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CORE: 당신의 디지털 브레인 - AI 툴을 위한 메모리 + 액션

중요한 정보가 서로 연결되지 않는 도구들에 흩어져 있습니다. 당신의 AI 대화는 "제가 맥락을 좀 설명드릴게요."로 시작합니다. 경험과 배움은 여전히 머릿속에 있고, 머릿속은 확장되지 않습니다.

CORE는 기억합니다. 데이터베이스가 아닙니다. 검색창이 아닙니다. 중요한 것을 학습하고, 관련된 것을 연결하며, 필요한 것을 표면화하는 디지털 브레인입니다.

개발자를 위해

CORE는 여러분의 AI 도구에 지속적인 메모리와 사용하는 앱에서 동작할 수 있는 기능을 제공합니다.

Claude Code, Cursor 및 기타 코딩 에이전트 전반에 맥락을 유지합니다
Linear, GitHub, Slack, Gmail, Google Sheets 및 사용하는 기타 앱에서 작업을 수행합니다
MCP를 통해 한 번 연결하면 어디서든 작동합니다
오픈소스 및 셀프 호스팅 가능; 데이터는 여러분의 통제 하에 있습니다

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할 수 있는 것들

1. 반복하지 마세요, 맥락이 자동으로 흐릅니다

CORE는 코딩 에이전트의 지속적인 메모리 계층이 됩니다. 어떤 AI 도구든 관련 맥락을 가져오도록 요청하세요.

Search core memory for architecture decisions on the payment service

What my content guidelines from core to create the blog?

2. Claude/Cursor에서 앱에서 작업 수행

앱을 한 번 연결하면, 어디서든 작업을 수행할 수 있습니다.

GitHub, Linear 이슈 생성/읽기
이메일 초안 작성/전송/읽기 및 관련 정보 CORE에 저장
캘린더 관리, 스프레드시트 업데이트

3. Claude 코드/커서에서 중단한 부분부터 계속하기

일주일 후 기능으로 돌아오셨나요? 즉시 최신 상황을 파악하세요.

What did we discuss about the checkout flow? Summarize from memory.

Refer to past discussions and remind me where we left off on the API refactor

CORE의 차별점

Temporal Context Graph: CORE는 단순히 사실만 저장하지 않습니다 — 이야기를 기억합니다. 언제 무엇이 일어났는지, 당신의 사고가 어떻게 진화했는지, 각 결정에 무엇이 영향을 주었는지. 당신의 선호, 목표, 과거 선택 — 모든 것이 순서와 맥락을 이해하는 그래프로 연결됩니다.

88.24% 회상 정확도: LoCoMo 벤치마크에서 테스트됨. CORE에 질문하면, 관련된 정보를 찾아냅니다. 키워드 매칭이 아니라, 다중 단계 추론이 가능한 진정한 의미 이해입니다.

사용자 제어: 당신의 기억, 당신의 규칙. 잘못된 정보를 수정하세요. 불필요한 것은 삭제하세요. 지식이 어떻게 연결되어 있는지 시각화하세요. CORE는 투명합니다, 무엇을 알고 있는지 정확히 볼 수 있습니다.

오픈 소스: 블랙박스 없음. 공급업체 종속 없음. 당신의 디지털 브레인은 당신의 소유입니다.

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🚀 빠른 시작

원하는 경로를 선택하세요:

| | CORE 클라우드 | 셀프 호스팅 | |---|---|---| | 설치 시간 | 5분 | 15분 | | 적합 대상 | 빠른 체험, 인프라 불필요 | 완전 제어, 자체 서버 | | 요구 사항 | 계정만 필요 | Docker, 4GB RAM |

클라우드

app.getcore.me에서 가입하세요
소스 연결 (Claude, Cursor, 또는 MCP 호환 도구)
CORE를 사용해 원하는 작업 수행 또는 당신에 관한 정보를 메모리에 저장하세요

셀프 호스팅

빠른 배포

또는 Docker 사용

저장소를 클론합니다:

git clone https://github.com/RedPlanetHQ/core.git
cd core

core/.env에서 환경 변수를 설정합니다:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

서비스를 시작하십시오

docker-compose up -d

배포가 완료되면, AI 공급자(OpenAI, Anthropic)를 구성하고 메모리 그래프를 구축할 수 있습니다.

