Mnemos: 지속적인 Claude Code 메모리를 위한 MCP 서버

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: May 8, 2026🔗 Source
Mnemos: 지속적인 Claude Code 메모리를 위한 MCP 서버
Ad

Claude Code는 세션 간에 모든 것을 잊어버려 매번 규칙, 수정 사항, 컨텍스트를 다시 설명해야 합니다. Mnemos (GitHub)는 세션 간에 지속적인 메모리를 저장하고 재생하여 이 문제를 해결하는 MCP 서버입니다.

작동 방식

  • 세션 시작 시, 순위가 매겨진 컨텍스트 블록(규칙, 수정 사항, 스킬, 핫 파일, 최근 세션 요약)을 Claude의 프롬프트에 푸시합니다.
  • 수정 사항을 시도 / 잘못된 이유 / 수정 형식으로 기록합니다. 동일한 주제에 대해 세 번 수정하면 자동으로 적용 시점 / 피할 것 / 할 것 섹션이 있는 재사용 가능한 스킬로 승격됩니다. 결정론적 패턴 마이닝으로, 루프에 LLM이 필요하지 않습니다.
  • 이중 시간 저장소: 사실은 유효/무효 타임스탬프를 가지므로 "예전에는 X를 사용했지만 지금은 Y를 사용"이 오래된 컨텍스트 없이도 작동합니다.
  • 압축 복구: Claude Code가 세션 중간에 압축한 후 하나의 도구 호출로 목표와 주요 결정을 복원합니다.
  • 쓰기 경계에서 프롬프트 인젝션 스캐너(명령어 재정의, 제로 너비 유니코드, MCP 스푸핑).
  • 회고적 재생: 과거 세션을 마크다운으로 재생성하고, 그 이후에 학습된 모든 내용을 추가한 다음 Claude에 다시 붙여넣고 "지금은 무엇을 다르게 할까요?"라고 질문합니다.
Ad

스택 및 설치

  • 단일 정적 Go 바이너리, 15MB. Python, Docker, 벡터 DB, CGO가 필요하지 않습니다.
  • SQLite + FTS5 검색, Ollama가 실행 중이면 선택적 코사인 유사도 사용 가능.
  • 설치 (MIT, 무료, 유료 티어 없음):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/polyxmedia/mnemos/main/scripts/install.sh | bash
mnemos init
  • mnemos init이 Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Codex CLI를 자동으로 연결합니다. 에이전트를 재시작하면 mnemos_* 도구가 나타납니다.

대상 사용자

매 세션마다 규칙을 다시 가르치는 데 지쳤고, 재현 가능하고 토큰 없는 메모리를 원하는 Claude Code 사용자.

📖 전체 출처 읽기: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

Claude Code의 Monitor 도구가 개발 서버 로그를 AI 기반 자동 수정으로 연결합니다
Tools

Claude Code의 Monitor 도구가 개발 서버 로그를 AI 기반 자동 수정으로 연결합니다

Claude Code의 Monitor 도구를 사용하면 백그라운드에서 개발 서버를 실행하고, 스마트 grep 필터로 로그를 추적하며, Claude가 자동으로 오류를 감지하고 수정한 후 커밋까지 수행합니다. 이 모든 작업은 사용자가 UI를 테스트하는 동안 이루어집니다.

OpenClawRadar
비용 효율적인 Claude 대체를 위한 오픈소스 AI 모델 스택
Tools

비용 효율적인 Claude 대체를 위한 오픈소스 AI 모델 스택

레딧 사용자가 Llama 3.3 70b와 DeepSeek R1 32b 같은 오픈소스 모델을 로컬에서 실행하는 실용적인 AI 모델 스택을 공유하며, 90%의 작업을 무료 모델로 라우팅하여 월간 AI 비용을 £60 이상에서 £3 미만으로 줄였다고 밝혔습니다.

OpenClawRadar
Git Worktrees로 동일한 저장소에서 두 개의 Claude Code 에이전트 실행하기
Tools

Git Worktrees로 동일한 저장소에서 두 개의 Claude Code 에이전트 실행하기

한 Reddit 사용자가 git worktree를 사용하여 동일한 코드베이스에서 여러 Claude Code 에이전트를 병렬로 실행하는 방법을 상세히 설명합니다. 파일 충돌을 방지하고 독립적인 에이전트 세션을 가능하게 합니다.

OpenClawRadar
Humanizer Pipeline 오픈소스화: AI 텍스트 후처리를 위한 6단계 마크다운 파일
Tools

Humanizer Pipeline 오픈소스화: AI 텍스트 후처리를 위한 6단계 마크다운 파일

단일 마크다운 파일이 6단계 파이프라인을 구현하여 AI 생성 텍스트를 감지하고 다시 작성하며, 채널 인식, 음성 보정, 심각도 게이트 및 자체 감사 통과 기능을 제공합니다.

OpenClawRadar