Claude Code에 Supermemory를 추가했습니다. 이제 엄청나게 강력해졌습니다...

오늘, 우리는 Claude Code용 Supermemory 플러그인을 출시합니다!

요약: 이제 Claude Code에서 Supermemory를 사용할 수 있습니다. -
https://github.com/supermemoryai/claude-supermemory

Claude Code는 제 작업 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 하지만 한 가지 정말 짜증나는 점이 있습니다... 매일 똑같은 내용을 Claude Code에 설명해야 한다는 거예요. 제 코딩 스타일, 선호도 등을 계속 반복해서 말해야 합니다.

"유저 서비스는 MySQL이 아니라 Postgres에 연결됩니다."

"저 함수는 리팩터링하지 마세요. 보기엔 지저분해 보이지만 그럴 만한 이유가 있습니다."

Claude는 훌륭한 코드를 작성합니다. 그런데 세션을 종료하면 모든 것을 잊어버립니다.

다음 날? 또 다시 반복입니다. 우리는 수많은 해결 방법을 만들어 왔습니다 - 거대한 CLAUDE.md 파일, 모든 프롬프트 시작마다 컨텍스트 복사해서 붙여넣기, 에이전트가 전혀 보지 않는 것 같은 "메모리" 문서 유지하기...

clawd bot 플러그인과 opencode 플러그인의 성공 이후, 우리는 이 문제를 해결할 적절한 위치에 있다는 것을 깨달았습니다.

그래서 우리는 무언가를 만들었습니다.

Supermemory에서는 한동안 AI 에이전트를 위한 메모리 인프라를 구축해 왔습니다. 우리는 수만 개의 AI 애플리케이션에 메모리를 제공하고 있습니다. 그리고 개발자들로부터 계속 같은 이야기를 들었습니다: "내 코딩 에이전트가 실제로 무언가를 기억했으면 좋겠어."

오늘 우리는 Claude Code용 Supermemory 플러그인을 출시합니다.

아이디어는 간단합니다. Claude Code가 당신을 알아야 합니다. 단지 이번 세션만이 아니라 영원히요. 당신의 코드베이스, 선호도, 팀의 결정, 그리고 사용하는 모든 도구의 컨텍스트를 알아야 합니다.

실제로 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다:

중단한 부분을 기억합니다

Supermemory의 사용자 프로필을 활용하여 당신의 프로필을 만듭니다. 여기에는 당신에 대한 일화적 콘텐츠와 "정적" 정보가 모두 포함됩니다. Claude는 이번 주 당신의 전체 목표가 비용을 절감하고 다른 Postgres 제공업체로 마이그레이션하는 것임을 알게 됩니다.

당신의 스타일을 학습합니다

다른 사람들처럼 형편없는 코드를 작성하는 대신, 사용하면서 학습합니다. 예를 들어 "useEffect 덜 써!!!" 같은 것들이죠. https://x.com/DhravyaShah/status/2016027476787679598?s=20

Claude Code는 이제 지난번에 오류를 어떻게 수정했는지 정확히 기억하고, 이 지식이 축적되어 당신의 사용 사례에 진정으로 맞춤화된 에이전트로 서서히 진화합니다.

당신을 압니다

당신이 창업자인지, 대학생인지, 시스템 엔지니어인지 알고 그에 맞는 도구와 방식을 제안합니다. Claude Code는 당신의 요구사항, 스타일, 취향을 학습합니다. 왜냐하면 취향이야말로 좋은 엔지니어링과 나쁜 엔지니어링을 구분짓는 가장 중요한 요소이기 때문입니다.

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1개발자: "이 엔드포인트에 속도 제한을 추가해야 합니다"
2에이전트: "지난달 payments-api에서 구현하신 속도 제한(Redis를 사용한 슬라이딩 윈도우 방식)과
3express-rate-limit 미들웨어 선호도를 기반으로,
4기존 패턴과 일치하는 접근 방식을 제안합니다..."

이것을 가능하게 하는 기술적 요소는 우리가 하이브리드 메모리라고 부르는 것입니다.

대부분의 AI "메모리" 솔루션은 단순한 RAG입니다—비슷한 문서를 검색해서 컨텍스트에 집어넣는 방식이죠. 지식 베이스에는 효과적입니다. 하지만 메모리에는 효과적이지 않습니다.

메모리는 단순히 "비슷한 것을 찾는 것"이 아닙니다. "인증 버그"라고 말할 때, 그것이 3일 동안 디버깅해 온 특정 문제라는 것을 이해하는 것입니다. 당신의 선호도가 진화했다는 것—예전에는 클래스를 선호했지만 지금은 함수를 선호한다는 것—을 아는 것입니다. 결정이 내려졌다가 재검토되었다가 변경되었다는 것을 추적하는 것입니다.

우리는 실제로 사실을 추출하고, 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 추적하며, 항상 최신 상태인 당신의 프로필을 구축하고, 적절한 순간에 올바른 컨텍스트를 검색하는 시스템을 만들었습니다. 단순히 비슷한 컨텍스트가 아니라 관련성 있는 컨텍스트입니다.

이를 위한 벤치마크(LongMemEval)에서 우리는 81.6%를 기록했습니다. 비교를 위해, 대부분의 RAG 시스템은 메모리 특화 작업에서 40-60% 범위의 점수를 보입니다.

MCP와 어떻게 다른가요?

Supermemory MCP는 이런 용도로 훌륭하지만, 한 가지 큰 한계가 있습니다: Claude Code가 도구를 실행할 시점을 우리가 제어할 수 없다는 점입니다. 즉, 우리는 학습할 데이터 포인트나 제어권이 없으며, 메모리 시스템은 나중에 회상할 내용이 있을 때만 유용합니다.

이 플러그인은 다음을 추가합니다: