memo

Name: memo
Author: jagoff

제작자: jagoff버전 4.16.0i★ 26i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.jagoff/memo

설치 방법

What it does

Memory for AI agents — MLX (Apple Silicon) or CPU (Linux), sqlite-vec + BM25, zero cloud.

Connects 내 컴퓨터에서 실행
Account or key No key needed
Category 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

Claude웹 · 앱 · 모바일ChatGPT웹Claude Code터미널Cursor코드 에디터VS Code코드 에디터기타다른 앱

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

Python (uv) 설치
한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요
Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗
완료
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
완료

이 설정을 붙여 넣고 저장

{
  "mcpServers": {
    "memo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

완료

Claude를 끄고 다시 열기
완료
해 보기
memo을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Claude가 memo을 쓰고 있다고 하거나 답에 memo 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 memo에 연결할 수 없어요

memo는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · memo에 연결되는 앱 쓰기

Claude 단계 보기 →먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
Claude Code 단계 보기 →먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Cursor 단계 보기 →먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
VS Code 단계 보기 →먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Context7✓ ChatGPT
AIHOT✓ ChatGPT
Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

Python (uv) 설치
한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요
Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗
완료
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
완료

이 명령을 붙여 넣고 Enter

claude mcp add --scope user memo -- uvx mlx-memo

완료

Claude Code에서 /mcp 입력
memo이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
완료
해 보기
memo을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Claude Code가 memo을 쓰고 있다고 하거나 답에 memo 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

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

Python (uv) 설치
한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요
Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗
완료
이 버튼으로 Cursor 열기
Cursor에서 열기
Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요
완료
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
완료
해 보기
memo을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Cursor가 memo을 쓰고 있다고 하거나 답에 memo 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

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

Python (uv) 설치
한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요
Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗
완료
이 버튼으로 VS Code 열기
VS Code에서 열기
VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요
완료
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
완료
해 보기
memo을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ VS Code가 memo을 쓰고 있다고 하거나 답에 memo 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? memo을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →

개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user memo -- uvx mlx-memo

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "memo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "memo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "memo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mlx-memo"
      ]
    }
  }
}

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

한눈에 보기

GitHub 스타 i: 26
주간 다운로드i: 458/주
라이선스 i: MIT
연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
최신 버전i: 4.16.0
카테고리i: 검색 및 AI 기억
레지스트리 공개i: 2026년 9월 2일
코드 마지막 변경i: 2026년 11월 11일
제작자: jagoff
패키지: pypi: mlx-memo
저장소: jagoff/memo
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

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

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 13일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 jagoff 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 그저께
✓ 통과
라이선스 있음
MIT 사용
– 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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사용자 리뷰

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검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 6018개 중 95%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 6018개 중 34%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6018개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

memo, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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 그저께 변경됐고, 최신 버전(4.16.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Ruflo

같은 카테고리의 다른 것

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

Context7

Up-to-date docs for AI agents

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

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.7만/주★ 4.9만27일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Ruflo

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

제작자: ruvnet널리 사용됨↓ 7.4만/주★ 8.2만 저장소 전체의 별그저께 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

memo

Your coding agent starts every session with amnesia. memo fixes that — 100% on your own machine.

Persistent, searchable memory for Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Devin, and OpenCode. No cloud, no API keys, no Ollama, no vector DB to run. And it spends *fewer* tokens, not more.

Install

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash

Prefer a package manager? uv tool install mlx-memo · pipx install mlx-memo · brew tap jagoff/memo && brew install mlx-memo

Then:

memo doctor                                   # self-check

memo save 'we use Postgres, not Mongo' # save a decision memo search 'what database did we pick?' # search by meaning

That's it. Your agents pick it up over MCP automatically — the installer wires every client it finds.

Installing on another Mac or handing setup to an agent?

New Mac:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash

memo sync bootstrap git@github.com:yourname/memo-sync.git

Agent-managed setup:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash

memo doctor --strict-runtime

On Linux or just want to look around first?

docker run --rm ghcr.io/jagoff/memo:latest memo doctor

Why this saves you money

Most memory servers *add* context. memo is built to remove it.

