Mnemo
██╗ ██████╗ ██████╗ ██████╗ ███████╗
██║ ██╔═══██╗██╔════╝ ██╔═══██╗██╔════╝
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██║ ██║ ██║██║ ██║██║ ██║╚════██║
███████╗╚██████╔╝╚██████╔╝╚██████╔╝███████║
╚══════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝
███████╗██╗ ██╗ ██╗██╗ ██╗
██╔════╝██║ ██║ ██║╚██╗██╔╝
█████╗ ██║ ██║ ██║ ╚███╔╝
██╔══╝ ██║ ██║ ██║ ██╔██╗
██║ ███████╗╚██████╔╝██╔╝ ██╗
╚═╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝Mnemo
Gemini 컨텍스트 캐싱을 통한 AI 어시스턴트용 확장 메모리.
Mnemo(그리스어: 기억)는 Gemini의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 컨텍스트 캐싱 기능을 활용하여 Claude와 같은 AI 어시스턴트가 대규모 코드베이스, 문서 사이트, PDF 등에 접근할 수 있도록 합니다.
왜 Mnemo인가요?
임베딩과 검색을 사용하는 복잡한 RAG 파이프라인 대신, Mnemo는 더 간단한 접근 방식을 취합니다:
전체 코드베이스를 Gemini의 컨텍스트 캐시에 로드
자연어로 쿼리
Gemini가 컨텍스트를 유지하는 동안 Claude가 오케스트레이션 수행
이를 통해 얻을 수 있는 이점:
완벽한 리콜 - 청킹이나 검색 과정이 없으므로 컨텍스트 손실이 없음
낮은 지연 시간 - 캐시된 컨텍스트가 빠르게 제공됨
비용 절감 - 캐시된 토큰은 일반 입력 토큰보다 75-90% 저렴함
단순성 - 벡터 데이터베이스, 임베딩 또는 복잡한 검색 로직이 필요 없음
Related MCP server: Heimdall MCP Server
Mnemo가 로드할 수 있는 것은 무엇인가요?
소스 | 로컬 서버 | 워커 |
GitHub 저장소 (공개) | ✅ | ✅ |
GitHub 저장소 (비공개) | ✅ | ✅ |
모든 URL (문서, 기사) | ✅ | ✅ |
PDF 문서 | ✅ | ✅ |
JSON API | ✅ | ✅ |
로컬 파일/디렉토리 | ✅ | ❌ |
다중 페이지 크롤링 | ✅ 무제한 | ✅ 최대 40페이지 |
배포 옵션
Mnemo는 필요에 따라 세 가지 방식으로 배포할 수 있습니다.
옵션 1: 로컬 서버 (개발 및 전체 기능)
개발 및 로컬 파일을 로드해야 할 때 가장 적합합니다.
# Clone and install
git clone https://github.com/logos-flux/mnemo
cd mnemo
bun install
# Set your Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your_key_here
# Start the server
bun run devClaude Code MCP 설정:
{
"mcpServers": {
"mnemo": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:8080/mcp"
}
}
}옵션 2: 자체 호스팅 Cloudflare Worker (Claude.ai 권장)
본인의 Cloudflare 계정에 배포하세요. 데이터와 비용을 직접 제어할 수 있습니다.
사전 요구 사항:
Cloudflare 계정 (무료 티어 가능)
# Clone and install
git clone https://github.com/logos-flux/mnemo
cd mnemo/packages/cf-worker
# Configure secrets
bunx wrangler secret put GEMINI_API_KEY
bunx wrangler secret put MNEMO_AUTH_TOKEN # Optional but recommended
# Create D1 database
bunx wrangler d1 create mnemo-cache
# Deploy
bunx wrangler deployClaude.ai MCP 설정:
{
"mcpServers": {
"mnemo": {
"type": "http",
"url": "https://mnemo.<your-subdomain>.workers.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_AUTH_TOKEN"
}
}
}
}왜 이 방식을 사용하나요? Claude.ai는 localhost에 연결할 수 없습니다. Worker는 Claude.ai가 접근할 수 있는 외부 엔드포인트를 제공합니다.
옵션 3: 관리형 호스팅 (VIP)
인프라를 직접 관리하고 싶지 않으신가요? 일부 고객을 위해 완전히 관리되는 Mnemo 호스팅을 제공합니다.
포함 사항:
전용 Worker 배포
우선 지원
사용자 지정 도메인
사용량 모니터링
문의: 가격 및 이용 가능 여부는 lf@logosflux.io로 문의하세요.
