lemory

Lemory는 AI 에이전트를 위한 로컬 우선(local-first) 컨텍스트 데이터베이스 미들웨어로, 사용자가 이미 보유한 마크다운 파일(예: Obsidian 볼트)을 AI가 이해할 수 있는 기억, 지식 및 스킬 체계로 통합합니다. 가상 파일 시스템이나 별도의 호스팅 DB 없이 실제 파일을 데이터베이스로 사용하므로, `ls`, `grep`, `git` 등 기존 도구를 그대로 활용할 수 있으며 이탈 비용이 0에 가깝습니다. 핵심 기능으로는 의미 기반 벡터 검색, 한국어 특화 키워드 검색(BM25), 위키링크 기반 그래프 탐색, 시간 창 검색을 결합한 4-way 하이브리드 융합 검색을 제공합니다. 특히 한국어 및 CJK 언어 처리에 최적화되어 있어 오타 교정, 활용 어간 매칭, 바이그램 색인 등을 통해 높은 검색 정확도를 보장합니다. 또한 L0(요약), L1(개요), L2(원문)의 3단계 계층 로딩 구조를 채택하여 읽기 시점에 결정적으로 유도함으로써 LLM 호출 없이도 토큰 사용량을 대폭 절감합니다. 에이전트 작업 기억을 위해 `remember`, `recall`, `reflect`, `resume_case` 등의 툴을 제공하며, 대화 내용이 사실 아톰으로 증류되어 장면 서사와 페르소나 노트로 자동 승격되는 '기억 피라미드' 구조를 지원합니다. MCP(Model Context Protocol) 서버로 동작하여 Claude Code, Cursor, Windsurf 등 주요 AI 코딩 에이전트와 쉽게 연동되며, OpenAI 호환 API 프록시를 통해 MCP를 지원하지 않는 클라이언트에서도 사용 가능합니다. 모든 질의 및 쓰기 작업은 로컬 SQLite에 기록되어 타임라인으로 관찰 가능하며, AI가 생성한 노트는 출처 표시와 함께 되돌리기 버튼을 통해 관리할 수 있습니다.