AI 코딩 에이전트의 세션 간 기억 유실 방지하는 로컬 메모리 서비스 'memnest' 공개

AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, pi 등)가 세션이 바뀔 때마다 이전 대화나 결정 사항을 잊어버리는 문제를 해결하기 위한 로컬 메모리 서비스 memnest가 공개됐다. 이 도구는 사용자의 머신 내에서만 데이터를 처리하며, LLM 요약 없이 원본 텍스트를 저장하고 검색하는 방식을 채택했다.

주요 기능 및 아키텍처

• 지속적인 기억 관리: 결정 사항, 선호도, 수정 사항, 규칙 등을 세션 간에 유지한다. 각 디렉터리(워크스페이스)별로 기억을 분리하되, 전역 규칙(playbook)은 공유할 수 있다.
• 하이브리드 검색: BM25 키워드 매칭과 다국어 벡터 유사도를 결합해 검색 정확도를 높였다. 임베딩 모델은 로컬에서 실행되며, 기본 모델은 디스크에 약 1.1GB를 차지한다.
• 보안 및 데이터 관리: 검색 가능한 메모리와 별도로 자격 증명은 AES-256-GCM 암호화 볼트에 저장한다. 데이터베이스는 SQLite를 사용하며, 검색 인덱스는 재구축 가능하다.
• 자동 컨텍스트 캡처: memnest hook을 통해 Claude Code나 Codex 프롬프트 전에 관련 컨텍스트를 자동으로 주입할 수 있다. 또한 memnest watch를 통해 대화 로그를 감시하고 저장한다.

연동 및 사용법

Rust 기반의 단일 엔진으로 동작하며, MCP(Model Context Protocol) 클라이언트와 HTTP 또는 Stdio 방식으로 연동된다. Linux(aarch64/x86_64)에서는 Rust 툴체인 없이도 바이너리 설치가 가능하다. 개발자는 memory_remember, memory_search 등 5가지 표준 도구를 통해 기억을 관리할 수 있으며, 프로젝트별 검색 범위를 제어할 수 있다.