사용 예시
# Load a GitHub repo
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://github.com/honojs/hono", "alias": "hono"}'
# Load a documentation site (crawls up to token target)
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://hono.dev/docs", "alias": "hono-docs"}'
# Load a PDF
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf", "alias": "gpt4-paper"}'
# Load a private repo (with GitHub token)
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://github.com/owner/private-repo", "alias": "private", "githubToken": "ghp_xxx"}'
# Load multiple sources into one cache
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_load \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"sources": ["https://github.com/owner/repo", "https://docs.example.com"], "alias": "combined"}'
# Query the cache
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"alias": "hono", "query": "How do I add middleware?"}'
# List active caches
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_list \
-H "Content-Type: application/json" -d '{}'
# Get usage stats with cost tracking
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_stats \
-H "Content-Type: application/json" -d '{}'
# Evict when done
curl -X POST http://localhost:8080/tools/context_evict \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"alias": "hono"}'CLI
# Start server
mnemo serve
# Start MCP stdio transport (for Claude Desktop)
mnemo stdio
# Load a project
mnemo load ./my-project my-proj
# Query
mnemo query my-proj "What's the main entry point?"
# List caches
mnemo list
# Remove cache
mnemo evict my-projMCP 도구
도구 | 설명 |
| GitHub 저장소, URL, PDF 또는 로컬 디렉토리를 Gemini 캐시에 로드 |
| 자연어로 캐시된 컨텍스트 쿼리 |
| 토큰 수 및 만료 시간을 포함한 모든 활성 캐시 나열 |
| 캐시 제거 |
| 비용 추적을 포함한 사용 통계 가져오기 |
| 최신 콘텐츠로 캐시 새로 고침 |
context_load 매개변수
매개변수 | 설명 |
| 단일 소스: GitHub URL, 모든 URL 또는 로컬 경로 |
| 하나의 캐시로 결합할 여러 소스 |
| 이 캐시의 친숙한 이름 (1-64자) |
| 유지 시간(초) (60-86400, 기본값 3600) |
| 비공개 저장소를 위한 GitHub 토큰 |
| 쿼리를 위한 사용자 지정 시스템 프롬프트 |
구성
변수 | 설명 | 기본값 |
| Gemini API 키 | 필수 |
| 서버 포트 (로컬 전용) | 8080 |
| 데이터 디렉토리 (로컬 전용) | ~/.mnemo |
| 보호된 엔드포인트를 위한 인증 토큰 | 없음 |
인증
MNEMO_AUTH_TOKEN이 구성되면 /mcp 및 /tools/* 엔드포인트는 인증이 필요합니다:
# Set auth token (Workers)
bunx wrangler secret put MNEMO_AUTH_TOKEN
# Requests must include header:
Authorization: Bearer your-token-here공용 엔드포인트 (인증 불필요):
GET /health- 상태 확인GET /- 서비스 정보GET /tools- 사용 가능한 도구 나열
비용
배포 옵션과 관계없이 Gemini API 사용료는 항상 지불해야 합니다. Mnemo는 표준 입력보다 훨씬 저렴한 Gemini의 컨텍스트 캐싱을 사용합니다:
리소스 | 비용 |
캐시 저장소 | 시간당 1M 토큰당 약 $4.50 |
캐시된 입력 | 일반 입력 대비 75-90% 할인 |
일반 입력 | 1M 토큰당 약 $0.075 (Flash) |
예시: 100K 토큰 코드베이스를 1시간 동안 캐시하고 10번 쿼리 시 ≈ $0.47
Cloudflare 비용 (자체 호스팅):
Workers: 무료 티어는 일일 100K 요청 포함
D1: 무료 티어는 일일 5M 읽기 포함
적당한 사용량의 경우 비용은 거의 $0
아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Mnemo │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ MCP Tools │
│ • context_load - Load into Gemini cache │
│ • context_query - Query cached context │
│ • context_list - Show active caches │
│ • context_evict - Remove cache │
│ • context_stats - Token usage, costs │
│ • context_refresh - Reload cache │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Adapters (v0.2) │
│ • GitHub repos (via API) │
│ • URL loading (HTML, PDF, JSON, text) │
│ • Token-targeted crawling │
│ • robots.txt compliance │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Packages │
│ • @mnemo/core - Gemini client, loaders, adapters │
│ • @mnemo/mcp-server - MCP protocol handling │
│ • @mnemo/cf-worker - Cloudflare Workers deployment │
│ • @mnemo/local - Bun-based local server │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘라이선스
MIT
크레딧
제작: Logos Flux | Voltage Labs
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
Shared memory for coding agents. Stop re-explaining your codebase every session.
Persistent memory for Claude Code and Cursor. Stop re-explaining your project every session.
Your portable context layer — load it into any AI.
- OneLoreOAuthai.onelore
Shared project context for AI agents and teams: docs, tasks, and messages that stay current.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityCmaintenanceProvides AI assistants with persistent memory of your project architecture, development history, and technical decisions, allowing them to give context-aware coding help without needing repeated explanations.16612MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides AI coding assistants with persistent, context-rich memory of a codebase, including documentation and git history, enabling recall across sessions.104Apache 2.0
- AlicenseAqualityBmaintenanceProvides persistent memory and a codebase knowledge graph for AI coding assistants, enabling shared context across multiple tools like Claude, Cursor, and ChatGPT, with significant token reduction.525MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceGives AI coding assistants persistent project memory and semantic code search, running fully locally with no API keys required.MIT
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Logos-Flux/mnemo'
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