afair

당신이 사용하는 모든 AI는 각기 다른 버전의 당신을 기억합니다. 하나가 배운 것은 다음 것을 열 때 사라지므로, 당신은 다른 세션을 시작할 때 같은 결정, 관계, 선호, 그리고 이력을 반복하게 됩니다.

afair는 그들에게 하나의 공유 저장소를 제공합니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 연결되므로, 같은 메모리를 Claude, 코딩 에이전트, 그리고 다음에 사용하는 어떤 도구에서도 사용할 수 있습니다.

커져 가는 메모리는 보통 또 하나의 유지 관리 대상이 됩니다. afair는 그 수고를 없애 줍니다. 백그라운드 에이전트가 도구가 기록한 내용을 읽고, 함께 속하는 것들을 발견하며, 유용한 이해를 최신 상태로 유지하고, 오래된 잡음은 관심 밖으로 사라지게 합니다. 구조는 고정된 템플릿이 아니라 당신의 삶을 따릅니다. 당신이 분류하거나 태그를 달거나 큐레이션할 필요가 없습니다.

결과는 계속 눈에 보입니다. afair가 무엇을 믿는지 읽고, 출처까지 추적하고, 당신을 잘못 이해했을 때 바로잡을 수 있습니다. 수정 사항은 조용히 기존 내용을 대체하는 대신 이력의 일부가 됩니다.

들어가는 것은 당신의 모든 삶입니다. 당신의 일, 사랑하는 사람들, 그리고 AI가 그냥 알았으면 하는 개인적인 것들.

데이터는 추가 전용이며 당신의 것입니다. afair는 오픈소스이고 단일 테넌트이며, 언제든지 전체를 내보낼 수 있습니다. 이름은 "as far as I remember"의 줄임말이며, 그런 조심스러운 표현이 필요 없게 만들기 위해 설계되었습니다.

두 가지 사용 방법

직접 실행하기. 이 저장소가 전체입니다. AGPLv3. 자신의 머신이나 서버에서 직접 호스팅하면 모든 계층을 끝까지 소유하게 됩니다. 영원히 무료입니다. 빠른 시작은 아래에 있습니다.

아니면 afair.ai가 대신 실행하게 하세요. 자신만의 격리된 EU 인스턴스, 백업, 내보내기, 업데이트를 대신 처리해 주는 관리형 호스팅이 곧 제공됩니다. **afair.ai**에서 얼리 액세스 목록에 참여하세요.

어느 쪽이든 같은 코드입니다. 호스팅 제품은 이 저장소의 한 배포본일 뿐, 별도의 독점 포크가 아닙니다.

Related MCP server: Hippocampus

세 가지 명령

afair는 정확히 세 가지 도구를 제공하며, 이들은 영구히 고정됩니다:

• remember 는 지속할 가치가 있는 것을 저장합니다: 결정, 중요한 사람, 놓칠 수 없는 날짜, 선호.

• recall 은 그 순간에 관련된 것을 가져옵니다.

• observe 는 AI가 방금 한 일을 기록하여 저장소가 따라잡게 합니다.

짧은 설정 스니펫을 AI에 전달하면 AI가 스스로 이 명령들을 호출합니다. 호출이 있어야만 저장소에 도달합니다.

직접 실행하기

Python 3.12+ 및 uv가 필요합니다.

uv sync
cp .env.example .env
# add ANTHROPIC_API_KEY, or a key for any other provider (the model is yours to pick)
uv run python -m afair

서버는 http://127.0.0.1:8765에서 실행됩니다. CLI 또는 데스크톱 클라이언트(Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot)를 서버에 연결하기만 하면 됩니다. 클라우드에서 실행되는 웹 클라이언트(Claude.ai, ChatGPT)는 공개 HTTPS 배포와 빠른 OAuth 설정이 필요하며, 이는 docs/self-hosting.md에 설명되어 있습니다. 모든 환경 변수는 .env.example에 인라인으로 문서화되어 있습니다. 클라이언트별 연결 가이드는 docs/clients에 있습니다. afair는 기본적으로 개인용입니다. 저장소는 두 개의 환경 변수를 통해 단일 조직(인스턴스 하나, 팀 하나)에 속하게 할 수도 있습니다 (docs/self-hosting.md 참조).

코딩 에이전트로 설치하기

이미 Claude Code, Codex 또는 다른 코딩 에이전트를 사용 중인가요? 아래 프롬프트를 전달하면 에이전트가 스스로 설정합니다: 클론, 의존성, 구성, MCP 연결, 그리고 왕복 동작을 증명합니다.