👉 전체 셀프 호스팅 가이드 보기

참고: Ollama나 GPT OSS와 같은 오픈소스 모델도 시도해보았지만 사실 생성이 좋지 않았습니다. 이를 개선하는 방법을 모색 중이며, 개선되면 OSS 모델도 지원할 예정입니다.

🛠️ 설치

권장

Claude Code CLI에 설치하기

아래 명령어를 터미널에서 실행하여 CORE를 Claude Code와 연결하세요:

claude mcp add --transport http --scope user core-memory https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Claude-Code

/mcp를 입력하여 인증을 위해 core-memory MCP를 엽니다

Cursor에 설치하기

Cursor 1.0부터는 아래 설치 버튼을 클릭하여 즉시 원클릭 설치가 가능합니다.

또는

Settings -> Tools & Integrations -> Add Custom MCP로 이동합니다
아래 내용을 mcp.json 파일에 입력합니다:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=cursor",
      "headers": {}
    }
  }
}

Claude 데스크톱에 설치하기

CORE MCP URL 복사:

https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Claude

설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가를 클릭하세요.
"연결"을 클릭하고 Claude가 CORE MCP에 접근할 수 있는 권한을 부여하세요.

CLI

Codex CLI에 설치하기

옵션 1 (권장): ~/.codex/config.toml 파일에 추가하세요:

[features]
rmcp_client=true[mcp_servers.memory]
url = "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=codex"

그런 다음 다음을 실행하세요: codex mcp memory login

옵션 2 (옵션 1이 작동하지 않을 경우): API 키 설정 추가:

[features]
rmcp_client=true[mcp_servers.memory]
url = "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=codex"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer CORE_API_KEY" }

app.getcore.me → 설정 → API 키에서 API 키를 받은 후, 다음을 실행하세요: codex mcp memory login

Gemini CLI에 설치하기

자세한 내용은 Gemini CLI 설정을 참조하세요.

Gemini CLI 설정 파일을 엽니다. 위치는 ~/.gemini/settings.json입니다 (~는 홈 디렉토리입니다).
settings.json 파일의 mcpServers 객체에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "corememory": {
      "httpUrl": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=geminicli",
      "timeout": 5000
    }
  }
}

mcpServers 객체가 존재하지 않는 경우, 새로 생성하세요.

Copilot CLI에 설치하기

다음 내용을 ~/.copilot/mcp-config.json 파일에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Copilot-CLI",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

IDE

VS Code에 설치하기

mcp.json 파일에 아래 내용을 입력하세요:

{
  "servers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Vscode",
      "type": "http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

VS Code Insiders에 설치

VS Code Insiders MCP 구성에 추가하십시오:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "core-memory": {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=VSCode-Insiders",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
        }
      }
    }
  }
}

Windsurf에 설치하기

아래 내용을 mcp_config.json 파일에 입력하세요:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "serverUrl": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp/source=windsurf",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer "
      }
    }
  }
}

Zed에 설치

에이전트 패널에서 설정으로 이동 -> 사용자 지정 서버 추가
아래 코드를 구성 파일에 입력한 후 서버 추가 버튼을 클릭하세요.

{
  "core-memory": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Zed"]
  }
}

코딩 에이전트

Amp에 설치하기

터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:

amp mcp add core-memory https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=amp

Augment 코드에 설치

~/.augment/settings.json 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=augment-code",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Cline에 설치하기

Cline을 열고 햄버거 메뉴 아이콘(☰)을 클릭하여 MCP 서버 섹션에 진입합니다
원격 서버 탭을 선택하고 구성 편집 버튼을 클릭합니다
다음 내용을 Cline MCP 구성에 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Cline",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Kilo Code에 설치하기

설정 → MCP 서버 → 설치됨 탭 → 글로벌 MCP 편집을 클릭하여 구성 파일을 편집합니다.
MCP 구성 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "core-memory": {
    "type": "streamable-http",
    "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Kilo-Code",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer your-token"
    }
  }
}

Kiro에 설치

Kiro → MCP 서버에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Kiro",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Qwen Coder에 설치하기

자세한 내용은 Qwen Coder MCP 구성 문서를 참조하세요.

