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 for multi-agent swarms.

해결하는 문제

MARM Memory는 AI 에이전트의 "기억 상실", 대화 이탈 및 컨텍스트 오염을 방지하기 위해 설계된 지속적이고 로컬 퍼스트 방식의 메모리 레이어입니다. 이를 통해 여러 에이전트(Claude Code, Cursor 또는 VS Code 에이전트 등)가 서로 다른 세션과 프로젝트에 걸쳐 통합된 장기 메모리를 공유할 수 있으며, 채팅을 삭제하더라도 결정 사항, 코드 심볼 및 프로젝트 히스토리가 손실되지 않도록 보장합니다.

작동 원리

MARM은 높은 동시성을 위해 WAL 모드가 있는 임베디드 SQLite 데이터베이스를 사용하여 세 가지의 서로 다른 컨텍스트 레이어를 단일 런타임으로 융합합니다:

Core Memory: 로컬 벡터 임베딩(Jina v2 Small)과 전체 텍스트 검색(FTS5)의 하이브리드 방식을 사용하여 에피소드 기억, 세션 로그 및 노트북을 처리합니다.
Code Graph: 리포지토리를 인덱싱하여 정적 분석을 통해 즉각적인 심볼 조회, 호출 추적 및 아키텍처 개요를 제공합니다.
Concept Graph: 저장된 히스토리에서 엔티티와 유형화된 관계를 추출하여 고수준의 개발자 결정을 특정 코드 심볼에 직접 연결합니다.

이 시스템은 Model Context Protocol (MCP) 서버로 작동하며 HTTP 및 STDIO 전송을 모두 지원하며, 메모리 시각화 및 디버깅을 위한 로컬 웹 기반 콘솔을 포함합니다.

대상 사용자

주로 여러 도구와 장기간 실행되는 멀티 에이전트 프로젝트에 걸쳐 지속적이고 공유된 메모리 상태가 필요한 MCP 호환 AI 코딩 에이전트 사용자(개발자 및 연구자)를 위해 구축되었습니다.

주요 특징

하이브리드 검색: BM25 완전 일치 매칭과 시맨틱 재순위화(re-ranking)를 결합하여 메모리가 커지더라도 빠른 검색 속도를 유지합니다.
멀티 에이전트 지원: 여러 에이전트가 동시에 메모리에 쓸 때 발생하는 충돌을 방지하기 위해 직렬화된 쓰기 큐를 사용합니다。
로컬 퍼스트: 외부 벡터 데이터베이스가 필요하지 않으며, 저장에는 임베디드 SQLite를 사용합니다。
통합 툴링: 메모리, 코드 인덱싱 및 개념 추출을 다루는 14개의 MCP 도구를 번들로 제공합니다。
시각적 텔레메트리: 저장된 지식을 탐색하고 관리할 수 있는 내장 로컬 웹 앱(MARM Console)이 포함되어 있습니다.