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Glama

Central Intelligence

에이전트는 잊어버리지만, CI는 기억합니다.

AI 에이전트를 위한 영구 메모리입니다. 세션 간에 정보를 저장, 회상 및 공유하세요. Claude Code, Cursor, LangChain, CrewAI 및 MCP를 지원하는 모든 에이전트와 함께 작동합니다.

CI는 사용자의 기억을 절대 다시 쓰지 않습니다. 검색을 위해 사실이 추출되지만, 콘텐츠는 항상 원문 그대로 반환됩니다. 쓸모없는 기억, 환각에 의한 재작성, 데이터 손실은 없습니다.

npm License: Apache 2.0

Central Intelligence MCP server

LifeBench 45.9% AMB 90/100

빠른 시작 (30초)

# 1. Get an API key
npx central-intelligence-cli signup

# 2. Add to Claude Code
npx central-intelligence-cli init claude

# Done. Your agent now has persistent memory.

Central Intelligence를 사용해야 할 때

휴리스틱: 미래의 자신에게 남기는 메모에 적을 내용이라면, Central Intelligence에 저장하세요.

시나리오

수행 작업

새 세션을 시작할 때, 이전 세션의 컨텍스트가 필요함

recall 또는 context

중요한 것을 발견함 (아키텍처, 환경 설정, 수정 사항)

remember

여러 에이전트가 같은 프로젝트에서 작업 중임

사용자/조직 범위로 share

매 세션마다 같은 내용을 계속 다시 학습함

한 번 remember하고, 영원히 recall

다른 에이전트나 세션으로 작업을 넘김

주요 결정 사항을 remember하고, 다음 에이전트가 context 호출

사용자가 같은 환경 설정을 반복해서 말함

remember로 저장하고, 다음번에 recall로 확인

저장하지 마세요: 비밀번호, API 키, 개인정보(PII), 대용량 바이너리 파일 또는 일시적인 스크래치 데이터.

문제점

모든 AI 에이전트 세션은 0에서 시작합니다. 에이전트가 사용자의 환경 설정을 배우고, 코드베이스를 이해하고, 아키텍처를 파악해도 세션이 끝나면 모든 것을 잊어버립니다. 다음 세션은요? 같은 질문, 같은 실수, 처음부터 다시 쌓아야 하는 컨텍스트.

Central Intelligence가 이 문제를 해결합니다.

기능

5가지 MCP 도구가 에이전트에게 장기 기억을 제공합니다:

도구

설명

예시

remember

나중에 사용할 정보를 저장

"사용자는 TypeScript를 선호하고 Fly.io에 배포함"

recall

과거 기억에 대한 의미론적 검색

"사용자가 선호하는 것은 무엇인가?"

context

현재 작업을 위한 관련 기억 자동 로드

"인증 시스템 리팩토링 작업 중"

forget

오래되거나 잘못된 기억 삭제

forget("memory_abc123")

share

다른 에이전트가 기억을 사용할 수 있게 함

범위: "agent" → "org"

벤치마크

LifeBench (2026) — 장기 다중 소스 메모리

CI는 가장 어려운 공개 메모리 벤치마크인 LifeBench에서 **45.9%**를 기록했습니다 (10명의 사용자, 메시지, 캘린더, 건강 기록, 메모, 통화를 포함한 51,000개의 실제 이벤트에 걸친 2,003개의 질문).

전체

정보 추출

다중 홉

시간적

45.9%

52.8%

45.6%

39.3%

평가 하네스: lifebench-eval

에이전트 메모리 벤치마크 (AMB) — 인프라 테스트

오픈 소스 Agent Memory Benchmark를 사용하여 다른 제공업체와 CI를 테스트하세요:

npx agent-memory-benchmark --provider central-intelligence --api-key $CI_API_KEY

참고: AMB는 Central Intelligence의 저자가 직접 유지 관리합니다. 직접 실행하여 결과를 확인하세요. 새로운 제공업체 어댑터를 포함한 PR은 언제나 환영합니다.