~/.qwen/settings.json 파일에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "httpUrl": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Qwen",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Accept": "application/json, text/event-stream"
      }
    }
  }
}

Roo Code에 설치

Roo Code MCP 구성에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Roo-Code",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Opencode에 설치하기

Opencode 구성에 다음을 추가하세요:

{
  "mcp": {
    "core-memory": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Opencode",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

Copilot 코딩 에이전트에 설치하기

저장소 설정 → Copilot → 코딩 에이전트 → MCP 구성에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Copilot-Agent",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Qodo Gen에 설치

VSCode 또는 IntelliJ에서 Qodo Gen 채팅 패널을 엽니다.
도구 더 연결을 클릭한 후 + 새 MCP 추가를 클릭합니다.
다음 설정을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Qodo-Gen"
    }
  }
}

터미널

Warp에 설치

설정 → AI → MCP 서버 관리에서 추가:

{
  "core": {
    "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Warp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

Crush에 설치

Crush 구성에 다음을 추가하세요:

{
  "$schema": "https://charm.land/crush.json",
  "mcp": {
    "core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Crush",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

데스크톱 앱

ChatGPT에 설치하기

브라우저 확장 프로그램을 통해 ChatGPT를 CORE의 메모리 시스템에 연결하세요:

Core 브라우저 확장 프로그램 설치
API 키 생성: 설정 → API 키 → 새 키 생성 → 이름을 "extension"으로 지정
Core 확장 프로그램에 API 키를 추가하고 저장 클릭

Gemini에 설치하기

브라우저 확장 프로그램을 통해 Gemini를 CORE의 메모리 시스템에 연결하세요:

Core 브라우저 확장 프로그램 설치
API 키 생성: 설정 → API 키 → 새 키 생성 → 이름을 "extension"으로 지정
Core 확장 프로그램에 API 키를 추가하고 저장 클릭

Perplexity 데스크톱에 설치하기

Perplexity → 설정 → 커넥터 → 커넥터 추가 → 고급에서 추가:

{
  "core-memory": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=perplexity"]
  }
}

변경 사항을 적용하려면 저장을 클릭하세요.
Core는 Perplexity 세션에서 사용할 수 있습니다.

개발 도구

Factory에 설치하기

터미널에서 실행:

droid mcp add core https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Factory --type http --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

droid 내에서 /mcp를 입력하여 서버를 관리하고 사용 가능한 도구를 확인하세요.

Rovo Dev CLI에 설치

mcp 설정 파일을 편집하세요:

acli rovodev mcp

Rovo Dev MCP 구성에 다음을 추가하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "core-memory": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Rovo-Dev"
    }
  }
}

Trae에 설치하기

Trae MCP 구성에 추가하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "core": {
      "url": "https://mcp.getcore.me/api/v1/mcp?source=Trae"
    }
  }
}

🔨 사용 가능한 도구

CORE Memory MCP는 LLM이 사용할 수 있는 다음 도구를 제공합니다:

memory_search: CORE Memory에서 관련 컨텍스트를 검색합니다.
memory_ingest: CORE Memory에 에피소드를 추가합니다.
memory_about_user: CORE Memory에서 사용자 페르소나를 가져옵니다.
initialise_conversation_session: 대화를 초기화하고 대화에 세션 ID를 할당합니다.
get_integrations: 연결된 통합에서 어떤 관련 통합을 사용해야 하는지 가져옵니다.
get_integrations_actions: 해당 통합 도구 중 어떤 도구를 작업에 사용할지 가져옵니다.
execute_integrations_actions: 해당 통합의 도구를 실행합니다.

