Supermemory — AI 메모리 3대 벤치마크 1위, MCP로 Claude에 연결하는 오픈소스 메모리 엔진

AI와 대화를 나누고 다음 세션을 시작하면, 이전 맥락은 모두 사라집니다. Supermemory는 이 문제를 해결하기 위해 만들어진 오픈소스 메모리 및 컨텍스트 엔진입니다. LongMemEval, LoCoMo, ConvoMem — 현재 존재하는 AI 메모리 3대 벤치마크에서 모두 1위를 기록했습니다.

Sources

• https://github.com/supermemoryai/supermemory

Supermemory란

Supermemory는 AI를 위한 메모리 및 컨텍스트 레이어입니다. 대화에서 사실을 추출하고, 유저 프로필을 자동으로 구성하며, 지식 업데이트와 모순을 처리하고, 만료된 정보를 자동으로 잊습니다. 그리고 올바른 컨텍스트를 올바른 시점에 전달합니다.

flowchart TD
    A["AI 에이전트 / 앱"]
    B["Supermemory"]
    C1["Memory Engine
사실 추출·업데이트·모순 해결·자동 망각"]
    C2["User Profiles
정적 사실 + 동적 컨텍스트 (~50ms)"]
    C3["Hybrid Search
RAG + Memory 단일 쿼리"]
    C4["Connectors
Google Drive·Gmail·Notion·GitHub"]
    C5["File Processing
PDF·이미지·영상·코드"]

    A --> B
    B --> C1
    B --> C2
    B --> C3
    B --> C4
    B --> C5

    classDef app fill:#fde8c0,color:#333
    classDef core fill:#c5dcef,color:#333
    classDef feat fill:#c0ecd3,color:#333
    class A app
    class B core
    class C1,C2,C3,C4,C5 feat

GitHub Stars 19.6k, Forks 1.8k의 오픈소스 프로젝트이며, MIT 라이선스입니다.

벤치마크: 3개 부문 모두 1위

Supermemory는 AI 메모리 분야의 세 가지 주요 벤치마크에서 모두 1위를 차지했습니다.

flowchart TD
    subgraph "LongMemEval"
        L1["측정: 세션 간 장기 메모리
지식 업데이트 처리"]
        L2["결과: 81.6% — 1위"]
    end

    subgraph "LoCoMo"
        M1["측정: 확장 대화에서 사실 회상
단일·다중 홉·시간·적대적 질문"]
        M2["결과: 1위"]
    end

    subgraph "ConvoMem"
        C1["측정: 개인화·선호도 학습"]
        C2["결과: 1위"]
    end

    classDef bench fill:#c5dcef,color:#333
    classDef result fill:#c0ecd3,color:#333
    class L1,M1,C1 bench
    class L2,M2,C2 result

비교 대상에는 Mem0, Zep 등 기존 메모리 솔루션이 포함됩니다. 자체 개발한 오픈소스 벤치마킹 프레임워크 MemoryBench를 통해 직접 비교할 수도 있습니다.

bun run src/index.ts run -p supermemory -b longmemeval -j gpt-4o -r my-run

MCP로 Claude에 메모리 연결하기

한 줄 설치

npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

claude 자리에 cursor, windsurf, vscode 등을 넣으면 해당 클라이언트에 설치됩니다.

지원 클라이언트

Claude Desktop · Cursor · Windsurf · VS Code · Claude Code · OpenCode · OpenClaw

AI가 사용할 수 있는 툴

flowchart TD
    A["사용자 대화"]
    B["Supermemory MCP"]
    C1["memory 툴
중요한 내용 자동 저장"]
    C2["recall 툴
관련 메모리 검색"]
    C3["context 툴
프로필 전체 주입"]
    D["다음 세션"]
    E["AI가 사용자를 이미 알고 있음"]

    A --> B
    B --> C1
    B --> C2
    B --> C3
    D --> C3
    C3 --> E

    classDef user fill:#fde8c0,color:#333
    classDef mcp fill:#c5dcef,color:#333
    classDef tool fill:#c0ecd3,color:#333
    classDef result fill:#e0c8ef,color:#333
    class A user
    class B mcp
    class C1,C2,C3 tool
    class D,E result

작동 방식

1. AI와 평소처럼 대화합니다. 선호도, 프로젝트, 문제를 공유합니다.
2. Supermemory가 중요한 내용을 추출해 저장합니다. 사실·선호도·프로젝트 컨텍스트를 저장하고 노이즈는 제외합니다.
3. 다음 세션에서 AI가 이미 사용자를 알고 있습니다. 진행 중인 작업, 선호 방식, 이전 논의를 기억합니다.

