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ai-memory
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빠른 설치

설치하고 설정한 뒤 에이전트를 시작하세요. 한 대에서는 로컬 설치를, 팀에서는 공유 서버 절차를 선택하세요.

혼자 씁니다팀으로 씁니다동작하는지 확인하기

혼자 씁니다

바이너리 하나를 설치하고, 로컬 서버 하나를 띄운 다음, 에이전트를 실행합니다. 서버는 127.0.0.1:49374에 바인딩되므로 이 컴퓨터 밖에서는 접근할 수 없습니다. 새로 설치하면 토큰이 소유자만 읽을 수 있는 파일에 저장되고 훅과 CLI가 그 파일을 읽으므로, 직접 입력할 일은 없습니다.

  1. 바이너리 설치

    스크립트가 OS와 칩에 맞는 릴리스를 내려받아 공개된 .sha256 파일과 대조하고, 일치하지 않으면 설치를 거부합니다. ~/.local/bin/ai-memory에 링크를 만들며 root 권한은 필요 없습니다.

    터미널
    curl -fsSL https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/install.sh | sh

  2. 설정

    setup은 데이터 디렉터리와 토큰을 만들고 사용자 서비스를 시작한 뒤 선택한 에이전트를 연결합니다. 변경 없이 미리 보려면 setup --plan, 로컬 브라우저 페이지에서 에이전트를 고르려면 setup --web을 사용하세요.

    터미널
    ai-memory setup

  3. ai-memory를 통해 에이전트 실행

    에이전트를 한 번 재시작하세요. 이후에 claude를 직접 실행해도 계속 동작합니다.

    터미널
    ai-memory run claude

설치

서버 시작

127.0.0.1:49374

에이전트 실행

hooks / MCP

개인용 경로 전체입니다. 서버는 루프백에만 머물고, 에이전트는 두 가지 방식으로 서버에 접근합니다. 훅은 세션을 캡처하고, MCP는 에이전트가 그 기록을 검색하게 해 줍니다.

ai-memory run은 에이전트를 시작하는 방법입니다. 처음 실행할 때 하네스를 연결하고, 올바른 프로젝트 스코프를 고르고, 하네스를 넘나드는 세션 재개를 더해 줍니다. 에이전트를 직접 실행해도 훅을 통한 캡처는 그대로 동작하지만, 런처를 거치면 놓치는 것이 없습니다. 관리형 실행의 동작 방식 읽기.

동작하는지 확인하기

네트워크부터 에이전트까지, 세 가지를 확인합니다.

서버가 응답합니다

인증이 활성화된 새 설치에서는 이 인증 없는 요청이 HTTP 401과 “auth required”를 반환해야 합니다. 서버에 도달할 수 있다는 뜻일 뿐입니다. 다음 단계에서 CLI의 인증된 접근을 확인합니다.

터미널
curl -i http://127.0.0.1:49374/mcp

CLI가 서버에 닿습니다

CLI는 얇은 HTTP 클라이언트입니다. 여기서 상태가 출력되면 훅도 서버에 접근할 수 있습니다.

터미널
ai-memory status

에이전트가 기억합니다

민감한 정보가 없는 프로젝트에서 첫 에이전트에게 구체적인 프로젝트 결정을 저장하도록 요청하세요. 세션을 끝내고 같은 디렉터리에서 다른 지원 에이전트를 실행한 뒤, 그 결정과 근거가 되는 저장된 페이지를 물어보세요.

"내가 저장한 프로젝트 결정은 무엇이고, 어느 기억 페이지에 기록되어 있나요?"

첫 에이전트 다음에는

세 가지 모두 선택 사항입니다. 필요할 때 하세요.

다른 에이전트 추가하기

ai-memory로 한 번 실행하면 연결이 끝납니다. 그러면 두 에이전트가 하나의 프로젝트 기억을 공유합니다.

터미널
ai-memory run codex

지원하는 모든 에이전트와 이름 보기

선택 사항: LLM으로 더 나은 요약

수집, 검색, 규칙 기반 요약은 제공자 없이 작동합니다. 제공자를 추가하면 더 자세한 요약과 예약된 자동 개선이 활성화되며, 검증된 편집이 기본적으로 자동 적용됩니다. 공유 서버에서는 [auto_improve] require_approval = true를 설정하세요. 아래 변수를 서버 환경에 설정하고 다시 시작하세요.

