프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

AI Memory

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

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Persistent memory for any AI — zero token cost until recall

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

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.

설치하기 전에

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • AI_MEMORY_DB env
    Path to the SQLite database file

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

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 alphaonedev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 8%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7241개 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 1개 중 1개를 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 – 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: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
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.

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

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