Profile	Tools	Schema tokens
`agent` (default)	43	~9.7k
`core` / `slim`	60	~13.2k
`full` / `default`	165	~30.6k

The default MCP surface is 43 tools, not 165 — 74% fewer tools, and about 68% less schema context: 43 tools / ~9.7k schema tokens versus 165 tools / ~30.6k tokens on the full surface — overhead paid every session, in every client.

Ambient recall injects one relevant memory before the model answers. The bundled Claude Code hook caps that injection at ~160 tokens. memo roi reports the real grounding and re-ask counts — the estimated-savings figure it used to print was removed in 4.14.0, because multiplying those counts by hardcoded constants was a savings claim memo could not support. For measured savings, memo tokens reads the provider's own usage counters through the context-compression proxy.

memo roi       # value from grounded recalls and avoided re-asks

memo tokens # usage-savings ledger

Three things nothing else does

🕰️ Time-machine — query your knowledge as it was

memo as-of ask "what was the deploy strategy?" --date 2026-02-01

memo diff --from 2026-01-01 --to 2026-03-01

Full historical reconstruction by reverse-replaying history.db. Useful when you need to know *why* past-you made a call, not just what past-you decided.

⚡ Contradiction radar — memory that notices when you change your mind

memo contradict scan      # find conflicting facts corpus-wide

memo contradict triage # resolve: fuse / newer-wins / dismiss

Change a decision and memo flags the now-stale version, so the agent stops reintroducing what you already threw out.

🔮 Dream — it optimizes itself while you sleep

memo dream run

A 7-phase nightly pipeline: inventory → mine signals → resolve conflicts → prune stale → synthesize cross-cluster insights → optimize → pre-warm the top-100 query embeddings so tomorrow's recall stays under 200 ms. Every run writes a receipt you can audit. Zero intervention.

How it works

Hybrid retrieval. A vector leg (MLX on Apple Silicon, sentence-transformers on CPU) and a BM25 leg (FTS5, diacritic-folding for Spanish) run in parallel, fuse via Reciprocal Rank Fusion, then go through an optional MLX cross-encoder rerank.

Markdown is the source of truth. Every memory is a plain .md file you can read, grep, and version-control. SQLite is a derived index that rebuilds from the files at any time — hand-edit in Obsidian and your edit wins on the next memo reindex. Nothing is locked in a database you can't open.

Prompts and memories stay on your machine. Embedder, reranker, and LLM all run in-process. No telemetry. Memory travels only if *you* point memo sync at a git remote you own. Normal startup is fully offline; remote update checks and auto-update require an explicit opt-in. → [Privacy and network policy](https://github.com/jagoff/memo/blob/master/PRIVACY.md)

Also in the box: cross-agent memo resume (reopen any session from any agent), cross-Mac git sync, a knowledge graph with optional codegraph symbol edges, encrypted secret storage, OCR/audio ingestion, evidence packs, outcome learning, signed federation, and a local chat UI over your memory (memo chat serve). → [Full feature reference](https://github.com/jagoff/memo/blob/master/docs/reference.md)

How it compares

Verified July 2026 against each project's own docs. Corrections welcome — open an issue and I'll fix the table.

	memo	mem0	letta	cognee	basic-memory	cipher
100% local, no cloud API	✅	⚠️	⚠️	⚠️	✅	⚠️
Time-machine (rewind to any date)	✅	❌	⚠️	❌	⚠️	⚠️
Contradiction detection + resolution	✅	⚠️	⚠️	❌	❌	❌
Autonomous nightly maintenance	✅	❌	❌	❌	❌	❌
Token-economy MCP profiles	✅	❌	❌	⚠️	✅	❌
Markdown / Obsidian as source of truth	✅	❌	⚠️	❌	✅	❌

✅ first-class · ⚠️ partial, config-gated, or add-on · ❌ absent

Closest comparators are basic-memory (local-first + Obsidian + MCP — same thesis) and cipher (memory for coding agents).

