Atlas는 코딩 에이전트에게 메모리를 제공합니다. 당신의 AI는 코드를 작성할 수 있습니다. Atlas는 그 이유를 기억하게 만듭니다.
Atlas는 자율 코딩 에이전트를 위한 영구적이고 저장소를 인식하는 메모리 인프라입니다. 구조화된 메모리와 의미론적 메모리 모두를 위한 내구성 있는 시스템으로 CockroachDB를 사용하여 에이전트가 다음을 할 수 있게 합니다:
세션 간 기억 — 컨텍스트는 에이전트 재시작 후에도 유지됩니다
git 히스토리에서 학습 — 커밋에서 메모리를 자동으로 추출합니다
의미론적 검색 — AWS Bedrock 임베딩을 통한 벡터 kNN
작업 인계 — 에이전트 간 구조화된 컨텍스트 전송
결정 추적 — 선택이 이루어진 이유, 존재했던 대안
Related MCP server: agent-memory
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code / Codex / Cursor (MCP Client) │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│ MCP Protocol
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ Atlas MCP Server (10 tools) │
│ - atlas_start_session │
│ - atlas_save_memory │
│ - atlas_record_decision │
│ - atlas_scan_repository │
│ - atlas_extract_git_memories │
│ - atlas_search_memory │
│ - atlas_end_session │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ Atlas Memory Layer │
│ - writer.ts (session lifecycle, memory persistence) │
│ - retrieval.ts (11 query functions) │
│ - embedder.ts (AWS Bedrock Titan v2, 1024d vectors) │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ CockroachDB Cloud (Source of Truth) │
│ - Structured memory (Prisma models) │
│ - Semantic memory (VECTOR + kNN) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘세션 추적 — 모든 코딩 세션에는 메모리와 결정의 타임라인이 있습니다
메모리 유형 — ARCHITECTURE, DECISION, BUG, TODO, WARNING, IMPORTANT_FILE, DEPENDENCY, SECURITY, CONTEXT
중요도 게이팅 — 중요도 ≥ 3인 메모리만 임베딩됩니다 (비용 절감)
해결 추적 — TODO와 BUG는 삭제 없이 해결됨으로 표시할 수 있습니다
저장소 스캐너 — package.json, requirements.txt, go.mod, Cargo.toml에서 기술 스택을 자동으로 발견합니다
Git 메모리 추출 — 커밋 메시지와 파일 변경을 파싱하여 메모리를 생성합니다
아키텍처 발견 — README.md에서 시스템 설계를 추출합니다
중요 파일 — 중요한 파일(구성, 스키마, 매니페스트)을 식별합니다
벡터 kNN — AWS Bedrock Titan Embeddings v2 기반
다중 저장소 검색 — 모든 저장소에서 검색하거나 하나로 제한
종류 필터링 — 메모리 유형별 필터링
감사 로그 — 모든 검색은 관찰 가능성을 위해 기록됩니다
구조화된 인계 — "내가 한 일 / 실패한 일 / 다음 단계"
.atlas/ 프로젝션 파일 — MCP 서버가 연결되지 않았을 때 휴대용 대체 수단
중단한 곳에서 계속 — UI는 마지막 세션 요약, 열린 작업, 주요 결정을 표시합니다
Node.js 18+
CockroachDB Cloud 계정 (무료 티어 사용 가능)
Bedrock 액세스 권한이 있는 AWS 계정 (Titan Embeddings v2)
.env 생성:
# CockroachDB connection string
DATABASE_URL="postgresql://user:password@cluster.cockroachlabs.cloud:26257/defaultdb?sslmode=require"
# AWS Bedrock (for embeddings)
AWS_REGION="us-east-1"
AWS_ACCESS_KEY_ID="your-key"
AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret"# Install dependencies
npm install
# Apply schema to CockroachDB
npx prisma db push
# Generate Prisma Client
npx prisma generateClaude Code 설정(~/.config/claude-code/settings.json)에 추가:
{
"mcpServers": {
"atlas": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/atlas-2/mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://...",
"AWS_REGION": "us-east-1",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "...",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "..."
}
}
}
}SessionStart 훅을 설치하여 Claude Code 세션을 시작할 때마다 Atlas 컨텍스트가 자동으로 주입되도록 하세요 — 수동으로 atlas_start_session을 호출할 필요가 없습니다:
bash scripts/install-autofire.sh이것은 ~/.config/claude-code/settings.json에 SessionStart 훅을 작성합니다. .atlas/ 파일이나 ATLAS.md가 있는 저장소에서 Claude Code를 열면 세션 시작 시 컨텍스트가 출력됩니다. 훅은 Atlas가 아직 보지 못한 저장소에서는 조용히 유지됩니다.
npm run devAtlas 대시보드를 보려면 http://localhost:3000을 방문하세요.
# Start a session (auto-fired if you installed the hook, otherwise call manually)
atlas_start_session(repoPath="/home/user/my-project", repoName="my-project", agentId="claude-code")
# Scan repository for tech stack and architecture
atlas_scan_repository(repoPath="/home/user/my-project", repoId="...")
