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AIBrain은 코딩 에이전트를 실행하는 개발자를 위한 로컬 우선, 프라이버시를 존중하는 AI 메모리 관리자입니다. 사용하는 모든 에이전트 — opencode, Claude Code, Codex, Cursor, Zed 등 15개 이상 — 가 로컬 MCP 서버를 통해 동일한 Markdown 메모리 폴더를 읽고 쓰며, 완전 오프라인 시맨틱 검색(번들된 ONNX all-MiniLM-L6-v2 임베딩), 번호가 매겨진 인용을 제공하는 RAG 채팅, 그리고 인간 두뇌와 같은 메모리 수명주기를 갖추고 있습니다: 작성 시점에 노이즈가 필터링되고, 지속적인 사실은 라이브러리로 승격되며, 오래된 항목은 아카이브됩니다. 메모리는 절대 내 컴퓨터를 떠나지 않습니다 — 클라우드도, 텔레메트리도 없습니다.


✨ 왜 AIBrain인가?

  • 하나의 두뇌, 모든 에이전트 — Model Context Protocol(MCP)을 통해 에이전트 전체가 읽고 쓰는 공유 메모리. 더 이상 도구별 메모리 사일로나 새 에이전트마다 프로젝트를 다시 설명할 필요가 없습니다.

  • 진정한 오프라인 — 임베딩은 번들된 ONNX 모델로 내 컴퓨터에서 계산됩니다. API 키도, 데이터 유출도, 원격 모델 호출도 없습니다.

  • 키워드가 아닌 시맨틱 — 로컬 벡터 검색으로 의미 기반 노트 검색, 또는 자연어로 질문하고 번호가 매겨진 인용과 함께 메모리에 근거한 답변을 받을 수 있습니다.

  • 두뇌처럼 동작하는 메모리 — 노이즈 차단 쓰기, 승격/강등 큐레이션, 원클릭 실행 취소가 가능한 변경 저널, 7일 안전 하한선이 있는 보존 정책. 어떤 것도 조용히 삭제되지 않습니다.

  • 무료 & 오픈 소스 — MIT 라이선스, Rust + Tauri 2 + React, 유료 티어 없음.

Related MCP server: Stoa

✨ 기능

🔎 시맨틱 벡터 검색

  • 완전 오프라인 임베딩 — ONNX all-MiniLM-L6-v2 모델(384차원)과 WASM 런타임이 앱에 번들되어 있습니다. 원격 모델 가져오기는 비활성화되어 있습니다.

  • SQLite 벡터 저장소 ({brain}/.aibrain/vec.db) — 수백 개 항목의 개인 두뇌에는 충분한 무차별 코사인 검색.

  • 콘텐츠 해시 자동 재인덱싱 — 각 항목은 FNV-1a 해시됩니다. 변경된 항목만 재임베딩되므로 서식만 바꾼 편집은 재인덱싱을 트리거하지 않습니다.

  • 모델 변경 안전성: 다른 임베딩 모델의 벡터는 절대 매칭되지 않습니다.

💬 내 두뇌에 묻기

  • 메모리에 대한 RAG 채팅: 상위 벡터 히트가 컨텍스트로 가져와지고, 모델은 해당 노트에서만 답변하며, 번호가 매겨진 【n】 인용과 소스 칩(제목, 날짜, 점수)을 제공합니다.

  • OpenRouter(키 보유 필요) 또는 로컬 OpenAI 호환 제공자 — LM Studio, Ollama 또는 BionicGPT — 를 지원하며, 원클릭으로 자동 감지 및 적용됩니다.

  • 단발성 완료(아직 스트리밍 없음).

🧠 인간 두뇌 메모리 수명주기

  • 작성 시점 노이즈 차단 — 인사말, 확인 응답, 붙여넣은 명령어는 채팅으로 분류되어 날짜별 세션 로그 대신 inbox/_buffer.md로 보내집니다(기본적으로 내용을 잃지 않음 — 분류기는 보존 쪽으로 오류를 범합니다).

