Zikra — AI 에이전트를 위한 팀 메모리

단순한 세션 메모리가 아닙니다. 팀이 운영하는 모든 에이전트, 모든 사람, 모든 프로젝트를 위한 공유 및 관리형 메모리 계층입니다.

License: MIT MCP

웹사이트: zikra.dev · 자체 호스팅 · MIT · 수백만 개의 메모리로 확장 가능

zikra 17 runs · 847 memories │ you@team-server │ Sonnet 4.6 │ ~/project (main) │ 387K/200K ████░░░░░░ 45%

한 줄 설치

claude mcp add zikra http://localhost:8000/mcp --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

또는 ~/.claude/settings.json에 추가하세요:

{ "mcpServers": { "zikra": { "url": "http://localhost:8000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" } } } }

아직 서버가 없으신가요? → 아래 1단계는 약 2분 정도 소요됩니다.

대부분의 AI 메모리 도구는 '하나의 에이전트가 하나의 세션을 더 잘 기억한다'는 한 가지 문제만 해결합니다.

Zikra는 더 어려운 문제를 해결합니다. 여러 사람이 여러 프로젝트에 걸쳐 여러 AI 에이전트를 실행할 때, 동일한 메모리 풀을 공유하면서 적절한 사람에게 적절한 프로젝트 범위를 지정하고, 적절한 에이전트가 적절한 컨텍스트를 가져오며, 내장된 위생 점수(hygiene scoring)를 통해 수백만 개의 메모리를 최신 상태로 유지합니다.

이것은 세션 메모리가 아닙니다. AI 네이티브 팀을 위한 공유 두뇌입니다.

제공 기능	의미
다중 에이전트	Claude Code, Gemini CLI, Codex — 하나의 풀, 하나의 토큰
다중 사용자	프로젝트별 소유자 / 관리자 / 개발자 / 뷰어 역할
다중 프로젝트	격리된 네임스페이스; 한 팀이 `veltisai`, `design`, `global`을 동시에 운영
확장성	PostgreSQL 백엔드 — 인덱스 재구축 없이 수백만 개의 메모리 처리
메모리 위생	내장 위생 프롬프트: 신뢰도 감쇠, 고아 데이터 탐지, 오래된 데이터 정리
구조화	단순 "텍스트 저장"이 아님 — 결정 사항, 요구 사항, 프롬프트, 오류, 세션 일지
자동 저장	Stop + PreCompact 훅으로 모든 세션 자동 기록

— Mukarram

Zikra 비교

	Zikra	MCP Memory¹	mem0	basic-memory	MemoryMesh
여러 AI 도구에서 작동	✅	❌	✅ 유료	❌	❌
사용자별 역할이 있는 팀 공유	✅ RBAC	❌	✅ 유료	❌	❌
다중 프로젝트 네임스페이스	✅	❌	✅ 유료	❌	❌
자체 호스팅, 클라우드 의존성 없음	✅	✅	❌	✅	✅
세션 훅을 통한 자동 저장	✅	❌	❌	❌	❌
하이브리드 벡터 + 키워드 검색	✅	❌ 그래프 전용	✅	❌	❌
신뢰도 감쇠 / 메모리 위생	✅ 내장 프롬프트	❌	❌	❌	❌
명명된 프롬프트 + 요구 사항	✅	❌	❌	❌	❌
수백만 개의 메모리로 확장	✅ Postgres	❌ 인메모리	✅ 클라우드	❌	❌
라이선스	MIT	MIT	독점	MIT	MIT

¹ @modelcontextprotocol/server-memory — 공식 Anthropic 참조 서버.

시작하기

1단계 — 서버 설치

git clone https://github.com/getzikra/zikra
cd zikra
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e .
python3 installer.py         # interactive setup, ~2 minutes
python3 -m zikra

설치 프로그램은 .env 파일을 생성하고 관리자 토큰을 생성합니다. 서버는 기본적으로 http://localhost:8000에 바인딩됩니다.

다른 기기에서 접근하려면 cloudflared tunnel --url http://localhost:8000을 실행하세요(무료이며 https://zikra.yourteam.com과 같은 영구적인 공개 URL을 제공합니다).

2단계 — Claude Code에서 MCP 활성화

Claude Code → Settings → MCP → Add Server를 열고 다음을 붙여넣으세요:

{
  "mcpServers": {
    "zikra": {
      "url": "http://your-server:8000/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_ZIKRA_TOKEN" }
    }
  }
}

로컬에서 실행하면 설치 프로그램이 자동으로 수행합니다.