Requirements

	Support
macOS, Apple Silicon (M1–M4)	Full — MLX embedder + reranker + `ask`/`synthesize`/`dream`
Linux / Ubuntu	Standalone CPU backend — search, recall, save. `pipx install "mlx-memo[cpu]"` · docs/ubuntu.md
Intel Mac	Unsupported — current PyTorch releases do not ship Python 3.13 wheels for this platform
Docker	Cross-platform, CPU backend · docs/docker.md

Python ≥ 3.13 (the installer handles this via uv if you don't have it). First install pulls ~8 GB of models, 5–15 min. Optional: an Obsidian vault — without one, memo uses ~/Documents/memo/.

Docs


Install detail, installer knobs, new-Mac migration	reference.md › Install
Per-client MCP setup (Claude Desktop, Cursor, Cline, Continue)	reference.md › MCP setup
Ambient recall, capture, and tuning	reference.md › Ambient memory
Full CLI reference (145 commands) + `memo tui`	reference.md › CLI
All `MEMO_*` flags and model profiles	reference.md › Configuration
Architecture and design notes	reference.md › Design
Privacy and network policy	PRIVACY.md

All 145 top-level CLI commands

Complete command inventory (kept here so CI detects CLI/documentation drift)

Core: save search ask get edit rename delete list

Recall & Hooks: recall recall-hook context briefing continuity prewarm capture-tick capture-stop interject ask-gaps guard digest

Session & History: history as-of diff record-history session chat-session resume reflect mine-history episodes chronicle

Maintenance: reindex maintain review dream consolidate synthesize dedupe cross-dedup retier contradict coordinate terminal invalidate temporal compress-context ops

Analysis & Quality: health stats doctor journey-check lint drift analytics eval roi tokens token-savings usefulness gaps outcome profile confidence graduation hype definitive evidence

Knowledge Graph: graph entities entity extract-entities links version related

Advanced Search: embed rerank contextual retrieve context-pack chat chat-ask repo

Import / Export / Sync: import export backup restore sync ingest federation

Visualization: tui dashboard map logs hook-log

Setup & Config: init setup config install-mcp install-watcher uninstall-watcher install-slash install-statusline install-recall-hook install-shell-wrapper install-shims startup-banner migrate migrate-vault migrate-independence update upgrade self-update watch release onboard

Daemons: daemons recall-daemon ingest-daemon maint-daemon embed-daemon idle-daemon

Other: backend-native collaborative events feedback query mandate drift sleep-cycle operational ocr-image provenance secret verbatim mcp-command codex-badge debug-recall http-api proxy mine-git token-gate fix undo code-facts code-nudge code-health

Contributing

git clone https://github.com/jagoff/memo && cd memo

uv pip install -e '.[dev]'

Issues and PRs welcome — see CONTRIBUTING.md. If memo is useful to you, a ⭐ genuinely helps other people find it.

MIT licensed. Built on Apple MLX, sqlite-vec, and

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

memo

What it does

설치

Python (uv) 설치

컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

이 설정을 붙여 넣고 저장

Claude를 끄고 다시 열기

해 보기

대신 이렇게 할 수 있어요

Python (uv) 설치

터미널 열기

이 명령을 붙여 넣고 Enter

Claude Code에서 /mcp 입력

해 보기

Python (uv) 설치

이 버튼으로 Cursor 열기

Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

해 보기

Python (uv) 설치

이 버튼으로 VS Code 열기

VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

해 보기

컴퓨터에 설치

한눈에 보기

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

토론

사용자 리뷰

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

같은 카테고리의 다른 것

Context7

Codebase Memory

Ruflo

제작자의 README

memo

Install

Why this saves you money

Three things nothing else does

🕰️ Time-machine — query your knowledge as it was

⚡ Contradiction radar — memory that notices when you change your mind

🔮 Dream — it optimizes itself while you sleep

How it works

How it compares

Requirements

Docs

All 145 top-level CLI commands

Contributing