MemPalace/mempalace

원본 텍스트를 손실 없이 저장하고 의미 검색으로 찾아주는 로컬 AI 메모리 시스템

설치형 도구맘대로 써도 됨 · MITLLM 도구·RAGPython난이도
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중간맛 분석

Python 기반의 로컬-우선 메모리 시스템으로, ChromaDB 백엔드를 기본으로 사용하지만 SQLite, Qdrant, pgvector 등 다양한 백엔드를 플러그인 방식으로 교체할 수 있습니다. Claude Code, Cursor IDE, Gemini 등과 MCP(Model Context Protocol) 연동으로 AI 에이전트가 자동으로 메모리를 활용 가능하며, LongMemEval 벤치마크에서 호출 없이 96.6% R@5 점수를 기록했습니다. 시간 기반 엔티티 그래프, 자동 저장 훅, 에이전트 다이어리 등의 기능이 포함되어 있어 바로 실무 환경에서 활용할 수 있습니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • Claude Code·Cursor IDE에서 장기 프로젝트 문맥 유지
  • 팀 협업 시 대화 기록을 구조화된 메모리로 검색
  • AI 에이전트가 자동으로 활용할 메모리 시스템 구축

핵심 기능

원문 손실 없는 저장 + 의미 기반 검색 (96.6% R@5)플러그인 백엔드로 ChromaDB·SQLite·Qdrant·pgvector 지원시간 기반 엔티티 그래프 + 35개 MCP 도구

대안 대비 차별점

다른 메모리 도구들과 달리 별도 API 키나 클라우드 서비스 없이 원본 텍스트를 손실 없이 저장하면서도 의미 검색에서 96.6% 정확도를 달성하며, 재현 가능한 벤치마크를 공개합니다.

준비물

  • Python 3.9 이상
  • ChromaDB 또는 다른 벡터 저장소 백엔드
  • 약 300MB 디스크 공간 (임베딩 모델용)

바로 시작하기

  1. uv를 사용한 설치 (권장)
uv tool install mempalace
  1. MemPalace 초기화
mempalace init ~/projects/myapp
  1. 프로젝트 파일을 메모리에 저장
mempalace mine ~/projects/myapp
  1. Claude Code 세션 저장 (선택사항)
mempalace mine ~/.claude/projects/ --mode convos
  1. 메모리 검색
mempalace search "why did we switch to GraphQL"
  1. 새 세션 시작 시 문맥 로드
mempalace wake-up

별 추이 · 7일

56,822+444 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 80/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/MemPalace/mempalace.svg)](https://www.gitbap.com/r/MemPalace/mempalace)

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https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

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/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
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