  • 변경 저널 + 원클릭 실행 취소 — 모든 추가, 승격, 강등, 아카이브 이동이 저널링되고 되돌릴 수 있습니다.

  • 승격 / 강등 — 받은 편지함 항목은 큐레이션된 노트로 library/concepts/에 승격됩니다(주제별 slug, 날짜별 섹션). 강등하면 다시 제거됩니다.

  • 보존 — N일보다 오래된 받은 편지함 파일은 archive/YYYY-MM-DD/로 아카이브되며, 7일 안전 하한선이 적용됩니다: 그보다 최신 항목은 절대 건드리지 않으며, 어떤 것도 삭제되지 않습니다.

  • 백그라운드 라이브러리 관리자 — 버퍼를 주기적으로 오늘의 로그로 통합하고(규칙 기반 노이즈 필터 + 중복 제거), 선택적으로 구성된 로컬 LLM을 통해 증류하여 지속적인 사실만 남깁니다("인간 두뇌 모드").

🔌 에이전트 MCP 서버

작은 stdio 서버(mcp-server, 형제 바이너리로 번들)는 모든 MCP 지원 클라이언트에 메모리를 노출합니다 — 12개 도구, 아래 참조. 대시보드는 내 컴퓨터를 스캔하고 설치된 에이전트만 나열하며, 실제 MCP 핸드셰이크로 각각을 연결합니다(자동 연결 없음). 연결은 앱 데이터 디렉터리의 안정적인 복사본을 가리키므로 재설치 후에도 유지되며, 스캔은 오래된 항목을 자가 치유합니다. opencode, Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code, Zed, Windsurf, Cline, Continue, Gemini CLI, Antigravity, Goose, Aider, Qwen Code, Kimi CLI, Crush, Amp, OpenHands, Copilot CLI와 함께 작동합니다 — 또는 범용 연결을 통한 모든 구성 파일.

🛰️ Synapse Observatory UI

  • 14개 테마 (Synapse, Midnight, Aurora, Dracula, Gruvbox, Nord, Forest, Hacker, Terminal, Paper Dark, Graphite, Solarized Light, One Light, Paper), 다크 및 라이트, WCAG 검사된 액센트 잉크.

  • 오프라인 글꼴 — IBM Plex Sans + JetBrains Mono가 앱에 번들되어 있습니다. 웹에서 가져오는 것이 없습니다.

  • 페이지: 대시보드(에이전트 연결), 메모리(검색 가능, 속성 표시 타임라인), 질문(RAG 채팅), 설정(제공자, 라이브러리 관리자, 테마) 및 온보딩(메모리 폴더 선택 또는 생성).

🔐 로컬 우선 프라이버시

  • 텔레메트리 없음, 클라우드 없음. 유일한 외부 트래픽은 선택적 업데이트 확인과 채팅용으로 직접 추가하는 선택적 OpenRouter 키뿐입니다.

  • 임베딩은 절대 컴퓨터를 떠나지 않습니다: 앱 내 벡터는 로컬에서 계산되고, 에이전트 측 recall은 직접 구성한 localhost 엔드포인트와만 통신합니다(그 외에는 키워드 검색으로 대체).

  • audit MCP 도구는 AIBrain이 만들 수 있는 정확한 네트워크 호출을 보고합니다.

  • CSP는 웹뷰를 로컬 자산과 업데이트 엔드포인트로 제한합니다.

  • 완전 제거: 제거 프로그램은 모든 에이전트 연결, 주입된 명령 블록, 백업 파일 및 앱 데이터를 제거하는 "이 시스템에서 모든 항목 제거" 체크박스를 제공합니다 — 또는 설정 → 모든 항목 제거 및 제거를 앱 내에서 사용하세요. 직접 선택한 사용자 지정 메모리 폴더는 제거 프로그램이 절대 삭제하지 않습니다.

