무슨 일이 일어났나
OpenMemory가 Glama.ai MCP 마켓에서 주목받고 있어. CaviraOSS가 만든 오픈소스 MCP 서버인데, Claude Desktop이나 GitHub Copilot, Codex 같은 클라이언트가 같은 메모리에 붙어서 세션 사이에 컨텍스트를 누적해. 깃허브 스타는 약 4.1k, Apache-2.0 라이선스, 최신 릴리스는 v1.2.3(2025년 12월)이야.
왜 이게 일어났나
코딩 에이전트는 매 세션마다 컨텍스트가 리셋되는 게 큰 약점이었어. 어제 디버깅한 내용을 오늘 또 설명해야 하는 식이거든. 벡터 DB 기반 RAG로 해결하려는 시도가 있었지만, 단순 검색이라 “내가 어제 어떤 결정을 왜 내렸는지” 같은 에피소드 메모리는 약했어. OpenMemory는 episodic·semantic·procedural·emotional·reflective 다섯 종류 메모리를 분리해서 저장하고, 시간 기반 지식 그래프로 묶는 방식을 README에서 강조해.
어떤 의미인가
자체 호스팅이라 SQLite나 Postgres에 본인 데이터를 그대로 보관해. Glama Local Memory MCP나 mem0-mcp 같은 비슷한 MCP 서버들이 동시에 뜨고 있는 걸 보면, “AI 메모리는 본인 디스크에 두자”는 흐름 자체가 자리잡는 중이야. Python(pip install openmemory-py)·Node(npm install openmemory-js) 양쪽 SDK가 같이 배포돼서 기존 LangChain·CrewAI·AutoGen 워크플로에 끼워 넣기도 쉬워.
주의할 점
5종 메모리 분류는 마케팅성 표현일 수 있어. 실제 검색 품질이 본인 에이전트 워크로드에 맞는지는 직접 돌려봐야 알아. 그리고 민감 데이터가 평문으로 SQLite/Postgres에 들어가지 않는지 설정 옵션을 확인하는 게 안전해. 다중 클라이언트가 같은 메모리에 동시 접근할 때 잠금·동기화 동작도 운영 환경에서 미리 점검해 두는 게 좋아.