YourMemory

LoCoMo에서 Mem0보다 16pp 더 나은 회상 성능. 100%의 오래된 메모리 정밀도. AI 에이전트를 위한 생물학적 영감을 받은 메모리 감쇠.

Claude 및 모든 MCP 호환 AI를 위한 지속적 메모리 — 인간의 기억처럼 작동합니다. 중요한 것은 남고, 잊혀진 것은 희미해지며, 오래된 사실은 자동으로 정리됩니다. 관련 메모리는 그들 사이의 연결을 이해하는 그래프 계층을 통해 더 오래 유지됩니다.

초기 단계 — 피드백과 아이디어를 환영합니다.

벤치마크

공개 LoCoMo 데이터셋(Snap Research)에서 Mem0(무료 티어)과 비교 평가 — 총 10개의 대화 쌍, 200개의 QA 쌍.

전체 방법론 및 샘플별 결과는 BENCHMARKS.md에서 확인하세요. 작성 글 읽기: I built memory decay for AI agents using the Ebbinghaus forgetting curve

작동 원리

에빙하우스 망각 곡선

base_λ      = DECAY_RATES[category]
effective_λ = base_λ × (1 - importance × 0.8)
strength    = importance × e^(-effective_λ × days) × (1 + recall_count × 0.2)
score       = cosine_similarity × strength

감쇠율은 카테고리에 따라 다릅니다 — 실패 메모리는 빠르게 사라지고, 전략은 더 오래 지속됩니다:

중요도는 각 카테고리 내에서 감쇠율을 추가로 조절합니다. 자주 회상되는 메모리는 감쇠를 상쇄하는 recall_count 부스트를 얻습니다. 강도가 0.05 미만인 메모리는 자동으로 정리됩니다.

하이브리드 벡터 + 그래프 엔진 (v1.3.0)

검색은 두 단계로 실행됩니다:

1단계 — 벡터 검색: 모든 메모리에 대한 코사인 유사도. 유사도 임계값 이상의 상위 k개를 반환합니다.

2단계 — 그래프 확장: 1단계 시드로부터 BFS 탐색. 유사도 컷오프 미만이지만 상위 결과와 관련된 메모리를 표면화합니다 — 어휘는 다르지만 컨텍스트를 공유하는 메모리들입니다.

recall("Python backend")
  Round 1 → [1] Python/MongoDB (sim=0.61), [2] DuckDB/spaCy (sim=0.19)
  Round 2 → [5] Docker/Kubernetes (sim=0.29, below cut-off but graph neighbour of [1])
            surfaced via graph even though vector search missed it

체인 인식 정리: 그래프 이웃 중 하나라도 정리 임계값 이상이면 메모리가 유지됩니다. 관련 메모리는 함께 노화됩니다 — 하나의 강력한 메모리가 연결된 클러스터 전체를 삭제로부터 보호합니다.

회상 전파: 메모리를 회상하면 자동으로 그래프 이웃의 recall_count가 증가합니다. 자주 액세스되는 메모리는 관련 컨텍스트를 신선하게 유지합니다.

의미론적 에지: 그래프 에지는 삽입 순서가 아닌 코사인 유사도(임계값 ≥ 0.4)를 기반으로 생성됩니다. 에지 가중치 = spaCy로 추출된 SVO 술어의 similarity × verb_weight입니다.

설정

인프라 불필요 — DuckDB를 즉시 사용합니다. 두 가지 명령어로 완료됩니다.

Python 3.11, 3.12, 3.13, 3.14를 지원합니다.

1. 설치

pip install yourmemory

모든 종속성이 자동으로 설치됩니다. 클론, Docker, 데이터베이스 설정이 필요 없습니다.

2. 설정 실행 (1회)

yourmemory-setup

spaCy 언어 모델을 다운로드하고 데이터베이스를 초기화합니다. 설치 후 한 번만 실행하세요.

3. 구성 가져오기

yourmemory-path

전체 실행 파일 경로와 모든 MCP 클라이언트에 붙여넣을 수 있는 구성을 출력합니다. 복사하세요.

4. AI 클라이언트에 연결

데이터베이스는 처음 사용할 때 ~/.yourmemory/memories.duckdb에 자동으로 생성됩니다.

Claude Code

~/.claude/settings.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "yourmemory": {
      "command": "yourmemory"
    }
  }
}

Claude Code를 다시 로드하세요 (Cmd+Shift+P → Developer: Reload Window).

Cline (VS Code)

VS Code는 셸 PATH를 상속하지 않습니다. 터미널에서 다음을 실행하여 붙여넣을 정확한 구성을 얻으세요:

yourmemory-path

그런 다음 Cline → MCP Servers → Edit MCP Settings에 출력을 붙여넣으세요. 다음과 같습니다:

{
  "mcpServers": {
    "yourmemory": {
      "command": "/full/path/to/yourmemory",
      "args": [],
      "env": {
        "YOURMEMORY_USER": "your_name",
        "DATABASE_URL": ""
      }
    }
  }
}

저장 후 Cline을 다시 시작하세요.

Cursor

~/.cursor/mcp.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "yourmemory": {
      "command": "/full/path/to/yourmemory",
      "args": [],
      "env": {
        "YOURMEMORY_USER": "your_name",
        "DATABASE_URL": ""
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS) 또는 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "yourmemory": {
      "command": "yourmemory"
    }
  }
}

Claude Desktop을 다시 시작하세요.

모든 MCP 호환 클라이언트

YourMemory는 표준 stdio MCP 서버입니다. Claude Code, Claude Desktop, Cline, Cursor, Windsurf, Continue, Zed와 작동합니다. 클라이언트가 셸 PATH를 상속하지 않는 경우 yourmemory-path의 전체 경로를 사용하세요.

5. 프로젝트에 메모리 지침 추가

sample_CLAUDE.md를 프로젝트 루트에 CLAUDE.md로 복사하고 다음을 교체하세요:

• YOUR_NAME — 귀하의 이름 (예: Alice)

• YOUR_USER_ID — 메모리 네임스페이스 지정에 사용 (예: alice)

이제 Claude는 모든 작업에서 회상 → 저장 → 업데이트 워크플로우를 자동으로 따릅니다.

멀티 에이전트 공유 및 개인 메모리

여러 AI 에이전트가 동일한 YourMemory 인스턴스를 공유할 수 있습니다. 각 에이전트는 고유한 정체성, 격리된 개인 메모리, 공유 컨