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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Engram은 모든 AI 모델에 세션 종료와 관계없이 지속되는 '영구 메모리' 및 인지 계층을 제공하는 범용 백엔드입니다. 이는 AI가 학습한 내용을 저장하고, 새로운 세션에서 적절한 기억을 자동으로 컨텍스트로 제시하여 AI의 지능적 연속성을 확보합니다. 사용자는 일화적(Episodic), 의미적(Semantic), 절차적(Procedural) 등 3가지 메모리 유형을 활용할 수 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 GitHub Claude Ecosystem의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기범용 AI 브레인 — 모든 AI 모델을 위한 영구 메모리 및 인지 계층
CI
npm @engram-ai-memory/core
npm @engram-ai-memory/mcp
Smithery
License: MIT
Node.js 22+
pnpm 9+
빠른 시작 (Quick Start) · 기능 (Features) · CLI · 문서 (Docs) · 실시간 데모 (Live Demo) · 통합 (Integrations) · 기여하기 (Contributing)
</div>Engram은 모든 AI 모델에 세션, 시스템 및 재시작을 거쳐 지속되는 인간과 같은 메모리를 제공합니다. 한 번 연결하면 Claude Code, Ollama 또는 모든 사용자 지정 통합 등 사용하는 모든 AI가 단일하고 성장하는 브레인을 공유하게 됩니다.
대부분의 AI 도구는 세션이 끝나는 순간 모든 것을 잊어버립니다. Engram은 범용 메모리 백엔드 역할을 하여 이를 해결합니다: AI가 학습한 내용을 저장하고, 적절한 시점에 올바른 기억을 검색하여 자동으로 컨텍스트로 제시합니다.
┌─ 사용자가 Claude Code에게 자신의 스택에 대해 알려줌 ──→ 의미적 메모리(semantic memory)로 저장됨
└─ 다음 날, 다른 도구, 새로운 세션 ──→ Engram이 이를 자동으로 상기시킴
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 3가지 메모리 유형 | 일화적(Episodic) (사건), 의미적(Semantic) (사실 + 지식 그래프), 절차적(Procedural) (트리거→액션 패턴) |
| ... | |
| 태그 지정 및 컬렉션 | 태그 클라우드, 태그별 필터링, 접두사 기반 컬렉션 (예: project:alpha) |
| 플러그인 시스템 | 7가지 라이프사이클 후크 (onStore, onRecall, onForget, onDecay, onReflect, onStartup, onShutdown) |
| 중요도 감쇠 (Importance Decay) | 출처 인식 기본 중요도, 미사용 메모리에 대한 일일 감쇠, AI 클라이언트를 위한 보호 규칙 |
| ... |
Engram에 연결된 AI가 쿼리를 받을 때마다 다음 과정을 거칩니다:
AI는 자신이 배운 모든 것을 인지한 상태로 응답합니다. 교환이 끝난 후, 이 응답은 새로운 기억으로 저장되어 — 뇌가 지속적으로 성장합니다.
| 유형 | 저장하는 내용 | 예시 |
|---|---|---|
| 일화적(Episodic) | 사건, 대화, 타임스탬프가 찍힌 상호작용 | "사용자가 2026-03-15 배포에 대해 문의함" |
| ... |
Claude Code ──MCP──────────→ ┐
Claude Desktop ──extension────→ │ Engram → SQLite
Ollama ──proxy────────→ │ REST :4901
...
| 통합 | 방식 | 방법 |
|---|---|---|
| Claude Code | MCP (24개 네이티브 도구) | store_memory, recall_context, request_reflection, … |
| ... |
Claude Code의 경우, 권장 플러그인을 선택하거나 MCP 및 훅(hooks)을 위해 engram setup을 사용하며, 둘 다 동시에 사용하지 마십시오.
# AI 클라이언트를 위한 메모리 — npx 기반 MCP 설정, 클론/빌드 불필요
npx -y @engram-ai-memory/cli setup --npx
...
