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AI를 위한 최첨단 메모리 및 컨텍스트 엔진 (State-of-the-art memory and context engine). 네, 맞습니다 - 기업용 또는 개인용 브레인으로 사용할 수 있습니다.

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Supermemory는 AI를 위한 메모리 및 컨텍스트 (context) 레이어입니다. LongMemEval, LoCoMo, ConvoMem — AI 메모리의 세 가지 주요 벤치마크(benchmarks)에서 1위를 차지했습니다.

우리는 이 엔진을 중심으로 플러그인(plugins)과 도구(tools)를 구축하는 연구소(research lab)입니다.

당신의 AI는 대화 사이에 모든 것을 잊어버립니다. Supermemory가 이를 해결합니다.

이 시스템은 대화로부터 자동으로 학습하고, 사실을 추출하며, 사용자 프로필을 구축하고, 지식 업데이트 및 모순을 처리하며, 만료된 정보를 잊고, 적절한 시점에 적절한 컨텍스트를 전달합니다. 완전한 RAG (Retrieval-Augmented Generation), 커넥터 (connectors), 파일 처리 — 전체 컨텍스트 스택 (context stack)이 하나의 시스템에 담겨 있습니다.

🧠 메모리 (Memory) |
대화에서 사실을 추출합니다. 시간적 변화, 모순, 자동 망각을 처리합니다. |
👤 사용자 프로필 (User Profiles) |
자동 유지 관리되는 사용자 컨텍스트 — 안정적인 사실 + 최근 활동. 단 한 번의 호출로 약 50ms 소요. |
🔍 하이브리드 검색 (Hybrid Search) |
단일 쿼리 내에서 RAG + 메모리 수행. 지식 베이스 문서와 개인화된 컨텍스트를 함께 제공. |
🔌 커넥터 (Connectors) |
Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub — 실시간 웹훅 (webhooks)을 통한 자동 동기화. |
📄 멀티모달 추출기 (Multi-modal Extractors) |
PDF, 이미지 (OCR), 비디오 (transcription), 코드 (AST-aware chunking). 업로드만 하면 작동합니다. |

이 모든 것이 우리의 단일 메모리 구조와 온톨로지 (ontology) 내에서 이루어집니다.

|
우리의 앱을 사용하여 자신만의 개인용 supermemory를 구축하세요. 당신의 AI가 선호도, 프로젝트, 과거 논의 내용을 기억하며 시간이 지날수록 더 똑똑해집니다. |
벡터 DB (vector DB) 설정, 임베딩 파이프라인 (embedding pipelines), 청킹 전략 (chunking strategies) 없이도 당신의 에이전트(agents)와 앱에 메모리, RAG, 사용자 프로필 및 커넥터를 추가하세요. |

Supermemory 앱, 브라우저 확장 프로그램 (browser extension), 플러그인 및 MCP 서버는 모든 호환 가능한 AI 어시스턴트(AI assistant)에 지속적인 메모리를 제공합니다. 한 번의 설치로 당신의 AI가 당신을 기억하게 됩니다.

소비자용 앱을 무료로 사용하여 코드 없이도 supermemory를 사용할 수 있습니다.

https://app.supermemory.ai 에서 시작하세요.

또한 Nova라고 부르는 에이전트(agent)가 내장되어 있습니다.

Supermemory는 Claude Code, OpenCode, OpenClaw, 그리고 Hermes를 위한 플러그인(Plugins)이 구축되어 제공됩니다.

이 플러그인들은 supermemory API의 구현체이며, 오픈 소스(open source)입니다!

여기에서 확인하실 수 있습니다:

• Openclaw 플러그인: https://github.com/supermemoryai/openclaw-supermemory
• Claude code 플러그인: https://github.com/supermemoryai/claude-supermemory
• OpenCode 플러그인: https://github.com/supermemoryai/opencode-supermemory
• Hermes 에이전트 (Supermemory 메모리 제공자): https://github.com/NousResearch/hermes-agent

npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

claude 부분을 사용 중인 클라이언트(client)로 교체하세요: cursor, windsurf, vscode 등.

저희의 MCP에 대한 자세한 내용은 여기에서 읽어보세요 - https://supermemory.ai/docs/supermemory-mcp/mcp

도구 (Tool)	기능
memory	정보를 저장하거나 잊게 합니다. 기억할 가치가 있는 내용을 공유하면 AI가 자동으로 이를 호출합니다.
recall	쿼리(query)를 통해 메모리를 검색합니다. 관련 메모리와 사용자의 프로필 요약(user profile summary)을 반환합니다.
context	대화 시작 시 사용자의 전체 프로필(선호도, 최근 활동)을 대화에 주입(Inject)합니다. Cursor와 Claude Code에서는 /context라고 입력하기만 하면 됩니다.

설치가 완료되면, Supermemory는 백그라운드(background)에서 실행됩니다:

AI와 평소처럼 대화하세요. 선호도를 공유하고, 프로젝트를 언급하며, 문제를 논의하세요.
Supermemory가 중요한 내용을 추출하고 저장합니다. 사실 관계, 선호도, 프로젝트 컨텍스트(context) 등 — 노이즈(noise)가 아닌 핵심 내용을 저장합니다.
다음 대화에서, AI는 이미 당신을 알고 있습니다. 당신이 무엇을 작업하고 있는지, 무엇을 선호하는지, 이전에 무엇을 논의했는지 기억해냅니다.

메모리는 프로젝트(projects) (컨테이너 태그) 단위로 범위(scoped)가 지정되므로, 업무와 개인 컨텍스트를 분리하거나 클라이언트, 리포지토리(repo), 또는 그 외의 기준으로 정리할 수 있습니다.

