프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

AI Memory

제작자: alphaonedev버전 0.5.1i★ 57i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.alphaonedev/ai-memory

설치 방법

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

  1. Docker 설치

    한 번만 하면 Docker가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. AI Memory에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    AI Memory 사이트 열기 ↗

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 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

  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 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

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)

  1. Docker 설치

    한 번만 하면 Docker가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. AI Memory에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    AI Memory 사이트 열기 ↗

  3. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  4. 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 semantic

    Enter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    AI Memory이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 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)

  1. Docker 설치

    한 번만 하면 Docker가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. AI Memory에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    AI Memory 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 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

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 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)

  1. Docker 설치

    한 번만 하면 Docker가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. AI Memory에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    AI Memory 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 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

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 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

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? AI Memory을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
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 semantic

Claude 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_DB env
    Path to the SQLite database file

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
npm/PyPI에 없음
라이선스i
라이선스 표시 없음
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.5.1
레지스트리 공개i
2026년 4월 9일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 11일
제작자
alphaonedev
패키지
oci: ghcr.io/alphaonedev/ai-memory:0.5.1
레지스트리 상태
활성

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

모든 앱과 장단점 →

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.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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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

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

제작자: ruvnet널리 사용됨↓ 7.4만/주★ 8.1만어제 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 125만/주★ 6.5만그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Metabase

Lets AI clients search, explore, query, and visualize data in a Metabase instance.

제작자: metabase널리 사용됨★ 5만6개월 전 업데이트

클라우드에서 실행

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-memoryOne AI client on a laptopdocs/install-quickstart.md — 5-min super-simple install + LLM-backend wired in one block
An engineer / architectSingle-node production, or multiple agents on one nodedocs/INSTALL.md → docs/production-deployment.md
An engineer / architectMulti-server / multi-rack / multi-DC / swarm / hive / federationdocs/enterprise-deployment.md — 8 topologies, singleton → multi-region
An engineer / architectPostgreSQL + 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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요