도구 간 메모리

CI Local은 5개의 AI 코딩 플랫폼에서 설정 파일을 읽어와 저장된 기억과 함께 검색 가능하게 만듭니다:

플랫폼

설정 파일

파싱 방식

Claude Code

CLAUDE.md

섹션 기반 (## 제목)

Cursor

.cursor/rules

문단 기반

Windsurf

.windsurf/rules

문단 기반

Codex

codex.md

섹션 기반

GitHub Copilot

.github/copilot-instructions.md

섹션 기반

Claude Code를 통해 저장된 기억은 Cursor를 사용할 때도 발견할 수 있으며, 그 반대도 가능합니다. AI 메모리는 한 도구에 국한되지 않고 어디서나 작동합니다.

이제 recall 응답에는 source(기억이 유래한 도구), freshness_score(최신성), duplicate_group(도구 간 중복 감지)이 포함됩니다.

작동 원리

Agent (Claude, Cursor, Windsurf, Copilot, Codex)
    ↓ MCP protocol
Central Intelligence MCP Server (local, thin client)
    ↓
SQLite + vector embeddings + config file parsing
    ↓
Hybrid search: vector + FTS5 + fuzzy + temporal decay
    ↓
Central Intelligence API (hosted)
    ↓
PostgreSQL + pgvector + fact decomposition + entity graph
    ↓
4-way retrieval: vector + BM25 + graph traversal + temporal
    ↓
Local ONNX cross-encoder reranker (zero API cost)

모든 기억은 엔티티, 시간 정보, 인과 관계를 포함한 구조화된 사실로 분해됩니다. recall은 4가지 검색 전략(벡터 유사도, BM25 전문 검색, 엔티티 그래프 탐색, 시간적 근접성)을 병렬로 실행하고, Reciprocal Rank Fusion으로 결과를 융합한 뒤 로컬 크로스 인코더 모델로 재순위화합니다. 지원되는 모든 플랫폼의 설정 파일은 파싱, 임베딩 및 로컬 캐싱됩니다.

메모리 범위

범위

가시성

사용 사례

agent

저장한 에이전트만

개인 컨텍스트, 세션 연속성

user

동일한 사용자를 서비스하는 모든 에이전트

사용자 환경 설정, 도구 간 컨텍스트

org

조직 내 모든 에이전트

공유 지식, 팀 결정 사항

MCP 서버 설정

Claude Code

~/.claude/settings.jsonmcpServers 아래에 추가하세요:

{
  "central-intelligence": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
    "env": {
      "CI_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

Cursor

~/.cursor/mcp.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "central-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "central-intelligence-mcp"],
      "env": {
        "CI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

MCP 호환 클라이언트

MCP 서버는 npm에 central-intelligence-mcp로 게시되어 있습니다. CI_API_KEY 환경 변수를 설정하고 MCP 클라이언트를 해당 서버에 연결하세요.

CLI 사용법

# Sign up and get an API key
npx central-intelligence-cli signup

# Add to Claude Code / Cursor
npx central-intelligence-cli init claude
npx central-intelligence-cli init cursor

# Store a memory
npx central-intelligence-cli remember "The user prefers dark mode and TypeScript"

# Search memories
npx central-intelligence-cli recall "what are the user's preferences?"

# Delete a memory
npx central-intelligence-cli forget <memory-id>

# Check connection
npx central-intelligence-cli status

또는 더 짧은 명령어를 위해 전역으로 설치하세요:

npm install -g central-intelligence-cli
ci-memory signup
ci-memory remember "User prefers TypeScript"
ci-memory recall "language preferences"

REST API

기본 URL: https://central-intelligence-api.fly.dev

모든 엔드포인트는 Authorization: Bearer <api-key> 헤더가 필요합니다.