Claude Desktop · Cursor · Windsurf · VS Code · Claude Code · OpenCode · OpenClaw · Hermes

MCP 서버는 오픈 소스입니다 — 소스 코드를 확인하세요.

이를 MCP 클라이언트 설정(config)에 추가하세요:

{
"mcpServers": {
"supermemory": {
...

또는 OAuth 대신 API 키를 사용하세요:

{
"mcpServers": {
"supermemory": {
...

AI 에이전트(AI agents)나 앱을 구축하고 있다면, Supermemory는 메모리(memory), RAG, 사용자 프로필(user profiles), 커넥터(connectors), 파일 처리(file processing)를 포함한 전체 컨텍스트 스택(context stack)을 하나의 API를 통해 제공합니다.

npm install supermemory # 또는: pip install supermemory

import Supermemory from "supermemory";
const client = new Supermemory();
// 대화 저장
...

from supermemory import Supermemory
client = Supermemory()
client.add(
...

Supermemory는 메모리를 자동으로 추출하고, 사용자 프로필을 구축하며, 관련 컨텍스트(context)를 반환합니다. 임베딩 파이프라인(embedding pipelines), 벡터 DB(vector DB) 설정, 청킹 전략(chunking strategies)이 필요 없습니다.

모든 주요 AI 프레임워크(AI framework)를 위한 드롭인 래퍼(Drop-in wrappers):

// Vercel AI SDK
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/ai-sdk";
const model = withSupermemory(openai("gpt-4o"), { containerTag: "user_123", customId: "conv-1" });
...

Vercel AI SDK · LangChain · LangGraph · OpenAI Agents SDK · Mastra · Agno · Claude Memory Tool · n8n

// 하이브리드 (기본값) — 하나의 쿼리로 RAG + 메모리 수행
const results = await client.search.memories({
q: "how do I deploy?",
...

전통적인 메모리는 검색(search)에 의존합니다. 즉, 무엇을 물어봐야 할지 알아야 합니다. Supermemory는 모든 사용자에 대한 프로필을 자동으로 유지합니다:

const { profile } = await client.profile({ containerTag: "user_123" });
// profile.static → ["Acme의 시니어 엔지니어", "다크 모드 선호", "Vim 사용"]
// profile.dynamic → ["인증 마이그레이션 작업 중", "속도 제한 디버깅 중"]

단 한 번의 호출. 약 50ms. 이를 시스템 프롬프트(system prompt)에 주입하면 에이전트가 누구와 대화하고 있는지 즉시 알 수 있습니다.

외부 데이터를 지식 베이스(knowledge base)로 자동 동기화하세요:

Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub · Web Crawler

실시간 웹훅(webhooks). 문서가 자동으로 처리, 청킹(chunked)되며 검색 가능해집니다.

메서드 (Method)	목적 (Purpose)
client.add()	콘텐츠 저장 — 텍스트, 대화, URL, HTML
client.profile()	사용자 프로필 + 선택적 검색을 한 번의 호출로 수행
client.search.memories()	메모리 및 문서 전반에 걸친 하이브리드 검색 (Hybrid search)
client.search.documents()	메타데이터 필터를 사용한 문서 검색
client.documents.uploadFile()	PDF, 이미지, 비디오, 코드 업로드
client.documents.list()	문서 목록 조회 및 필터링
client.settings.update()	메모리 추출 및 청킹 (chunking) 설정

전체 API 레퍼런스 (Full API reference) → supermemory.ai/docs

Supermemory는 모든 주요 AI 메모리 벤치마크 (benchmarks)에서 최첨단 (state of the art) 성능을 보여줍니다:

벤치마크 (Benchmark)	측정 항목	결과
LongMemEval	지식 업데이트를 포함한 세션 간 장기 메모리 (Long-term memory)	81.6% — 1위
LoCoMo	확장된 대화 전반의 사실 회상 (Fact recall) (single-hop, multi-hop, temporal, adversarial)	1위
ConvoMem	개인화 (Personalization) 및 선호도 학습
		1위

우리는 또한 메모리 제공업체들의 표준화되고 재현 가능한 벤치마크를 위한 오픈 소스 프레임워크인 MemoryBench를 구축했습니다. Supermemory, Mem0, Zep 등을 직접 비교해 보세요:

bun run src/index.ts run -p supermemory -b longmemeval -j gpt-4o -r my-run

기업들이 자체적인 컨텍스트 (context) 및 메모리 솔루션을 supermemory와 비교 벤치마크할 수 있도록 에이전트 스킬 (Agent skill)을 제공합니다.

npx skills add supermemoryai/memorybench

이 명령어를 실행하고 /benchmark-context를 입력하기만 하면 됩니다.

• Supermemory가 자동으로 작업을 수행합니다!

사용자의 앱 / AI 도구
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Supermemory
...

메모리는 RAG가 아닙니다. RAG는 문서 청크 (document chunks)를 검색하며, 이는 상태가 없고 (stateless) 누구에게나 동일한 결과를 제공합니다. 메모리는 시간이 지남에 따라 *사용자에 관한 사실 (facts about users)*을 추출하고 추적합니다. 메모리는 "방금 SF로 이사했어"라는 정보가 "나는 NYC에 살아"라는 정보보다 우선한다는 것을 이해합니다. Supermemory는 기본적으로 이 두 가지를 함께 실행하므로, 모든 쿼리에서 지식 베이스 검색 (knowledge base retrieval)과 개인화된 컨텍스트 (personalized context)를 모두 얻을 수 있습니다. 이에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요 - https://supermemory.ai/docs/concepts/memory-vs-rag

자동 망각 (Automatic forgetting). Supermemory는 언제 기억이 부적절해지는지 알고 있습니다. 일시적인 사실(