📥 설치

Releases 페이지에서 v0.3.0을 받으세요:

플랫폼

설치 프로그램

Windows

.exe (NSIS 설치 프로그램) + .msi

Linux

.deb + .AppImage

macOS

.dmg + .app (서명되지 않음 — 처음에는 마우스 오른쪽 클릭 → 열기)

자동 업데이트가 내장되어 있습니다: 앱이 Releases 페이지(latest.json)를 확인하고 스스로 최신 상태를 유지합니다. 아티팩트는 서명되며 유지 관리자 컴퓨터에만 보관된 키로 검증됩니다.

🚀 빠른 시작

  1. 앱 설치 — 플랫폼에 맞는 설치 프로그램(위 참조).

  2. 메모리 폴더 선택 또는 생성 — 일반 Markdown 폴더. 두뇌 레이아웃(library/, inbox/, index.md)은 없으면 자동 생성됩니다. 빈 폴더도 작동합니다.

  3. 에이전트 연결 — 대시보드에 설치된 항목이 나열됩니다. 연결을 클릭하면 에이전트 구성에 두뇌를 가리키는 표준 MCP 항목 하나가 추가됩니다. Claude Code 및 Cursor 에이전트는 세션에서 MCP 도구를 직접 사용할 수 있습니다.

  4. 질문 사용 — 질문 페이지를 열고 질문을 입력하면 【n】 인용과 함께 메모리에 근거한 답변을 받습니다. 선택적으로 설정에서 OpenRouter 키를 추가하거나 로컬 제공자를 지정하세요.

  5. 에이전트는 append_log를 통해 지속적인 사실을 추가합니다. 메모리 페이지에서 에이전트와 프로젝트별로 속성이 표시된 모든 기록을 확인하세요.

🔌 MCP 도구

도구

용도

read_note

두뇌 루트 기준 상대 경로로 메모리 노트 읽기

list_notes

모든 메모리 노트와 세션 로그 나열

append_log

오늘의 세션 로그에 날짜가 있는 지속적 사실 추가(노이즈 차단)

memory_summary

두뇌 인덱스 반환 — "이 두뇌가 아는 것"

search_library

노트 + 로그 키워드 검색, 최대 20개 일치

recall

시맨틱 회상 — localhost 임베딩 엔드포인트를 통한 벡터 검색, 그 외에는 키워드 대체

recent_facts

최근 N개 메모리 항목, 최신순

open_threads

최근 ~14일 동안의 휴리스틱 스레드 찾기(보류/차단/할 일…)

audit

AIBrain이 만들 수 있는 정확한 네트워크 호출 증명(오프라인 보장)

session_start / session_end

세션 추적 및 요약 기록

propose_memory

인간 검토 큐레이션을 위한 지속적 사실 제안

🛠 개발

사전 요구 사항: Node 20, Rust stable, 그리고 CI가 사용하는 플랫폼 툴체인 — Ubuntu 22.04: libwebkit2gtk-4.1-dev libappindicator3-dev librsvg2-dev patchelf libgtk-3-dev; Windows는 MSVC 툴체인 필요; macOS는 Xcode 명령줄 도구 필요.

PowerShell은 npm.ps1 셸을 차단합니다 — Windows에서는 항상 npm.cmd를 호출하세요.

# app/
npm.cmd install
npm.cmd run build          # tsc + vite build (+ WASM trim)
npm.cmd run tauri dev      # run with hot reload

# app/src-tauri/
cargo test                 # workspace tests (core, mcp-server)
cargo build -p aibrain-mcp-server --release   # agent server binary

# app/ — embedding pipeline smoke test (model, dims, similarity)
node scripts/embed-smoke.mjs

작업 공간 레이아웃:

app/                        React 19 + Vite + TypeScript frontend
app/src-tauri/              Tauri 2 shell + Tauri commands
app/src-tauri/crates/core/  aibrain-core — vectors, lifecycle, librarian,
                            chat, locals, settings, journal, connectors
app/src-tauri/crates/mcp-server/   the stdio MCP server binary
app/public/models|wasm|fonts|       vendored assets — never fetched at runtime

