heropen

로컬 AI 메모리 시스템. 메모리는 사용자 자신의 기기에 저장되며, 업로드·동기화·수집되지 않습니다. 자동으로 정리되고 다듬어져서 사용할수록 더 정확해집니다.

이름의 유래

이름은 두 곳에서 왔습니다: her는 Hermes(지금 대화 중인 이 에이전트)에서, open은 OpenClaw(오픈)에서 따왔습니다. her + open이 합쳐져 heropen이 되었습니다.

풀어서 보면, heropen은 hero로 시작합니다——마블 슈퍼히어로의 이미지를 연상시킵니다. 이는 메모리 레이어입니다: 사용자를 기억하고, 사용자의 에이전트를 대신해 일을 기록합니다.

Related MCP server: NeuralVaultCore

설치

pip install heropen

에이전트를 재시작하면 완료됩니다.

최초 실행 시 에이전트(Claude Code, Cursor, Windsurf 또는 모든 MCP 클라이언트)를 자동으로 감지하여 데이터베이스를 만들고 메모리 도구를 등록합니다. 에이전트가 이번 새 설치를 인지하고 설정을 안내합니다.

30초 빠른 시작

# 存一条记忆
heropen add "项目使用 FastAPI + SQLAlchemy，测试用 pytest"

# 搜索记忆
heropen search "项目技术栈"

# 查看状态
heropen status

# 诊断问题
heropen diagnose

에이전트 연동(MCP)

MCP를 지원하는 모든 에이전트와 호환됩니다. v1.8+는 자동 감지 및 구성이 이루어지므로 수동 단계가 필요 없습니다.

에이전트 구성에 수동으로 추가할 수도 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "heropen": {
      "command": "heropen",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

에이전트를 재시작하면 메모리를 갖게 됩니다. 버그 수정 하나를 한 번 저장하면 세션을 넘나들며 영구적으로 기억합니다.

개인정보 보호 약속

데이터는 사용자 기기에 남습니다. 원격 측정 없음. 하트비트 핑 없음. 모든 메모리는 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장됩니다. 벡터 검색은 기본적으로 로컬 임베딩 모델(fastembed, pip install heropen[embedding] 실행)을 사용합니다——완전히 오프라인, 비용 제로. 또한 EMBEDDING_ENDPOINT와 EMBEDDING_API_KEY 환경 변수를 사용자가 직접 호스팅하는 임베딩 엔드포인트(OpenAI 호환 /v1/embeddings)로 지정할 수도 있습니다. 이 경우 어떤 제3자 클라우드에도 비용을 지불하지 않습니다. 메모리 텍스트는 벡터 생성에만 사용되며 절대 보고되지 않습니다.

로컬 임베딩 모델과 자체 호스팅 엔드포인트가 모두 구성되지 않은 경우, 검색은 자동으로 빠른 전문(FTS) 매칭으로 대체됩니다——여전히 완전히 오프라인, 비용 제로. 따라서 pip install heropen은 구성 없이 바로 사용할 수 있습니다. 임베딩은 단지 검색 품질을 향상시킬 뿐이며, 기본 사용을 막지 않습니다.

로컬 기능은 클라우드로 전환되지 않음(현재): 현재 버전의 로컬 메모리 읽기/쓰기, 검색, 패널 기능은 인터넷 연결이 필수인 클라우드 서비스로 이전되지 않습니다. 무료 티어에서 제공된 기능은 이후 버전에서 축소되지 않습니다. 선택적 네트워크 가속 항목(예: 자체 호스팅 임베딩 엔드포인트)은 이 약속 범위에 포함되지 않습니다——기본적으로 꺼져 있으며, 활성화 여부는 전적으로 사용자가 결정합니다.

왜 로컬인가

메모리가 클라우드 프리미티브로 만들어지면, 대화 기록과 작업 컨텍스트가 타인의 서버에 저장됩니다. heropen의 선택은 반대입니다: 메모리는 ~/.heropen/에 기록되며, 에이전트당 하나의 SQLite 파일로, 데이터는 물리적으로 기기를 벗어나지 않습니다.

heropen은 메모리 내용을 업로드하지 않고, 클라우드 동기화를 하지 않으며, 사용 데이터를 수집하지 않습니다. 현재 버전의 핵심 기능은 외부 연결이 없으며, 인터넷 연결이 필수인 클라우드 서비스로 전환되지 않습니다. 클라우드가 주는 것은 편리함이고, 로컬이 주는 것은 오직 사용자만이 가져갈 수 있는 것입니다.