이 머신에 afair(https://github.com/afairai/afair의 오픈소스 MCP 메모리 서버)를 설치하고 이 도구를 연결해 주세요. 저장소를 클론하고 uv sync를 실행하고 .env.example을 .env로 복사한 다음, LLM 공급자 API 키를 넣을 수 있게 저에게 요청하세요. 그런 다음 uv run python scripts/install_clients.py를 실행하여 MCP 클라이언트를 연결하고 afair 지침 스니펫을 추가하세요. 서버를 시작하는 명령(uv run python -m afair)과 계속 실행하게 하는 방법을 알려주세요. 서버가 실행되면 테스트 사실을 remember하고 recall하여 동작을 증명하세요. docs/self-hosting.md와 docs/clients/를 따르세요. API 키는 .env에만 넣고 다른 곳에는 넣지 마세요.

바로 로컬에서 실행되며 기본적으로 CLI 및 데스크톱 클라이언트를 지원합니다. 웹 클라이언트(Claude.ai, ChatGPT)에 연결하려면 docs/self-hosting.md의 공개 배포 노트를 따르세요.

AI에게 사용법 가르치기

서버를 연결하는 것이 절반이고, 나머지 절반은 AI가 스스로 도구를 사용하게 만드는 것입니다. 짧은 지침 스니펫을 클라이언트의 영구 지침(CLAUDE.md, AGENTS.md, Custom Instructions 또는 .cursorrules)에 붙여넣으면, 매번 프롬프트하지 않아도 AI가 대화 시작 시 맥락을 recall하고, 지속할 가치가 있는 것을 remember하며, 자신이 한 일을 observe합니다. 같은 스니펫이 모든 클라이언트에서 작동합니다. Claude Code, Codex, Cursor의 경우 scripts/install_clients.py가 연결 구성과 스니펫을 모두 작성해 줍니다. GitHub Copilot의 경우 연결 구성을 작성하고 저장소별 스니펫 단계 하나를 출력합니다(Copilot은 작업공간별 지침을 읽습니다).

호환 도구

Claude Code, Claude.ai, ChatGPT, Codex CLI, Cursor, Windsurf, Copilot 및 Streamable HTTP를 통해 MCP를 지원하는 모든 도구.

아키텍처

네 개의 계층, 하나의 진실 원천:

• Substrate. FTS5 및 sqlite-vec를 갖춘 추가 전용 SQLite, 콘텐츠 주소 지정 방식. 로그는 절대 다시 쓰이지 않습니다.

• Interpretation. 기반 위에 구축된 버전별 뷰. 저장된 이벤트 하나도 건드리지 않고 재생성할 수 있습니다.

• MCP surface. 버전별로 관리되며 추가 전용입니다. 한 번 출시된 시그니처는 계속 작동합니다.

• Agents. 백그라운드 워커가 증거를 추출하고, 함께 속하는 것을 발견하며, 인용이 포함된 살아 있는 종합을 유지합니다. 클러스터 이름과 경계는 증거가 바뀜에 따라 바뀔 수 있습니다. 사용자는 카테고리를 정의하지 않습니다.

전체 설계와 이를 지탱하는 여덟 가지 불변 조건은 VISION.md에 있습니다. 이유를 알고 싶다면 거기서 시작하세요.

문서

기여하기

풀 리퀘스트를 환영합니다. CONTRIBUTING.md에서 설정, 통과해야 하는 검사, 변경이 깨뜨릴 수 없는 불변 조건을 확인하세요. 보안 문제를 발견했나요? SECURITY.md를 확인하고 비공개로 신고해 주세요.

라이선스

afair는 GNU Affero General Public License v3.0(LICENSE)으로 배포됩니다. 자유롭게 자체 호스팅하고, 포크하고, 수정할 수 있습니다. 수정 버전을 다른 사람을 위한 네트워크 서비스로 운영한다면, 변경 사항을 같은 라이선스로 공개해야 합니다. afair.ai의 호스팅 서비스는 이 코드의 한 배포본일 뿐, 별도의 독점 포크가 아닙니다.

한 줄로: 자유롭게 사용하고, 자유롭게 직접 호스팅하며, 다른 사람을 위한 서비스로 운영한다면 공유하세요.

독일에서 제작

독일에서 제작되었습니다. 호스팅 인스턴스는 EU 관할 하에 EU에서 실행됩니다.