3단계 — AI 코딩 에이전트 연결

에이전트 세션에 프롬프트를 붙여넣으세요. 첫 설치와 업데이트를 모두 처리합니다.

Claude Code:

Fetch https://raw.githubusercontent.com/GetZikra/zikra/main/prompts/zikra-claude-code-setup.md
and follow every instruction in it.

이 작업은 Stop 훅(모든 세션 자동 저장), PreCompact 훅, 그리고 실행 횟수와 메모리 통계를 보여주는 실시간 상태 표시줄을 설치합니다.

Zikra 업데이트

서버:

cd ~/zikra && ./update.sh

Claude Code 훅 — 온보딩 프롬프트를 다시 실행하세요. 기존 설치를 감지하고 변경된 부분만 새로 고칩니다.

프로필

프로필	저장소	훅	추가 의존성
Webhook (기본값)	SQLite ¹	없음	없음
Auto-log	SQLite ¹	세션 훅	없음
Full	SQLite ¹ 또는 Postgres	훅 + 데몬	asyncpg (Postgres 전용)

¹ SQLite는 로컬/단일 사용자 전용입니다. 팀 배포의 경우 DB_BACKEND=postgres로 설정하세요.

환경 변수

변수	필수	기본값	설명
`ZIKRA_TOKEN`	예	생성됨	API용 Bearer 토큰
`OPENAI_API_KEY`	아니오	—	의미론적 검색 활성화. 없으면 키워드 전용
`DB_BACKEND`	아니오	`sqlite`	`sqlite` 또는 `postgres`
`DB_HOST`	Postgres 전용	`localhost`
`DB_PORT`	Postgres 전용	`5432`
`DB_NAME`	Postgres 전용	—
`DB_USER`	Postgres 전용	—
`DB_PASSWORD`	Postgres 전용	—
`ZIKRA_HOST`	아니오	`0.0.0.0`	바인딩 주소
`ZIKRA_PORT`	아니오	`8000`	HTTP 포트
`ZIKRA_DB_PATH`	아니오	`./zikra.db`	SQLite 데이터베이스 경로
`ZIKRA_PROJECT`	아니오	`main`	기본 프로젝트
`OPENAI_API_BASE`	아니오	`https://api.openai.com/v1`	로컬 또는 호환되는 임베딩 엔드포인트로 교체
`ZIKRA_EMBEDDING_MODEL`	아니오	`text-embedding-3-small`	임베딩 모델 이름
`ZIKRA_DECAY_DAYS`	아니오	`30`	메모리 반감기(일 단위)
`ZIKRA_FREQUENCY_WEIGHT`	아니오	`0.1`	접근 빈도 가중치

결과 순위 산정 방식

모든 검색 결과는 다음 점수를 거칩니다:

연령 — 최근 메모리일수록 순위가 높습니다. 반감기: 30일. 하한선: 0.05.
접근 빈도 — 자주 사용되는 프롬프트가 더 높게 나타납니다(로그 스케일).
신뢰도 — 낮은 confidence_score로 저장된 메모리는 순위가 낮아집니다.

명령어 참조

모든 명령어는 Authorization: Bearer <token>과 함께 POST /webhook/zikra를 사용합니다.

명령어	별칭	설명
`search`	`find`, `query`, `recall`	하이브리드 의미론적 + 키워드 검색
`save_memory`	`save`, `store`	임베딩과 함께 메모리 저장
`get_memory`	`fetch_memory`	제목 또는 `id`로 검색
`get_prompt`	`fetch_prompt`	명명된 프롬프트 검색
`log_run`	`log_session`	완료된 에이전트 실행 기록
`log_error`	`log_bug`	오류 기록
`save_requirement`	—	프로젝트 요구 사항 저장
`save_prompt`	`write_prompt`	임베딩과 함께 프롬프트 저장
`list_prompts`	`get_prompts`	프로젝트 프롬프트 목록
`list_requirements`	`list_reqs`	요구 사항 목록
`promote_requirement`	`promote`	요구 사항 유형 변경
`create_token`	`new_token`	Bearer 토큰 생성 (소유자 역할)
`get_schema`	`schema`	DB DDL 인트로스펙션
`zikra_help`	`help`	전체 명령어 참조
`debug_protocol`	—	백엔드 진단

역할: owner · admin · developer · viewer

PostgreSQL 백엔드

DB_BACKEND=postgres
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=ai_zikra
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=yourpassword

pip install -e ".[postgres]"

라이선스

MIT — LICENSE 참조

Claude Web에서 설계하고, Claude Code에서 실행하세요. 팀 전체와 공유하세요. Claude Web · Claude Code · Gemini CLI · Codex · POST 가능한 모든 에이전트.

zikra