메모리는 사용자의 것

메모리는 사용자 기기의 ~/.heropen/ 디렉터리에 저장되며, 에이전트당 하나의 SQLite 파일입니다. 언제든지 다음을 할 수 있습니다:

• 백업 / 내보내기: heropen export로 모든 메모리를 로컬 JSON으로 내보냅니다(heropen import로 다시 가져올 수 있음);

• 삭제 / 비우기: heropen delete <id>로 단일 항목 삭제, rm ~/.heropen/*.db로 전체 라이브러리 비우기——당사를 거칠 필요도, 인터넷 연결도 필요 없습니다.

더 친숙한 Markdown + YAML 내보내기(사람이 읽을 수 있고, 무손실 왕복, 재가져오기 가능)가 로드맵에 계획되어 있습니다. 목표는 "누구와 연동"이 아니라 "읽을 수 있고, 가져갈 수 있고, 돌아올 수 있는" 것입니다.

규정 준수 선언

heropen은 로컬 우선 메모리 및 컨텍스트 도구이며, 사용자 데이터는 항상 기기에 저장되고 사용자가 완전히 통제합니다. 당사는 《인공지능 의인화 상호작용 서비스 관리 잠정 조치》의 관련 요구사항을 준수하며, 로컬 우선 아키텍처는 사용자 데이터 통제권과 투명성에 관한 조항을 자연스럽게 충족합니다. 실행 과정은 사용자에게 투명하고 통제 가능합니다.

오픈소스 범위

무료 버전은 완전히 오픈소스(Apache-2.0)입니다. 상용 티어(Plus / 엔터프라이즈)는 클로즈드소스입니다.

왜 heropen인가

무료 = 완전한 핵심 기능, 기능 축소 없음.

heropen의 차별점

로컬 우선은 heropen만의 판매 포인트가 아닙니다——이미十几个 유사 프로젝트가 SQLite + MCP를 사용하고 있습니다. heropen이 실제로 차지하고 있고, 아직 다른 곳이 차지하지 않은 위치는 다음 세 가지입니다:

• 다중 에이전트의 프라이빗 도메인 / 공유 도메인 계층화. 무료 티어는 2개의 완전히 프라이빗한 에이전트(Hermes / WorkBuddy 같은 고빈도 상주 에이전트가 각각 격리된 라이브러리를 보유)에 더해, 에이전트 간 필요에 따라 지식을 교환할 수 있는 선택적 공유 도메인(_shared)을 제공합니다. 대부분의 경쟁 제품은 단일 평면 네임스페이스만 있습니다.

• 대화 전 시간 인식(v1.8.7부터). 에이전트는 매 시작 시 로컬 시간, 시간대 단어, 이전 대화와의 간격, 수면 주기 경과 여부를 자동으로 받습니다——상호작용 측면의 시간 기준, 현재 아무도 구현하지 않았습니다.

• 제로 의존성 설치 면. pip install heropen 한 줄이면 되며, Docker, Postgres, Ollama가 필요 없습니다. 유사 제품 중 "선행 의존성 없이 실행 가능"한 경우는 드뭅니다.

선택 방법

메모리 솔루션을 선택할 때는 재현율만 보지 말고, 다섯 가지를 봐야 합니다:

1. 배포 장벽: pip install 한 줄로 실행되는지, 아니면 Docker / Postgres / Ollama / API key가 있어야 시작되는지?

2. 의존성과 비용: 쓰기 경로가 LLM 토큰을 소모하는지? 제로 외부 의존성인지?

3. 이식성: 메모리를 읽을 수 있는 파일로 내보내고, 가져가고, 다시 가져올 수 있는지?

4. 보안 기본값: 수신 포트가 기본적으로 loopback에 바인딩되는지 아니면 0.0.0.0인지? 제로 원격 측정인지?

5. 엔지니어링 세금: 쓰기 규율과 무효화 메커니즘이 명확한지? Prompt Cache와 충돌하지 않는지? 교차 모델 용량 상한은 어떻게 처리하는지? 임베딩 마이그레이션에 데이터 세금이 있는지?

heropen doctor 한 줄을 실행하면 위 다섯 항목이 각각 '통과 / 알림 / 경고' 3단계 자가 점검을 제공합니다.

링크

• 공식 사이트: heropen.net

• 문서: heropen.net/heropen/docs

• GitHub: github.com/Koradji77/heropen

로드맵

• 현재 데스크톱 로컬 사용에 집중. 모바일 / 크로스 디바이스 동기화는 현재 범위에 없음——"데이터가 기기를 벗어나지 않음"이라는 기본 약속과 충돌하므로, "의사 표시"를 위해 반제품을 만들지 않습니다. 향후 진행한다면 반드시 사용자 소유 스토리지 + 종단 간 암호화 + 기본 꺼짐 형태일 것입니다.

• Markdown + YAML 메모리 내보내기(무손실 왕복).

• 더 많은 에이전트 프라이빗 / 공유 도메인의 제품화 역량.

라이선스

Apache-2.0