JuliusBrussee/cavemem

Cross-agent persistent memory for coding assistants. Stored compressed. Retrieved fast. Local by default.

What it solves

cavemem 은 코딩 어시스턴트를 위한 영구적이며 에이전트 간에 공유되는 메모리를 제공합니다. 에이전트가 서로 다른 세션이나 IDE 간에 컨텍스트를 잊어버리는 것을 방지하고, 클라우드 기반 메모리 시스템에 의존하지 않고 이전 관찰 및 상호작용을 기억할 수 있게 합니다.

How it works

시스템은 세션 경계에서 트리거되는 훅을 사용해 관찰을 캡처합니다. 이러한 관찰은 결정적인 "caveman grammar" 로 압축되어(문자 토큰을 약 75% 감소시키면서 코드와 경로는 정확히 보존) FTS5 키워드 검색을 지원하는 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장됩니다.

에이전트는 Model Context Protocol (MCP) 서버를 통해 이 메모리를 가져오며, search, timeline, get_observations 와 같은 도구를 제공합니다. 로컬 백그라운드 워커가 임베딩 생성을 담당하고, 인간이 세션을 탐색할 수 있는 읽기 전용 웹 뷰어를 제공합니다.

Who it’s for

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, OpenCode, Codex, Augment Code, Gemini CLI, Antigravity, IBM Bob 등 AI 코딩 어시스턴트를 사용하는 개발자이며, 로컬에서 프라이버시를 고려한 영구 메모리 레이어를 원합니다.

Highlights

Cross-IDE Support: 여러 IDE에서 데이터를 캡처하고, 다른(쿼리 전용) 사용자가 공유 메모리를 검색할 수 있게 합니다.
Local-First: 데이터는 로컬 SQLite DB에 저장되며 네트워크 호출이 필요 없습니다; 임베딩은 로컬 또는 원격에서 생성될 수 있습니다.
Compressed Storage: 특수 문법을 사용해 저장 시 공간을 절약하면서도 인간이 확장해서 읽을 수 있습니다.
Hybrid Search: SQLite FTS5 키워드 검색과 로컬 벡터 인덱스, 조정 가능한 랭커를 결합합니다.
Privacy Controls: 경로 glob 제외를 지원하고 <private> 태그 내부 내용을 자동으로 제거합니다.
Web Viewer: 토큰으로 보호된 로컬 UI를 포함하여 캡처된 세션을 탐색할 수 있습니다.