서버 환경
AI_MEMORY_LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

구독과 로컬 모델을 포함한 제공자 비교

전부 되돌리기

ai-memory가 설치한 것만 제거합니다. 설치 명령은 멱등하며, 각 명령은 건드리는 파일 옆에 타임스탬프가 붙은 백업을 남깁니다.

터미널
ai-memory uninstall --apply

팀으로 씁니다

모든 컴퓨터와 모든 팀원이 접속하는 서버 하나입니다. 서버 간 복제는 없습니다. 기억을 공유한다는 것은 모두가 같은 서버에 연결한다는 뜻입니다.

alice

bob

carol

공유 서버 한 대

토큰

팀 전체가 쓰는 위키 하나

1인당 API 키 하나

서버가 위키를 보관합니다. 사람은 계정을, 컴퓨터는 API 키를 받고, root 토큰은 서버를 운영하는 사람이 갖습니다.

  1. 로컬 프록시 뒤에서 서버 시작

    먼저 서버 호스트에 네이티브 CLI를 설치하세요. 이 명령은 Docker를 루프백에만 공개하고 현재 셸의 CLI에 root 자격 증명을 설정합니다. memory.example.com을 자신의 도메인으로 바꾸세요. root 토큰은 비공개로 보관하고 노트북에는 나중에 개별 키를 발급합니다.

    서버에서
    ROOT_TOKEN=$(ai-memory generate-auth-token)
export AI_MEMORY_SERVER_URL="http://127.0.0.1:49374"
export AI_MEMORY_AUTH_TOKEN="$ROOT_TOKEN"
docker run -d --name ai-memory \
    --restart unless-stopped \
    -p 127.0.0.1:49374:49374 \
    -v ai-memory-data:/data \
    -e AI_MEMORY_AUTH_TOKEN="$ROOT_TOKEN" \
    -e AI_MEMORY_AUTH__SECURE_COOKIE=true \
    -e AI_MEMORY_ALLOWED_HOSTS="memory.example.com,localhost,127.0.0.1" \
    akitaonrails/ai-memory:latest

  2. 클라이언트 연결 전에 TLS 설정 및 확인

    같은 호스트에 역방향 프록시를 두고 도메인의 HTTPS를 127.0.0.1:49374로 전달하세요. TLS 설정을 따르고 키를 보내기 전에 노트북에서 인증서를 확인하세요. Bearer 토큰은 인증만 하며 트래픽을 암호화하지 않습니다.

  3. 사용자 만들기

    root 환경 변수가 설정된 서버 셸을 사용하세요. 임시 비밀번호는 한 번만 표시되며 첫 로그인 때 변경해야 합니다. 이 명령은 API 키를 발급하지 않습니다. root 신원과 브라우저 로그인 설정은 사용자 가이드를 참고하세요.

    터미널
    ai-memory user add-human --username alice --email alice@home --name "Alice Smith"

  4. 사람마다 API 키 발급

    aim_ 시크릿은 한 번만 표시됩니다. ai-memory api-key rotate <id>와 ai-memory api-key revoke <id>는 즉시 적용됩니다.

    터미널
    ai-memory api-key add --username alice --label codex-laptop

  5. 각 컴퓨터를 서버에 연결

    각 노트북에 CLI를 설치하세요. 아래 도메인과 키를 HTTPS 엔드포인트와 해당 사용자에게 발급된 키로 바꾸세요. Unix에서 훅 설치기는 토큰을 소유자만 읽을 수 있는 파일에 저장하며, 생성된 훅 명령에는 토큰이 들어가지 않습니다. --as-user는 설치에 이름을 붙일 뿐 권한을 부여하지 않습니다.

    모든 노트북에서
    # 자리 표시자를 이 사용자에게 발급된 aim_ 키로 바꾸세요. ROOT_TOKEN은 사용하지 마세요
USER_API_KEY='aim_REPLACE_WITH_ISSUED_KEY'
export AI_MEMORY_SERVER_URL="https://memory.example.com"
export AI_MEMORY_AUTH_TOKEN="$USER_API_KEY"

ai-memory install-mcp   --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --apply --agent claude-code \
    --as-user alice --auth-token "$USER_API_KEY"

# 그다음 평소처럼 실행
ai-memory run claude

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