메모리는 프로젝트(container tag) 단위로 범위가 지정됩니다. 업무와 개인 컨텍스트를 분리하거나, 클라이언트·레포지토리별로 구분할 수 있습니다.

Claude Code 플러그인

Supermemory는 Claude Code 전용 플러그인을 제공합니다.

# Claude Code 플러그인 (오픈소스)
# https://github.com/supermemoryai/claude-supermemory

설치 후 Claude Code 세션 간 메모리가 자동으로 영구 저장됩니다.

개발자를 위한 API

AI 에이전트나 앱을 만들 때 Supermemory API 하나로 메모리, RAG, 유저 프로필, 커넥터, 파일 처리를 모두 연결할 수 있습니다. 벡터 DB 설정, 임베딩 파이프라인, 청킹 전략이 필요 없습니다.

설치

npm install supermemory
# 또는
pip install supermemory

TypeScript 퀵스타트

import Supermemory from "supermemory";
const client = new Supermemory();

// 대화 저장
await client.add({
  content: "User loves TypeScript and prefers functional patterns",
  containerTag: "user_123",
});

// 유저 프로필 + 관련 메모리를 한 번에
const { profile, searchResults } = await client.profile({
  containerTag: "user_123",
  q: "What programming style does the user prefer?",
});
// profile.static → ["Loves TypeScript", "Prefers functional patterns"]
// profile.dynamic → ["Working on API integration"]

API 메서드

검색 모드

// Hybrid (기본값) — RAG + Memory 동시 쿼리
const results = await client.search.memories({
  q: "how do I deploy?",
  containerTag: "user_123",
  searchMode: "hybrid",
});
// → 배포 문서(RAG) + 사용자 배포 선호도(Memory) 함께 반환

// Memory만 검색
const results = await client.search.memories({
  searchMode: "memories",
});

프레임워크 통합

// Vercel AI SDK
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/ai-sdk";
const model = withSupermemory(openai("gpt-4o"), "user_123");

// Mastra
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/mastra";
const agent = new Agent(withSupermemory(config, "user-123", { mode: "full" }));

지원 프레임워크: Vercel AI SDK · LangChain · LangGraph · OpenAI Agents SDK · Mastra · Agno · Claude Memory Tool · n8n

Memory vs RAG: 핵심 차이

flowchart TD
    subgraph "RAG (일반 검색)"
        R1["문서 청크 검색"]
        R2["Stateless — 모든 사용자 동일 결과"]
        R3["지식 베이스 조회"]
    end

    subgraph "Memory (Supermemory)"
        M1["사용자 사실 추출·추적"]
        M2["Stateful — 사용자마다 개인화"]
        M3["\"NYC에 살아\" → \"SF로 이사했어\" 업데이트"]
        M4["임시 정보 자동 망각
(\"내일 시험\"은 지나면 삭제)"]
    end

    subgraph "Hybrid (Supermemory 기본값)"
        H1["RAG + Memory 동시 실행"]
        H2["지식 베이스 + 개인화 컨텍스트 함께 반환"]
    end

    classDef rag fill:#fde8c0,color:#333
    classDef mem fill:#c5dcef,color:#333
    classDef hybrid fill:#c0ecd3,color:#333
    class R1,R2,R3 rag
    class M1,M2,M3,M4 mem
    class H1,H2 hybrid

자동 망각: “내일 시험이 있어"처럼 날짜가 지나면 의미 없어지는 임시 사실은 만료 후 자동 삭제됩니다. 모순도 자동으로 해결됩니다.

커넥터

외부 데이터를 지식 베이스에 자동 동기화합니다.

• Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub · Web Crawler

실시간 웹훅으로 업데이트됩니다. 문서는 자동으로 처리·청킹·검색 가능 상태로 변환됩니다.

파일 처리

핵심 요약

결론

대부분의 AI 메모리 솔루션은 단순 RAG입니다. Supermemory는 그 위에 사용자별 사실 추출, 시간적 업데이트, 자동 망각, 유저 프로필 자동 구성까지 더합니다.
Claude Code를 자주 쓴다면 MCP 한 줄 설치로 세션 간 컨텍스트 유실 문제를 해결할 수 있습니다. 에이전트를 만드는 개발자라면 벡터 DB 없이 메모리+RAG+유저 프로필을 API 하나로 연결할 수 있는 가장 빠른 경로입니다.