christopherkarani/Wax

해결하는 문제

Wax는 AI 에이전트와 온디바이스 모델을 위한 로컬 우선(shared) 메모리 시스템을 제공합니다. 호스팅된 벡터 데이터베이스나 수동으로 관리하는 마크다운 스케치패드(CLAUDE.md 등)가 필요 없으며, Claude, Cursor, Hermes와 같은 여러 에이전트가 디스크 상의 단일 검색 가능한 .wax 파일에 읽기/쓰기할 수 있게 해줍니다.

작동 방식

Wax는 Full-Text Search(FTS5), CoreML 벡터, Write-Ahead Log(WAL)를 통합한 단일 바이너리 파일을 사용합니다. MCP(Model Context Protocol) 서버로 작동하여 다양한 AI 호스트가 HTTP를 통해 공유 메모리 저장소에 연결할 수 있습니다. Apple 생태계 사용자를 위해 Apple Foundation Models와 직접 통합되며, iOS 및 macOS 앱 개발을 위한 네이티브 Swift 프레임워크를 제공하며, 하이브리드 검색에 내장된 MiniLM 임베더를 활용합니다.

대상 사용자

• AI 에이전트 사용자: Claude Code, Cursor, Codex, Hermes 등을 사용하며, 다양한 세션과 프로젝트 간에 에이전트가 선호사항과 학습 내용을 기억하고 싶은 사용자.
• iOS/macOS 개발자: 클라우드 API에 의존하지 않고 내장된 로컬 메모리가 필요한 온디바이스 AI 애플리케이션을 개발하는 개발자.

주요 특징

• 로컬 우선: 계정이나 호스팅된 데이터베이스 없이, 메모리는 단일 이동 가능한 .wax 파일에 저장됩니다.
• 에이전트 간 공유: 여러 다른 AI 에이전트가 단일 MCP 서버를 통해 동일한 메모리 저장소를 공유할 수 있습니다.
• 하이브리드 검색: 텍스트 검색과 벡터 검색을 결합하여 빠른 검색을 제공합니다 (M 시리즈 칩에서 p95 리콜은 약 6.1ms).
• Apple 생태계 통합: Apple Foundation Models에 대한 네이티브 지원과 앱 개발자를 위한 Swift 패키지 제공.