첫 번째 명령어만으로 MCP 클라이언트가 필요한 모든 것이 준비됩니다. 서버를 실행한 후, 대시보드는 http://localhost:4901에서, Swagger UI는 /docs에서 열 수 있습니다.
engram setup # CLI를 전역으로 클론, 빌드, 설치하고 MCP 연결
engram setup --npx # 빠른 설정 — npx 기반 MCP 설정, 클론/빌드 불필요
engram setup --source cursor # 어떤 클라이언트 설정 파일을 작성할지 지정 (아래 참조)
...
engram setup --source <client> 명령어는 저장된 메모리에 찍힌 식별자(identifier)와 작성되는 설정 파일(config file)을 모두 가져옵니다: claude-code → ~/.claude.json, cursor → ~/.cursor/mcp.json, windsurf → ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json. 다른 값은 기본값(default)을 포함하여 아무것도 등록하지 않고, 사용자가 직접 붙여넣을 수 있도록 JSON 블록만 출력합니다. 이 명령어는 절대 ~/.mcp.json 파일을 작성하지 않으며, 어떤 MCP 클라이언트도 해당 경로를 읽지 않습니다.
engram stop, engram doctor, 그리고 engram update는 종료 코드(exit code)를 통해 실패를 보고하므로 스크립트에서 사용할 수 있습니다: stop은 프로세스가 종료될 때까지 최대 10초 동안 기다린 후, 여전히 실행 중일 수 있는 경우 1을 반환합니다 (그리고 포트를 소유하지 않은 PID에 신호를 보내는 것을 거부합니다); doctor는 모든 검사(check) 중 하나가 실패하면 1을 반환합니다; update는 저장소(repository)가 이동했지만 빌드, 전역 CLI 새로고침 또는 재시작이 완료되지 않은 경우 1을 반환합니다. update는 git 상태뿐만 아니라 빌드 스탬프(build stamp)에도 의존하므로, 업그레이드 후 처음 실행할 때는 오래된 dist/를 기반으로
Engram은 모델 자체를 호출하지 않습니다. 리플렉션(reflection) 주기가 돌아올 때, MCP를 통해 연결된 AI가 request_reflection → store_reflection을 통해 추론을 수행합니다. 설정해야 할 프로바이더, 모델 또는 API 키는 없습니다.
ENGRAM_DB_PATH를 데이터베이스 파일이 위치할 곳으로 지정하세요.
Engram을 모든 MCP 호환 AI 클라이언트에 네이티브 도구로 추가하세요. API 호출이나 래퍼(wrapper)가 필요 없습니다.
클라이언트가 읽는 파일에 다음 설정을 추가하세요:
| 클라이언트 | 설정 파일 |
|---|---|
| Claude Code (사용자 범위) | ~/.claude.json |
| ... | |
engram setup --source <client>을 실행하면 적절한 파일을 작성해 줍니다. 다른 클라이언트는 자체 파일을 읽으므로, 해당 문서(documentation)를 확인하고 동일한 블록을 붙여넣으세요. |
{
"mcpServers": {
"engram": {
...
참고:
mcpServers를~/.claude/settings.json에 넣지 마세요. 이 파일은 Claude Code 설정 전용입니다. MCP 서버는~/.claude.json(사용자 범위) 또는.mcp.json(프로젝트 범위)에 속합니다.
만약 engram setup을 통해 설치했다면, 로컬 빌드를 가리킬 수도 있습니다:
{
"mcpServers": {
"engram": {
...
AI 클라이언트를 재시작하세요. 이제 24개의 도구를 사용할 수 있게 되었습니다:
| 카테고리 | 도구 |
|---|---|
| 메모리 (Memory) | store_memory, search_memory, recall_context, add_knowledge, forget |
| ... | |
| 플러그인 (Plugins) | plugin_list |
세션이 끝날 때마다 대화 요약을 engram에 자동으로 저장하도록 Claude Code 훅(hook)을 추가하세요:
# 훅 스크립트 복사
cp scripts/claude-code-hook.sh ~/.claude/hooks/engram-session-end.sh
chmod +x ~/.claude/hooks/engram-session-end.sh
~/.claude/settings.json에 추가하세요:
{
"hooks": {
"SessionEnd": [
...
이제 모든 세션이 engram에 요약을 자동 저장합니다. 수동 노력 없이도 두뇌가 성장하는 것입니다.
저장된 세션은 pending-distill 태그가 지정됩니다. Engram에 연결된 AI는 get_distill_tasks를 호출하고, 자체적으로 영속적인 사실을 추출하며 (Engram은 LLM을 실행하지 않으며 API 키도 필요 없습니다), complete_distill을 호출하여 해당 사실들을 저장한 후 원본 세션을 아카이브합니다. SessionStart는 AI에게 세션이 증류(distilled)를 기다리고 있음을 상기시켜 줍니다.
Engram을 Claude Desktop에 가장 빠르게 통합할 수 있는 방법입니다. 수동 JSON 편집이 필요 없습니다.
smithery.ai/skills/ayvazyan10/engram로 이동하여 Install을 클릭하고, 선택적으로 데이터베이스 경로와 네임스페이스를 설정한 후 Smithery가 Claude Desktop을 자동으로 구성합니다.
