🧠 Mnemos

AI 컨텍스트 비용으로 하루 $10씩 낭비하지 마세요. AI 코딩 에이전트에게 무료로 장기 기억력을 부여하세요.

Mnemos는 AI 코딩 에이전트(Kiro, Claude Code, Cursor, Windsurf)를 위한 매우 빠르고 영구적인 메모리 엔진입니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 "제2의 뇌" 역할을 하여 비용을 절감하고 답답함을 해소해 줍니다.

💸 AI 코딩의 현실

❌ Mnemos가 없을 때: 세션이 50k 토큰으로 늘어납니다. AI는 혼란을 겪고 이전 지시 사항을 잊어버립니다. 비용을 절약하기 위해 채팅을 초기화합니다. 다음 세션에서 프로젝트 구조, CSS 규칙, 이전 버그 등을 다시 설명해야 합니다. 결과: 시간 낭비와 높은 API 비용.

✅ Mnemos가 있을 때: AI는 아키텍처 결정, 버그 근본 원인, 프로젝트 규칙을 한 번만 학습합니다. Mnemos가 자동으로 중복을 제거하고 저장합니다. 다음 세션에서 Mnemos는 관련성 있는 2k 토큰의 컨텍스트만 정확하게 주입합니다. 결과: 적은 비용으로 세션 간 무한한 기억 연속성 유지.

🚀 필수적인 이유

군더더기 없는 스택: 단일 Go 바이너리. 임베디드 순수 Go SQLite (FTS5). 제로 런타임 의존성. Docker 없음. Python 없음. Node 없음.
MCP 네이티브: Model Context Protocol을 위해 특별히 설계되었습니다. 즐겨 사용하는 에이전트에 바로 연결하세요.
1-클릭 오토파일럿: Claude Code, Cursor, Kiro를 위한 훅, .cursorrules, MCP 설정을 즉시 연결합니다.
스마트 라이프사이클: 3단계 중복 제거, 관련성 감쇠 및 가비지 컬렉션이 내장되어 있습니다. 실제로 중요한 것만 기억합니다.
하이브리드 검색: 빠른 로컬 FTS5 키워드 검색 + RRF(Reciprocal Rank Fusion)를 사용한 선택적 의미론적 벡터 검색(Ollama/OpenAI).

⚡ 빠른 시작

30초 만에 시작하세요:

# 1. Install via curl (macOS/Linux)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mnemos-dev/mnemos/main/install.sh | bash

# Or via Homebrew (macOS)
brew install s60yucca/tap/mnemos

# 2. First-time setup
mnemos init

# 3. Start the MCP server (runs in background/stdio)
mnemos serve

🔌 1-클릭 오토파일럿 통합

Mnemos는 단순한 데이터베이스가 아닙니다. 워크플로우에 메모리를 능동적으로 주입합니다. 다음 중 하나를 실행하여 즉시 연결하세요:

# For Kiro (Fully Tested & Highly Recommended)
mnemos setup kiro

# For Cursor (Experimental - Community Testing)
mnemos setup cursor

# For Claude Code (Experimental - Community Testing)
mnemos setup claude

성공입니다. 이제 에이전트가 모든 것을 자동으로 기억합니다. 지금부터:

세션 시작: Mnemos가 관련 컨텍스트를 로드합니다.
작업 중: 주제가 변경되면 Mnemos가 메모리를 검색합니다.
세션 종료: Mnemos가 지속적인 학습 내용을 안전하게 저장합니다.

(모든 프로젝트에 설치하려면 --global을, 기존 설정 파일을 덮어쓰려면 --force를 사용하세요).

🆚 왜 Mnemos인가?

기능	claude-mem	engram	neural-memory	mnemos 🧠
MCP 네이티브	✅	✅	✅	✅
군더더기 없는 스택	❌	✅	❌ (pip)	✅ (단일 Go 바이너리)
1-클릭 오토파일럿 설정	❌	❌	❌	✅
하이브리드 검색 (FTS + 벡터)	❌	❌	❌	✅
메모리 감쇠 / GC	❌	❌	✅	✅
스마트 중복 제거	❌	❌	❌	✅ (3단계)
토큰 예산 컨텍스트	❌	부분 지원	❌	✅
Cursor & Windsurf와 호환	❌	✅	✅	✅

🛠️ CLI 마스터하기

Mnemos는 직접 제어하고 싶을 때 사용할 수 있는 강력한 CLI를 제공합니다:

mnemos store "JWT uses RS256, tokens expire in 1h"    # store a memory manually
mnemos search "authentication"                        # hybrid search
mnemos search "auth" --mode text                      # text-only search
mnemos list --project myapp                           # list memories
mnemos get <id>                                       # fetch by id
mnemos update <id> --content "updated text"           # update
mnemos delete <id>                                    # soft delete
mnemos delete <id> --hard                             # permanent delete
mnemos relate <src-id> <tgt-id> --type depends_on     # create relation
mnemos stats --project myapp                          # storage stats
mnemos maintain                                       # force decay + GC

⚙️ 고급 설정 및 임베딩

Mnemos는 FTS5 텍스트 검색을 사용하여 설정 없이 완전히 오프라인으로 작동합니다. 의미론적 검색(키워드뿐만 아니라 의미로 메모리 찾기)을 원한다면 Ollama나 OpenAI를 쉽게 연결할 수 있습니다.

~/.mnemos/config.yaml을 편집하세요:

로컬 및 무료 (Ollama):

embeddings:
  provider: ollama
  base_url: http://localhost:11434
  model: nomic-embed-text
  dims: 768

OpenAI:

embeddings:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small
  dims: 1536
  api_key: sk-...

⚡ 성능

macOS(Apple Silicon), SQLite WAL 모드, 작업당 콜드 프로세스 시작 기준 벤치마크:

store (신규): 24-57 ms (중복 제거 확인 포함)
search 하이브리드 (RRF): ~40 ms
컨텍스트 어셈블리 (토큰 예산 패킹): < 1 ms
바이너리 크기: ~12 MB
런타임 의존성: 0

🌐 REST API

Mnemos를 다른 곳에 연결해야 하나요? REST API로 실행하세요:

mnemos serve --rest --port 8080

(/memories, /search, /stats 등에서 표준 GET, POST, PATCH, DELETE 지원)

🏗️ 소스 빌드

git clone https://github.com/mnemos-dev/mnemos
cd mnemos
make build    # → bin/mnemos

📜 라이선스

MIT

mnemos