Memento v1.0: AI 코딩 에이전트를 위한 로컬 영구 메모리

Memento v1.0의 기능

Memento v1.0는 AI 코딩 에이전트를 위한 로컬 우선 영구 메모리 레이어를 제공합니다. 설정 후에는 클라우드 요구사항이나 API 키 없이 모든 작업(임베딩, 저장, 검색)이 사용자 기기에서 실행됩니다.

주요 기술 사양

임베딩: 완전 오프라인으로 실행되는 @xenova/transformers 기반 all-MiniLM-L6-v2(384차원) 사용. 환경 변수를 통해 OpenAI(text-embedding-3-small) 또는 Gemini(embedding-001) 클라우드 임베딩 옵션 지원.

저장: 기본적으로 로컬 JSON + HNSW 인덱스. ChromaDB 또는 Neo4j 지원 옵션.

검색: 근사 최근접 이웃 검색을 위한 HNSW 인덱스(2000개 이상 메모리 기준 <50ms). k1=1.2, b=0.75 매개변수의 완전한 BM25 구현으로 키워드 검색 지원. 코사인 유사도 70% + BM25 30% 결합 하이브리드 모드.

중복 제거: SHA-256 + 0.92 코사인 임계값.

복원력 기능: 서킷 브레이커, 선행 기록 로그, LRU 캐시.

메모리 관리: 중요도 점수에 347일 지수 감쇠 적용.

설정 및 사용법

설치 명령: npx memento-memory setup

마이그레이션 도구: memory_migrate는 임베딩 제공자 전환 시 전체 저장소를 재임베딩하며 데이터 손실 없음.

IDE 지원 및 도구

다중 IDE 호환성: Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode — 모두 동일한 로컬 저장소 공유.

저장/회상/검색/내보내기/가져오기/수집/압축/그래프/세션 생명주기에 걸친 17개 MCP 도구.

개인정보 보호 및 라이선스

원격 측정 없음 — 사용자의 아키텍처 결정과 코드 패턴이 기기를 벗어나지 않음. 설정 후 인터넷 없이 작동. AGPL-3.0 라이선스 및 단일 명령어로 셀프 호스팅 가능.