GrantAi Memory

Name: GrantAi Memory
Author: solonai-com

제작자: solonai-com버전 1.8.6i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름com.solonai/grantai

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Persistent memory for AI agents. Infinite context with sub-millisecond recall.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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
입력해야 할 값: GRANTAI_LICENSE_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: GRANTAI_LICENSE_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

DockerDocker 설치

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

제작자의 .mcpb 파일 다운로드

링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add grantai --env GRANTAI_LICENSE_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e GRANTAI_LICENSE_KEY ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.5

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "grantai": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GRANTAI_LICENSE_KEY",
        "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.5"
      ],
      "env": {
        "GRANTAI_LICENSE_KEY": "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": {
    "grantai": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GRANTAI_LICENSE_KEY",
        "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.5"
      ],
      "env": {
        "GRANTAI_LICENSE_KEY": "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

GRANTAI_LICENSE_KEY 비밀 필수 env
Your GrantAi license key (get one free at solonai.com/grantai/signup)

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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 도메인 solonai.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 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 7251개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 4%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

GrantAi 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?

입력해야 할 값: GRANTAI_LICENSE_KEY

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(1.8.6)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB, 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★ 64,224MIT오늘 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★ 5,213MIT지난달 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.

GrantAi

Deterministic Memory for AI

Local. Private. Secure.

Website • Download • Documentation

Free Edition — one command, no account

The free edition is the full local memory engine as an MCP server: no email, no license key, no trial, and no network after the one-time model download (about 650 MB).

# macOS / Linux

curl -fsSL "https://solonai.com/grantai/install.sh?src=github" | bash

# Windows 10/11 (PowerShell)

irm "https://solonai.com/grantai/install.ps1?src=github" | iex

The installer verifies both downloads against a published SHA-256 manifest, installs under ~/.grantai/free (Windows: %LOCALAPPDATA%\GrantAi\free), and registers the server with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI and Codex where they are installed. Any other MCP client takes the same command and arguments. Homebrew: brew install solonai/grantai/grantai-free. Air-gapped installs and the full list of what runs where are on the developers page.

The Problem

Every AI system today has the same flaw: it guesses instead of remembers.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) converts your documents into vectors — numerical approximations of meaning. When you query, it returns content that is *mathematically similar* to your question. Similar is not the same as correct.

Ask for "HIPAA encryption penalties" and RAG returns chunks that *look like* compliance content. Maybe the right section. Maybe adjacent paragraphs. Maybe hallucinated ranges. You pay for every token retrieved, whether relevant or not.

This is the Retrieval Tax:

Re-retrieval — Same questions, same searches, same cost
Over-retrieval — 20 chunks when you need 3
Labor — Engineers tuning embeddings instead of building products
Risk — Approximate answers in domains that require precision

Enterprise AI spends 85% of compute on inference. Most of that is wasted on retrieving content that doesn't answer the question.

The Solution

GrantAi is deterministic memory for AI agents.

Instead of similarity search, GrantAi uses direct addressing. Every piece of knowledge has a unique identifier. Retrieval is a lookup, not a search. You get the exact content you indexed — verbatim, with attribution, in milliseconds.

RAG	GrantAi
Returns similar content	Returns the exact content
10-20 chunks, hope one is right	1-3 sentences, always right
Slows down as corpus grows	Milliseconds regardless of size
No attribution	Full audit trail
Approximate	Deterministic

Result: 97% reduction in tokens sent to the LLM. Faster responses. Lower cost. No hallucination from retrieval.

Why It Matters

Compliance — Exact citations, not paraphrased guesses
Multi-Agent — Shared memory across your AI workforce with speaker attribution
Cost — Pay for answers, not for searching
Security — 100% local, AES-256 encrypted, zero data egress

Quick Start

macOS / Linux (Native)

# 1. Download from https://solonai.com/grantai/download

2. Extract and install

./install.sh

3. Restart your AI tool (Claude Code, Cursor, etc.)

Docker (All Platforms)

docker pull ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6

Add to your Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):

"mcpServers": { "grantai": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "--pull", "always", "-v", "grantai-data:/data", "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6"] } } }

Supported Platforms

Platform	Method	Status
macOS (Apple Silicon)	Native	✅
Linux (x64)	Native	✅
Windows	Native	✅
All Platforms	Docker	✅

MCP Tools

GrantAi provides these tools to your AI:

Tool	Description
`grantai_infer`	Query memory for relevant context
`grantai_teach`	Store content for future recall
`grantai_learn`	Import files or directories
`grantai_health`	Check server status
`grantai_summarize`	Store session summaries
`grantai_project`	Track project state
`grantai_snippet`	Store code patterns
`grantai_git`	Import git commit history
`grantai_capture`	Save conversation turns for continuity

Multi-Agent Memory Sharing

Multiple agents can share knowledge through GrantAi's memory layer.

Basic shared memory (no setup required)

# Any agent stores

grantai_teach( content="API rate limit is 100 requests/minute.", source="api-notes" )

Any agent retrieves

grantai_infer(input="API rate limiting")

All agents read from and write to the same memory pool. No configuration needed.

With agent attribution (optional)

Use speaker to track which agent stored what, and from_agents to filter retrieval:

# Store with identity

grantai_teach( content="API uses Bearer token auth.", source="api-research", speaker="researcher" # optional )

Retrieve from specific agent

grantai_infer( input="API authentication", from_agents=["researcher"] # optional filter )

When to use `speaker`

Scenario	Use speaker?	Why
Shared knowledge base	No	All contributions equal, no filtering needed
Session continuity	No	Same context, just persist and retrieve
Research → Code handoff	Yes	Coder filters for researcher's findings only
Role-based trust	Yes	Security agent's input treated differently

Framework integration

GrantAi works with any MCP-compatible client. Point your agents at the same GrantAi instance:

"mcpServers": { "grantai": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "--pull", "always", "-v", "grantai-data:/data", "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6"] } } }

All agents using this config share the same memory volume (grantai-data).

Built By

GrantAi is built by Lawrence Grant, founder of SolonAI.

Background: Harvard, IBM, AI architecture and security work for Blackstone, Goldman Sachs, and Vanguard. Author of *Mergers and Acquisitions Cybersecurity: The Framework For Maximizing Value*.

Why We Built This

Read the full case for deterministic memory: [Your AI Has Amnesia. You're Paying. Blame the Architecture.](https://solonai.com/grantai/essay)

Documentation

Support

Issues — Open an issue
Email — support@solonai.com

License

Free to try. Pricing & Terms

Get Started →

GrantAi Memory

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

Free Edition — one command, no account

The Problem

The Solution

Why It Matters

Quick Start

macOS / Linux (Native)

2. Extract and install

3. Restart your AI tool (Claude Code, Cursor, etc.)

Docker (All Platforms)

Supported Platforms

MCP Tools

Multi-Agent Memory Sharing

Basic shared memory (no setup required)

Any agent retrieves

With agent attribution (optional)

Retrieve from specific agent

When to use speaker

Framework integration

Built By

Why We Built This

Documentation

Support

License

When to use `speaker`