# Extract memories from git history
atlas_extract_git_memories(sessionId="...", repoId="...", repoPath="/home/user/my-project")
# Save a memory
atlas_save_memory(sessionId="...", repoId="...", kind="ARCHITECTURE", content="Uses Next.js 14 with App Router", importance=4)
# Record a decision
atlas_record_decision(sessionId="...", repoId="...", title="Use Prisma over Drizzle", rationale="Team familiarity", alternatives=["Drizzle", "TypeORM"])
# Search memories
atlas_search_memory(query="how does authentication work?", repoPath="/home/user/my-project")
# Generate ATLAS.md (portable session-start primer, no MCP needed)
atlas_generate_atlas_md(repoPath="/home/user/my-project")
# Reconstruct project timeline
atlas_reconstruct_timeline(repoPath="/home/user/my-project", since="2026-01-01")
# End session
atlas_end_session(sessionId="...", summary="Added user authentication", repoPath="/home/user/my-project")Atlas는 표준 MCP를 사용합니다 — Model Context Protocol을 지원하는 모든 에이전트가 사용할 수 있습니다. VS Code의 Codex의 경우 .vscode/mcp.json에 Atlas를 추가하세요:
{
"servers": {
"atlas": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["/path/to/atlas-2/mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://...",
"AWS_REGION": "us-east-1",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "...",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "..."
}
}
}
}Claude Code와 Codex 모두 동일한 CockroachDB 클러스터에 쓰므로 한 에이전트에서 생성된 메모리는 다른 에이전트에서 즉시 사용할 수 있습니다. 각 세션 및 메모리 레코드의 agentId 필드는 어떤 에이전트가 작성했는지 추적합니다.
작업 공간 (/) — 세션 수, 열린 작업, 마지막 에이전트가 있는 모든 저장소
저장소 (/repo/[id]) — "중단한 곳에서 계속" 위젯, 최근 세션, 열린 작업, 주요 결정
세션 (/session/[id]) — 메모리와 결정이 시간순으로 있는 세션 타임라인
검색 (/search) — 모든 저장소에 걸친 의미론적 메모리 검색
GET /api/repositories — 모든 저장소 나열
GET /api/repositories/[id] — ID로 저장소 가져오기 (컨텍스트 포함)
POST /api/sessions — 새 세션 시작
GET /api/sessions/[id] — 세션 세부 정보 가져오기
POST /api/sessions/[id]/handoff — 인계 문서 생성
GET /api/memories/search?q=query — 의미론적 검색
GET /api/memories/stats — 메모리 통계
# Install Vercel CLI
npm i -g vercel
# Deploy
vercel --prod
# Set environment variables in Vercel dashboardMCP 서버는 로컬에서 실행됩니다. 각 개발자는 Claude Code 설정에서 이를 구성해야 합니다.
팀 배포를 위해 다음을 고려하세요:
공유 개발 서버에서 MCP 서버 실행
SSH 터널링을 사용하여 Claude Code를 원격 MCP 서버에 연결
공유 CockroachDB 연결로 컨테이너로 배포
프론트엔드 — Next.js 14, React, TypeScript, Tailwind CSS
백엔드 — Next.js API 라우트, Prisma ORM
데이터베이스 — CockroachDB Cloud (PostgreSQL 호환, 벡터 지원)
임베딩 — AWS Bedrock Titan Embeddings v2 (1024d)
MCP — Model Context Protocol (Claude Code 통합)
배포 — Vercel (UI), 로컬/SSH (MCP 서버)
벡터 인덱싱 — 코사인 유사도 검색이 가능한 네이티브 VECTOR 유형
분산 SQL — 샤딩 복잡성 없이 수평적 확장
Prisma 지원 — 자동 생성 클라이언트로 타입 안전 쿼리
무료 티어 — 5GB 스토리지, 개인 프로젝트에 적합
Atlas 1.0은 블록체인 지갑 추적기였습니다 — 흥미로운 제품이지만 "에이전트 메모리"와는 관련이 없었습니다.
Atlas 2.0 은 에이전트 메모리 시스템입니다:
✅ 구조화된 메모리 (CockroachDB 모델: sessions, memories, decisions)
✅ 의미론적 메모리 (AWS Bedrock 임베딩을 통한 VECTOR + kNN 검색)
✅ 영구 메모리 (세션을 초월하여 생존, .atlas/ 파일을 통해 저장소와 함께 이동)
✅ 다중 에이전트 (Claude/Codex용 MCP + 사용자 정의 에이전트용 SDK)
✅ 저장소 인식 (메모리는 사용자 계정이 아닌 프로젝트에 범위가 지정됨)
MIT
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Persistent memory for AI agents. Search, store, and recall across sessions.
Persistent memory for AI agents — verbatim conversations, searchable by meaning.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/greyw0rks/atlas'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server