CI(.github/workflows/ci.yml)는 모든 push/PR에서 실행됩니다: Ubuntu 22.04 및 Windows에서 프론트엔드 빌드 + Rust 테스트. 릴리스(.github/workflows/release.yml)는 v* 태그에서 세 OS 모두를 빌드하고, 테스트를 실행하며, 설치 프로그램 + 업데이터 아티팩트가 포함된 서명된 릴리스를 초안 작성합니다.

🗺 로드맵

  • 도구 호출 가시성이 있는 스트리밍 채팅(SSE)

  • 메모리 지식 그래프 보기

  • 메모리 건강 린트(고아, 끊어진 위키링크, 중복 사실)

  • UI의 수명주기 컨트롤(실행 취소 / 승격 / 보존), 프론트엔드 테스트

❓ FAQ

내 메모리는 비공개인가요? 네. AIBrain은 로컬 우선입니다: 노트, 임베딩, 검색은 절대 내 컴퓨터를 떠나지 않습니다. 유일한 선택적 외부 트래픽은 자동 업데이트 확인과 RAG 채팅용으로 직접 추가하는 OpenRouter 키뿐입니다. audit(MCP 도구)를 실행하여 AIBrain이 만들 수 있는 정확한 네트워크 호출을 확인하세요.

GPU나 API 키가 필요한가요? 아니요. 시맨틱 검색은 번들된 ONNX 모델로 CPU에서 완전 오프라인으로 실행됩니다. 질문(RAG 채팅) 페이지에는 OpenRouter 키를 가져오거나 로컬 OpenAI 호환 서버(LM Studio, Ollama, BionicGPT)를 지정할 수 있습니다 — 또는 채팅을 건너뛰고 AIBrain을 순수 에이전트 메모리 저장소로만 사용할 수 있습니다.

어떤 AI 에이전트와 작동하나요? opencode, Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code, Zed, Windsurf, Cline, Continue, Gemini CLI, Goose, Aider, Qwen Code, Kimi CLI, OpenHands, Copilot CLI 등 — MCP를 지원하는 모든 것, 그리고 나머지는 범용 구성 연결.

AGENTS.md / CLAUDE.md와 어떻게 다른가요? 그것들은 프로젝트별 정적 규칙 파일입니다. AIBrain은 살아 있고 검색 가능한 크로스 프로젝트 메모리입니다: 세션 로그, 큐레이션된 개념과 스레드를 모든 에이전트가 의미적으로 회상할 수 있습니다 — 파일을 작성한 에이전트뿐만 아니라요.

무언가 삭제되나요? 아니요. 보존 정책은 오래된 인박스 항목을 날짜별 폴더로 보관하며 최소 7일의 안전 기간을 보장합니다. 모든 변경 사항은 저널링되어 되돌릴 수 있습니다.

📄 라이선스

MIT — LICENSE를 참조하세요.


Tauri 2 · Rust 코어 · React + TypeScript로 제작 · opencode, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Zed 등과 호환

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

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Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
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    A
    maintenance
    Local-first, file-based memory layer for AI agents — one shared Markdown vault across Claude, Codex, Gemini, Cursor and any MCP client. Provides read/write memory tools with an audit trail, per-agent trust levels, and Git sync; no cloud and no lock-in.
    2
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Persistent shared memory for AI coding agents that turns a folder of markdown files into searchable memory across sessions, repos, and machines.
    12
    Functional Source , Version 1.1, MIT Future
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides persistent long-term memory for AI assistants with tag-based retrieval, wiki-style linking, and source references, storing memories as markdown files with SQLite index.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    One shared memory for every AI you use, in plain Markdown files you own. Teach one AI something and the rest know it, with per-AI folder permissions so each assistant only sees what you allow.
    72
    8
    Apache 2.0

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