OpenMemory MCP
OpenMemory MCP는 AI 도구가 다양한 플랫폼에서 컨텍스트 메모리를 저장, 관리 및 공유할 수 있도록 하는 개인 정보 보호 로컬 우선 메모리 레이어이며, 모든 데이터를 로컬 시스템에 안전하게 보관합니다.
https://mem0.ai/openmemory-mcp?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 16, 2025
OpenMemory MCP 월간 트래픽 동향
OpenMemory MCP는 방문자 수가 111,570으로 10.9% 증가했습니다. 이러한 성장은 Mem0와 Redis의 통합을 반영한 것으로 보이며, AI 에이전트 메모리 관리를 향상시키고 빠른 성능과 확장성을 갖춘 AI 에이전트 메모리 관리를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다.
OpenMemory MCP이란?
OpenMemory MCP는 Mem0 프레임워크를 기반으로 구축되고 MCP(Model Context Protocol) 표준을 따르는 AI 애플리케이션을 위한 통합 메모리 레이어를 생성하는 혁신적인 솔루션입니다. Claude, Cursor 및 Windsurf와 같은 다양한 AI 도구 간의 브리지 역할을 하여 세션 간에 일관된 컨텍스트와 메모리를 유지할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 메모리 솔루션과 달리 OpenMemory MCP는 완전히 로컬에서 작동하므로 사용자는 데이터에 대한 완전한 제어를 유지하면서 토픽 구성, 감정 컨텍스트 추적 및 시간적 메모리 저장과 같은 정교한 메모리 관리 기능을 사용할 수 있습니다.
OpenMemory MCP의 주요 기능
OpenMemory MCP는 Claude, Cursor, Windsurf와 같은 AI 도구에서 지속적인 컨텍스트를 가능하게 하는 개인 로컬 우선 메모리 레이어입니다. 사용자는 모든 데이터를 장치에 로컬로 보관하면서 주제, 감정 및 타임스탬프를 사용하여 메모리를 저장, 구성 및 관리할 수 있습니다. 이 시스템은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하면서 다양한 AI 애플리케이션에서 투명성, 권한 제어 및 이식성을 제공합니다.
로컬 우선 스토리지: 모든 메모리는 클라우드 동기화 없이 사용자 장치에 로컬로 저장되어 완전한 데이터 개인 정보 보호 및 제어를 보장합니다.
교차 도구 메모리 공유: 다양한 MCP 호환 AI 도구 간에 원활한 컨텍스트 공유를 가능하게 하고 애플리케이션 간에 일관성을 유지합니다.
권한 기반 액세스 제어: 메모리 액세스를 추적하기 위한 기본 제공 감사 기능과 함께 MCP 클라이언트가 메모리에 액세스할 수 있는 권한에 대한 세분화된 제어
구조화된 메모리 관리: 쉬운 검색 및 검색을 위해 메타데이터, 주제, 감정 및 타임스탬프를 사용하여 메모리를 구성합니다.
OpenMemory MCP의 사용 사례
소프트웨어 개발 워크플로: 다양한 개발 도구에서 컨텍스트를 유지하고, 디버깅 단계를 추적하고, 다양한 AI 어시스턴트 간에 프로젝트 지식을 공유합니다.
기술 문서: 다양한 개발 환경에서 API 사용법 메모, 코드 스니펫 및 기능 문서를 저장하고 검색합니다.
프로젝트 관리: 팀 구성원과 도구 간의 기능 요청, 회의 인사이트 및 프로젝트 컨텍스트 핸드오프를 추적합니다.
장점
로컬 우선 접근 방식으로 완전한 개인 정보 보호
여러 AI 도구에서 원활한 통합
메모리 액세스 및 보존에 대한 완전한 제어
단점
로컬 설정 및 유지 관리가 필요합니다.
MCP 호환 도구로만 제한됩니다.
현재 일부 기능이 예정된 초기 개발 단계에 있습니다.
OpenMemory MCP 사용 방법
1단계: 개발 환경 설정: OpenMemory MCP는 컨테이너에서 실행되므로 Docker가 시스템에 설치되어 있는지 확인하십시오.
2단계: 리포지토리 복제: 'git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git' 및 'cd mem0/openmemory'를 실행합니다.
3단계: 환경 구성: 'make env'를 실행하여 OpenAI API 키로 백엔드 .env 파일을 만듭니다.
4단계: Docker 이미지 빌드: 'make build'를 실행하여 서비스에 필요한 모든 Docker 이미지를 빌드합니다.
5단계: 서비스 시작: 'make up'을 실행하여 모든 서비스(API 서버, 벡터 데이터베이스 및 MCP 서버 구성 요소)를 시작합니다.
6단계: MCP 클라이언트 설치: 'npx install-mcp i \"http://localhost:8765/mcp/cursor/sse/username\" --client cursor'를 실행하여 MCP 클라이언트를 연결합니다.
7단계: 대시보드 액세스: 브라우저에서 http://localhost:3000을 열어 메모리를 보고 관리할 수 있는 OpenMemory 대시보드에 액세스합니다.
8단계: MCP 호환 도구 연결: Claude, Cursor 또는 Windsurf와 같은 도구를 구성하여 로컬 OpenMemory MCP 서버에 연결합니다.
9단계: 메모리 사용 시작: 연결된 도구를 통해 메모리 추가를 시작합니다. 메모리는 로컬에 저장되고 모든 MCP 호환 애플리케이션에서 액세스할 수 있습니다.
10단계: 메모리 관리: 대시보드를 사용하여 메모리 액세스를 감사하고, 권한을 제어하고, 도구에서 저장된 메모리를 관리합니다.
OpenMemory MCP 자주 묻는 질문
OpenMemory MCP는 Mem0에서 제공하는 로컬 앱으로, AI 애플리케이션을 위한 개인 로컬 메모리 레이어를 제공합니다. 모든 데이터를 장치에 로컬로 보관하면서 주제, 감정 및 타임스탬프를 사용하여 메모리를 저장, 구성 및 관리할 수 있습니다.
OpenMemory MCP 웹사이트 분석
OpenMemory MCP 트래픽 및 순위
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전 세계 순위
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