LLM-backend wired in one block |
| An engineer / architect | Single-node production, or multiple agents on one node | docs/INSTALL.md → docs/production-deployment.md |
| An engineer / architect | Multi-server / multi-rack / multi-DC / swarm / hive / federation | docs/enterprise-deployment.md — 8 topologies, singleton → multi-region |
| An engineer / architect | PostgreSQL + Apache AGE storage (multi-writer, 10M+ memories, KG-heavy) | docs/postgres-age-guide.md — first-class postgres operator guide |
| A decision-maker evaluating adoption | — | docs/audience/decision-maker.html |
Configuring the LLM backend (xAI Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi, Qwen, Mistral, Groq, Together, Cerebras, OpenRouter, Fireworks, LMStudio, vLLM, llama.cpp server, or local Ollama)? See
docs/integrations/llm-backends.md— the MCP env-block recipe is the same regardless of installation path.
v0.9.0 — current release. A security-hardening and code-review release: 49 fixes from a 5-lane adversarial review (#1885–#1935) plus a smaller set of additive features. The headline change is a secure-default flip: agent attestation is required by default on HTTP direct-write (#1751, surface-scoped by #1985) — an unsigned HTTP POST /api/v1/memories (+/bulk) is rejected (403 ATTESTATION_FAILED) instead of landing attest_level="claimed", unless the operator sets the explicit opt-out AI_MEMORY_REQUIRE_AGENT_ATTESTATION=0. The MCP memory_store and CLI store surfaces are the operator-as-actor path and stay permissive by default (an unsigned write lands claimed); =1 forces strict on every surface. (The v0.9.0 GA shipped this as require-*everywhere*, which was unsatisfiable on MCP hosts — corrected to surface-scoped in the current release.) Alongside it, the mandatory-hook-presence enforcement gate now fires on both the MCP write path (#1885) and the HTTP write path (#1924), closing a silent-bypass gap where a configured mandatory hook could be skipped on one surface but not the other. The hardening pass also closes bulk_create per-row attestation gating (#1919), routes inbound federated PENDING approvals through the registered-approver gate (#1920), tightens team/unit/org visibility scope so it is no longer over-broad across the namespace hierarchy (#1921), and confines skill_register's folder_path import under the configured root with a symlink jail (#1923). A new non-argv credential channel — AI_MEMORY_STORE_URL / AI_MEMORY_STORE_URL_FILE (a 0600 file) — keeps the postgres/store password off world-readable /proc/ /cmdline and ps (#1927). Additive feature work: agent-authored skill memories with a parameters_schema + invocation_record (B7-SKILL, #1865), the recall_observations shadow-feedback loop (#1706), a memory-derivation lineage DAG (memory_lineage, #1859), and an opt-in vector-search minimal slice (#1005). Surface: schema v78, 101 MCP tools at --profile full (100 callable + the always-on memory_capabilities bootstrap) / 7 at --profile core, 92 HTTP route registrations (78 unique URL paths), 89 CLI subcommands under --features sal/sal-postgres (87 in the default build), 9 typed MemoryLink relations, a 28-field Memory. Runs on two production backends behind one identical API — embedded SQLite and PostgreSQL + Apache AGE — across desktop, server, and on-device (iOS + Android). Everything is additive over v0.8.1 except the attestation and hook-enforcement flips, which are secure-by-default breaking changes — review them before upgrading. Full changelog: CHANGELOG.md §"[0.9.0] — 2026-07-08".
v0.8.0 (`distributed-coordination`) — prior release. This is the release where the memory substrate becomes a coordination substrate. It adds the distributed-coordination machinery from #1709: a typed action DAG with a real state machine (memory_action_*), TTL-bounded single-holder leases (memory_lease_*), Ed25519-signed signals (memory_signal_*), Ed25519-attested checkpoints (memory_checkpoint_*), and frozen, replayable routines (memory_routine_*) — so a heterogeneous fleet of agents can take turns, hand off work, and prove who said what without having to trust each other. It layers typed cognition on top (the Goal/Plan/Step memory kinds, a lifecycle_state machine, and the decomposes_into / depends_on / advances link relations), hardens federation secure-by-default (peer enrollment ON by default #1789, per-transition signatures #1718, per-write content attestation #1464, transition-replay nonces #1805, outbound peer-cert pinning #1678), and ships governance that actually blocks — the Claude Code PreToolUse hook is reworked to a type:command wrapper so a substrate Refuse truly denies the tool (#1811). At the v0.8.0 release, surface was: schema v70, 100 MCP tools at --profile full (99 callable + the always-on memory_capabilities bootstrap) / 7 at --profile core, 91 HTTP route registrations (78 unique URL paths), 83/85 CLI subcommands, 9 typed MemoryLink relations, a 27-field Memory. Runs on two production backends behind one identical API — embedded SQLite and PostgreSQL + Apache AGE — across desktop, server, and on-device (iOS + Android). Everything is additive over v0.7.0; review the secure-default flips before upgrading. Full release notes: docs/v0.8.0/release-notes.md.
v0.7.0 (`attested-cortex`) — prior release. Rolled together the cortex-fluent legibility work with the full v0.7 trust + A2A scope from ROADMAP §7.3, plus (per operator directive 2026-05-09) the originally-v0.7.1 postgres+AGE first-class work, plus the post-grand-slam ship-readiness wave (Batman Forms 1-6 + 7th-form Option-B foundation + QW-1/2/3 + reconciliation security sweep). The substrate becomes both more articulate (capabilities v3, named loader tools, compacted schemas, Batman MemoryKind vocabulary, persona/atomisation/multistep-ingest primitives) and cryptographically trustworthy (Ed25519 attestation, sidechain transcripts, programmable 25-event hook pipeline, enforced namespace inheritance, V-4 cross-row signed-events hash chain). v0.7.0 also ships postgres + Apache AGE as a first-class storage backend — ai-memory serve --store-url postgres://… for live daemon use, schema parity across both backends (at the v0.7.0 release, sqlite + postgres converged on logical schema v57, where CURRENT_SCHEMA_VERSION was 57; the v0.8.0 release substrate has advanced this lockstep to schema 70, with the additive v58–v70 coordination + visibility tables landed on both backends — see CLAUDE.md §Database for the v58–v70 ladder) (canonical anchors: src/storage/migrations.rs for sqlite + src/store/postgres.rs for postgres); on-disk migration files end at migrations/sqlite/0047_v56_list_composite_indexes.sql and the postgres in-process migrate_v57() ladder arm (file-name counters lag the logical schema version because both ladders apply post-v34