Lyellr88/marm-memory

Local-first 3-in-1 AI memory layer & MCP server for Claude Code, Codex, Grok, Gemini, VS Code and Cursor. Fuses session history, codebase indexing & concept graphs in SQLite. Enables zero-cloud, privacy-first context & instant recall, supports multi-agent swarms.

설명

이 프로젝트는 무엇인가요?

marm-memory는 **Model Context Protocol(MCP)**을 따르는 AI 에이전트를 위한 로컬 우선 메모리 서버입니다. 채팅 로그, 메모, 코드 그래프 정보 및 추출된 개념을 내장 SQLite 데이터베이스에 저장하고 작은 HTTP 또는 STDIO API를 통해 검색 가능하게 만듭니다. 에이전트는 매번 빈 상태에서 시작하는 대신 서버에 쿼리하여 관련 메모리, 코드 기호 또는 개념적 링크를 검색할 수 있습니다.

주요 구성 요소

구성 요소	기능	중요성
핵심 메모리(8개 도구)	세션, 노트북, 요약, 구조화된 로그를 저장합니다.	에이전트에게 영구적이고 검색 가능한 기록을 제공합니다.
코드 그래프(6개 도구)	로컬 리포지토리를 인덱싱하고 기호, 호출 그래프, 아키텍처 뷰를 추출합니다.	에이전트가 파일을 다시 읽지 않고 코드베이스를 이해할 수 있게 합니다.
개념 그래프(2개 도구)	메모리에서 엔터티/관계를 추출하고 코드에 연결합니다.	채팅 간에 결정, 오류, 사람들을 연결합니다.
MCP 인터페이스	HTTP(`/mcp`) 또는 STDIO 전송. MCP 지원 클라이언트(Claude, Cursor, Codex 등)와 호환됩니다.	MCP를 지원하는 기존 AI 코딩 어시스턴트와 함께 작동합니다.
콘솔 UI	메모리, 그래프, 진단 및 터미널 실행을 위한 작은 웹 앱(Node.js 불필요).	인간 친화적인 제어 평면을 제공합니다.
배포 옵션	`pip` 설치, Docker 이미지 또는 일반 STDIO 데몬. 솔로, 스웜, 신뢰 설정용 프로필.	단일 연구원부터 멀티 에이전트 스웜까지 유연합니다.

사용 방법

pip install marm-mcp-server
marm-memory init --g-claude(또는 다른 --g-* 플래그)로 MCP 스킬을 에이전트에 설치합니다.
서버를 시작합니다 – 예: marm-memory fast-start-http – 브라우저에서 콘솔도 열립니다.
에이전트에게 marm-init 스킬을 사용하도록 지시합니다. 에이전트는 자동으로 MCP 엔드포인트를 호출하여 메모리를 저장하고 검색합니다.
선택 사항: marm-memory projects index <path>로 리포지토리를 인덱싱하여 코드 그래프를 구축합니다.

성능 하이라이트(README에서)

4,000개의 메모리를 저장해도 검색 지연 시간은 약 30ms 미만입니다.
하이브리드 리콜(FTS 사전 필터 + 시맨틱 재순위)은 10,000개 메모리에서 전체 벡터 스캔보다 4~6배 빠릅니다.
쓰기 시 통합(중복 제거, 클러스터링)은 약 9배의 비용을 추가하지만 장기 리콜 품질을 향상시킵니다.
벤치마크는 LoCoMo 평가 세트에서 상위 5개 증거 적중률이 약 69%임을 보여줍니다.

대상 사용자

개인적이고 영구적인 메모리 저장소가 필요한 코딩 어시스턴트를 구축하는 개발자 또는 연구자.
동일한 컨텍스트를 공유해야 하는 여러 에이전트를 실행하는 팀(예: Claude, Cursor 등의 "스웜").
Mem0 또는 Zep과 같은 클라우드 메모리 서비스의 자체 호스팅 대안을 원하고 코드 그래프 인식이 내장된 사람.

추가 정보

Docker Hub: lyellr88/marm-mcp-server
PyPI: marm-mcp-server
설정 도움말 및 워크플로 공유를 위한 Discord 커뮤니티.
전체 문서 섹션은 README에서 연결됩니다(벤치마크, 아키텍처, 문제 해결 등).

모든 세부 사항은 리포지토리의 README에서 직접 가져왔습니다. 외부 가정은 추가되지 않았습니다.