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작동 방식

메모리 인제스트(기록)

memory-ingest-diagram

컨텍스트를 CORE에 저장하면 네 가지 단계를 거칩니다:

정규화: 새로운 정보를 최근 컨텍스트에 연결, 문서를 응집력 있는 덩어리로 분할하면서 교차 참조 유지
추출: 엔티티(사람, 도구, 프로젝트) 식별, 컨텍스트 및 시간과 함께 진술 생성, 관계 매핑
해결: 모순 감지, 선호도 변화 추적, 출처와 함께 여러 관점 보존
그래프 통합: 엔티티, 진술, 에피소드를 시간 기반 지식 그래프로 연결

예시: "우리는 Next.js로 CORE를 작성했다"가 다음과 같이 변환됩니다:

엔티티: CORE, Next.js
진술: CORE는 Next.js를 사용해 개발됨
관계: 개발에 사용됨

메모리 리콜(회상)

memory-search-diagram

CORE에 쿼리를 할 때:

검색: 하이브리드 방식: 키워드 + 의미론적 + 그래프 탐색
재정렬: 가장 관련성 높고 다양한 결과를 표면화
필터: 시간, 신뢰도, 관계 강도 필터 적용
출력: 사실과 해당 사실이 나온 에피소드 모두 반환

CORE는 단순히 사실만 기억하는 것이 아니라, 시간과 이야기의 맥락 속에서 기억하여 에이전트가 사용자의 기억 방식대로 응답할 수 있게 합니다.

🛠️ 에이전트 빌더를 위한 안내

AI 에이전트를 구축하시나요? CORE는 메모리 인프라 + 통합 인프라를 제공하여 에이전트의 로직에 집중할 수 있게 해줍니다.

제공 내용

메모리 인프라

88.24% LoCoMo 정확도의 시간 기반 지식 그래프
하이브리드 검색: 의미론 + 키워드 + 그래프 탐색
컨텍스트 변화 및 모순 추적

통합 인프라

GitHub, Linear, Slack, Gmail을 한 번만 연결
에이전트가 모든 연결된 앱에서 MCP 도구 사용 가능
OAuth 플로우 구축 및 API 유지보수 필요 없음

예시 프로젝트

core-cli — CORE와 연결된 메모리로 작업을 관리하고 Linear, GitHub Issues와 동기화하는 작업 관리자 에이전트.

holo — CORE 메모리를 개인 웹사이트와 챗봇으로 전환.

참고 자료

API 레퍼런스
SDK 문서
특정 통합이 필요하신가요? GitHub 이슈 열기

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🔥 연구 하이라이트

CORE 메모리는 모든 추론 작업에서 Locomo 데이터셋에서 평균 88.24% 정확도를 달성하며, 다른 메모리 제공자보다 현저히 뛰어난 성능을 보입니다.

benchmark

| 작업 유형 | 설명 | |---------------|-----------------------------| | Single-hop | 단일 세션 기반 답변 | | Multi-hop | 여러 세션에서 정보 종합 | | Open-domain | 사용자 정보와 외부 지식 통합 | | Temporal reasoning | 시간 관련 단서 및 순서 이해 |

벤치마크 방법론 및 결과 보기 →

🔒 보안

CASA Tier 2 인증 — Google의 OAuth 요구사항을 충족하는 제3자 감사 완료.

암호화: TLS 1.3(전송) + AES-256(저장)
인증: OAuth 2.0 및 매직 링크
접근 제어: 워크스페이스 기반 격리, 역할 기반 권한
제로 트러스트 아키텍처: 신뢰하지 않고 항상 검증

귀하의 데이터, 귀하의 통제:

언제든지 편집 및 삭제 가능
AI 모델 훈련에 절대 사용되지 않음
완전 격리를 위한 셀프 호스팅 옵션 제공

자세한 보안 정보는 보안 정책에서 확인하세요.

취약점 신고: harshith@poozle.dev

문서

CORE를 최대한 활용하기 위해 우리의 문서를 살펴보세요

🧑‍💻 지원

질문이나 피드백이 있으신가요? 저희가 도와드리겠습니다:

디스코드: core-support 채널 참여
문서: docs.getcore.me
이메일: manik@poozle.dev

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--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-01-10 ---