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MemoVault

by Blvckjs96
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Hybrid

MemoVault

AI 어시스턴트를 위한 개인용 메모 시스템 — 완전히 사용자 기기에서 실행되며, 모든 데이터를 로컬에 저장하고, 라이프사이클 훅을 통해 Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex와 통합됩니다.

개인정보 보호 우선. 기본적으로 어떤 데이터도 기기 밖으로 나가지 않습니다. 메모는 로컬 파일로 저장됩니다. 대시보드는 사용자의 REST API를 폴링합니다. 플러그인 훅은 localhost만 호출합니다.

주요 기능

  • STM / LTM 아키텍처 — 감쇠 기능이 있는 단기 세션 메모 + 4차원 중요도 점수가 포함된 장기 메모

  • BM25 + 벡터 검색 — 키워드(단순) 또는 의미론적(Qdrant) 검색

  • MCP 서버 — 15개 이상의 도구를 갖춘 Claude Code 일류 통합

  • 플러그인 훅 — Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI를 위한 라이프사이클 훅

  • 대시보드 UI — http://localhost:8080/ui에서 실시간 웹 대시보드 제공

  • 토큰 경제 — 발견 토큰 대 읽기 토큰 및 효율성 비율 추적

  • 완전 로컬 — Ollama LLM + 로컬 임베딩 + 내장 Qdrant, 클라우드 의존성 제로

Related MCP server: claude-recall

설치

소스에서 설치

git clone https://github.com/your-org/memovault
cd memovault
pip install -e .       # or: uv sync
cp .env.example .env

PyPI에서 설치

pip install memovault

설정

옵션 A — 완전 로컬 (Ollama)

1. Ollama 설치 및 모델 가져오기

# macOS
brew install ollama

# Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama pull llama3.1           # main LLM
ollama pull nomic-embed-text   # embeddings

2. .env 구성

MEMOVAULT_LLM_BACKEND=ollama
MEMOVAULT_OLLAMA_MODEL=llama3.1:latest
MEMOVAULT_OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434

MEMOVAULT_EMBEDDER_BACKEND=ollama
MEMOVAULT_EMBEDDER_OLLAMA_MODEL=nomic-embed-text:latest

# simple = BM25 (no vector DB), vector = Qdrant (semantic search)
MEMOVAULT_MEMORY_BACKEND=simple

MEMOVAULT_DATA_DIR=./memovault_data

3. 시작

memovault service start
open http://localhost:8080/ui

옵션 B — OpenAI

MEMOVAULT_LLM_BACKEND=openai
MEMOVAULT_OPENAI_API_KEY=sk-...
MEMOVAULT_OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

MEMOVAULT_EMBEDDER_BACKEND=openai
MEMOVAULT_EMBEDDER_OPENAI_MODEL=text-embedding-3-small

MEMOVAULT_MEMORY_BACKEND=vector

이 백엔드를 사용할 경우 메모 콘텐츠는 점수 산정 및 임베딩을 위해 OpenAI API로 전송됩니다.

Claude Code — MCP 통합

~/.claude/claude.json에 추가하세요:

로컬 (Ollama)

{
  "mcpServers": {
    "memovault": {
      "command": "memovault",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "MEMOVAULT_LLM_BACKEND": "ollama",
        "MEMOVAULT_OLLAMA_MODEL": "llama3.1:latest"
      }
    }
  }
}

OpenAI

{
  "mcpServers": {
    "memovault": {
      "command": "memovault",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "MEMOVAULT_LLM_BACKEND": "openai",
        "MEMOVAULT_OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

플러그인 훅

훅은 각 프롬프트 이전에 자동으로 메모리 컨텍스트를 주입하고 종료 시 세션 요약을 저장합니다. REST API가 실행 중이어야 합니다.

빠른 시작

memovault service start                        # start REST API
memovault plugins install claude-code          # install hooks

모든 플랫폼

memovault plugins list                         # show status for all platforms
memovault plugins install claude-code
memovault plugins install cursor
memovault plugins install gemini
memovault plugins install codex

memovault plugins uninstall claude-code        # remove hooks

각 훅의 역할

훅

트리거

동작

UserPromptSubmit

모든 프롬프트 이전

최근 세션 요약 + 관련 메모를 가져와 컨텍스트로 앞에 추가

Stop

도구 종료 시

세션을 요약하고 LTM에 저장

플랫폼 세부 정보

Claude Code — ~/.claude/settings.json에 훅을 작성합니다:

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "matcher": ".*",
      "command": "memovault hook prompt-submit --api http://localhost:8080"
    }],
    "Stop": [{
      "command": "memovault hook session-end --api http://localhost:8080"
    }]
  }
}

Cursor — Cursor의 settings.json에 memovault.hooks 설정을 작성합니다.

Gemini CLI / Codex CLI — ~/.zshrc에 셸 래퍼 함수를 추가합니다. 설치 후 활성화하려면 source ~/.zshrc를 한 번 실행하세요.

로그인 시 서비스 자동 시작

# Add to ~/.zshrc or ~/.bash_profile
memovault service start 2>/dev/null

서비스 관리

memovault service start           # start REST API in background
memovault service start --port 9090
memovault service status
memovault service stop

# Foreground (useful for debugging)
memovault api --host 127.0.0.1 --port 8080

라이선스

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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