API 키 생성

curl -X POST https://central-intelligence-api.fly.dev/keys \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "my-key"}'

POST /memories/remember

{
  "agent_id": "my-agent",
  "content": "User prefers TypeScript over Python",
  "tags": ["preference", "language"],
  "scope": "agent"
}

POST /memories/recall

{
  "agent_id": "my-agent",
  "query": "what programming language does the user prefer?",
  "limit": 5
}

응답:

{
  "memories": [
    {
      "id": "uuid",
      "content": "User prefers TypeScript over Python",
      "relevance_score": 0.434,
      "tags": ["preference", "language"],
      "scope": "agent",
      "created_at": "2026-03-22T21:42:34.590Z"
    }
  ]
}

POST /memories/context

{
  "agent_id": "my-agent",
  "current_context": "Setting up a new web project for the user",
  "max_memories": 5
}

DELETE /memories/:id

POST /memories/:id/share

{
  "target_scope": "org"
}

GET /usage

인증된 API 키에 대한 메모리 개수, 사용 이벤트 및 활성 에이전트를 반환합니다.

자체 호스팅

# Clone and install
git clone https://github.com/AlekseiMarchenko/central-intelligence.git
cd central-intelligence
npm install

# Set up PostgreSQL
createdb central_intelligence
psql -d central_intelligence -f packages/api/src/db/schema.sql

# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env: set DATABASE_URL and OPENAI_API_KEY

# Run
npm run dev:api

Fly.io에 배포

fly apps create my-ci-api
fly postgres create --name my-ci-db
fly postgres attach my-ci-db
fly secrets set OPENAI_API_KEY=sk-...
fly deploy

그런 다음 MCP 서버를 해당 인스턴스로 지정하세요:

{
  "env": {
    "CI_API_KEY": "your-key",
    "CI_API_URL": "https://your-app.fly.dev"
  }
}

아키텍처

central-intelligence/
├── packages/
│   ├── api/            # Backend API (Hono + PostgreSQL + pgvector)
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── db/           # Schema, migrations (facts, entities, pgvector, hybrid)
│   │   │   ├── middleware/   # Auth, rate limiting, billing, x402 payments
│   │   │   ├── routes/       # REST endpoints, dashboard, docs, demo
│   │   │   └── services/     # Core logic:
│   │   │       ├── memories.ts          # Store + 4-way recall pipeline
│   │   │       ├── fact-extraction.ts   # GPT-4o-mini fact decomposition
│   │   │       ├── entity-resolution.ts # Trigram + co-occurrence entity merging
│   │   │       ├── observations.ts      # Auto-synthesized higher-level facts
│   │   │       ├── rerank.ts            # ONNX local + Cohere + passthrough
│   │   │       ├── embeddings.ts        # OpenAI text-embedding-3-small
│   │   │       ├── encryption.ts        # AES-256-GCM at rest
│   │   │       └── query-decompose.ts   # Query expansion via GPT-4o-mini
│   │   └── tests/        # 68 tests (Vitest)
│   ├── mcp-server/     # MCP server (npm: central-intelligence-mcp)
│   ├── cli/            # CLI tool (npm: central-intelligence-cli)
│   ├── local/          # Local memory with cross-tool config parsing
│   ├── node-sdk/       # Node.js/TypeScript SDK (npm: central-intelligence-sdk)
│   ├── python-sdk/     # Python SDK (PyPI: central-intelligence)
│   └── openclaw-skill/ # OpenClaw skill file
├── .github/workflows/  # CI (typecheck + test) + Deploy (Fly.io)
├── landing/            # Landing page
├── Dockerfile          # API container (non-root, ONNX model pre-cached)
├── fly.toml            # Fly.io config (iad region, health checks)
└── README.md

가격

티어

가격

메모리

에이전트

Free

$0

500

1

Pro

$29/월

50,000

20

Team

$99/월

500,000

무제한

기여

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라이선스

Apache 2.0

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - A tier

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AlekseiMarchenko/central-intelligence'

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