GitHub Releases에서 engram-mcp.mcpb를 다운로드하여 Claude Desktop에서 엽니다 (파일 → 확장 프로그램 열기). 이 번들(bundle)은 첫 실행 시 자동으로 @engram-ai-memory/mcp를 ~/.engram/mcp/에 설치합니다. 설정이 필요 없습니다.
부트스트랩 작동 방식: 처음 실행할 때
.mcpb번들은 npm을 통해@engram-ai-memory/mcp@<version>을~/.engram/mcp/에 설치합니다. 마커 파일(marker file)이 이후 실행 시 재설치를 방지합니다. 그러면 모든 24개의 MCP 도구가 Claude Desktop에서 사용 가능해집니다.
| 패키지 | 설명 | npm |
|---|---|---|
@engram-ai-memory/core | 브레인(Brain) — 메모리 엔진, 임베딩(embeddings), 그래프(graph), 검색(retrieval), 감쇠(decay), 성찰(reflection) |  |
| ... |
| 변수 (Variable) | 기본값 (Default) | 설명 (Description) |
|---|---|---|
PORT | 4901 | API 서버 포트 (API server port) |
| ... |
project는 기본적으로 git 저장소 내에서 MCP 서버와 hooks의 범위를 절대적인 git 최상위 경로에 맞추고 해당 프로젝트의 메모리(memories)와 전역 메모리를 읽습니다. 저장소 외부에서는 공유 풀(shared pool)을 사용합니다. filter는 ENGRAM_NAMESPACE 범위로 제한되며, isolated는 ENGRAM_NAMESPACE와 함께 오버라이드 및 크로스 네임스페이스 쿼리를 거부하는 고정 경계입니다. REST 서버와 대시보드는 항상 none으로 실행되며 모든 프로젝트를 볼 수 있습니다. 기존 메모리는 NULL 네임스페이스를 가지며 전역 상태로 유지됩니다.
이는 요약본입니다. docs/CONFIGURATION.md에 전체 목록이 있으며, 여기에는 Security 아래의 모든 내용이 포함되어 있습니다. engram start가 서버 환경을 ~/.engram/config.json에서 파생시키므로, 셸 변수는 재정의된다는 점에 유의하십시오 — CLI 섹션 참조.
| 서비스 (Service) | 포트 (Port) | 목적 (Purpose) |
|---|---|---|
| Engram API | 4901 | REST + WebSocket + Swagger UI |
| ... | ||
docker compose는 세 가지 모두 — 그리고 5432번의 동기 테스트용 Postgres까지 —을 루프백(loopback) 전용으로 게시합니다. API를 노출하려면 의도적으로 ENGRAM_API_KEY를 설정하고, 공개 호스트 이름(public hostname)을 ENGRAM_ALLOWED_HOSTS에 추가한 다음, 비로소 게시된 주소를 변경해야 합니다. |
모든 포트는 일반적인 개발 서비스(3000, 5173, 8080 등)와의 충돌을 피하기 위해 49xx 범위에 있습니다.
# 지식 그래프 연결이 포함된 데모 메모리 로드
cd packages/core && npx tsx scripts/demo.ts
...
Atlas 뷰: Map · Recall · Review · Timeline · Insights · Settings
이름 지정된 영역(named regions)의 지도를 통해 기억을 탐색하고, 의미/결함/시간 렌즈와 검색 핀을 활용할 수 있습니다. Recall 기능은 AI에게 전달될 내용과 정확한 맥락을 함께 번호가 매겨진 경로로 그려줍니다. 모순점, 유사하지만 다른(near-duplicates) 기억, 희미하지만 중요한 기억, 그리고 잠재적인 비밀들을 검토할 수 있으며, Redact 기능을 통해 감지된 비밀 정보도 처리합니다. 모든 기억은 열어서 검사하거나 편집할 수 있으며, 아카이브 및 메모 시트 모순 액션은 6초간의 되돌리기(Undo)를 제공합니다. 타임라인(Timeline)은 날짜별로 기억을 그룹화하고, 인사이트(Insights)는 숫자와 성찰(Reflections)을 담고 있으며, 설정(Settings)에서는 연결 단계와 상태를 보여줍니다. 환영(Welcome) 가이드는 첫 번째 연결을 안내합니다.
라이트 모드 또는 다크 모드를 사용하거나 시스템 설정을 따르세요. 명령어 창은 ⌘K / Ctrl+K로 열고, 메모 보기 간 이동할 때 프로젝트 범위를 동일하게 유지하세요. 레이아웃은 키보드 탐색과 지도 옆에 접근 가능한 목록을 갖추어 휴대폰에도 적응합니다.