ClaudeSuperPower
SubmitLog in

anchormind

Skill

Fragment-Based Memory MCP Server — AI 중장기 기억 시스템 (구 Memento-mcp)

135Documentation

Install

git clone https://github.com/JinHo-von-Choi/memento-mcp.git ~/.claude/skills/anchormind

What is anchormind?

Fragment-Based Memory MCP Server — AI 중장기 기억 시스템 (구 Memento-mcp)

Trust

87/100 · Excellent

2 factors scored below maximum

Documentation

README · ~13 min read

AnchorMind Logo

GitHub Release GitHub Stars License MCP Badge

📖 English Documentation

AnchorMind

AI에게 기억을 줍니다. 그리고 그 기억을 발판으로 성장하게 합니다.

매일 아침 기억이 리셋되는 신입직원을 상상해보라. 어제 가르친 것도, 지난주 함께 해결한 문제도, 취향도 전부 까먹는다. AnchorMind는 이 신입에게 기억을 심어준다.

AnchorMind는 MCP(Model Context Protocol) 기반 에이전트 장기 기억 서버다. 세션이 종료되어도 중요한 사실, 결정, 에러 패턴, 절차를 유지하고 다음 세션에서 복원한다.

이 프로젝트는 memento-mcp라는 이름으로 시작했다. 기억을 다루는 프로젝트에 잘 어울리는 이름이라고 지금도 생각하지만, 같거나 비슷한 이름의 프로젝트가 많아 AnchorMind로 바꿨다. 흘러가는 대화 속에서 남길 가치가 있는 기억을 닻처럼 붙들어 고정한다는 뜻이며, 세션이 끝나도 유실되지 않는 이 시스템의 앵커 파편(anchor fragment) 개념과도 맞닿아 있다.

단순한 기억의 도서관이 아니다. 피드백이 쌓이면 연결이 강해지고, 경험이 반복되면 패턴이 추상화되고, 세션이 이어지면 이야기가 생긴다. 기억하는 AI가 아니라 경험으로 성장하는 AI를 지향한다.

[!TIP] 설치·설정을 직접 다루기 부담스럽다면 Claude Code·Cursor·Codex 같은 AI 어시스턴트에 다음 한 문장을 전달하면 된다.

Reviews

Log in to leave a review.

No reviews yet — be the first.

Explore related

Other things in this space — across every part of the ecosystem, not just skills.

Subagents

All subagents →

ECC

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

235.3K stars

agent-sdk-verifier-ts

Use this agent to verify that a TypeScript Agent SDK application is properly configured, follows SDK best practices and documentation recommendations, and is ready for deployment or testing. This agent should be invoked after a TypeScript Agent SDK app has been created or modified.

32.8K stars

comment-analyzer

Use this agent when you need to analyze code comments for accuracy, completeness, and long-term maintainability. This includes (1) after generating large documentation comments or docstrings, (2) before finalizing a pull request that adds or modifies comments, (3) when reviewing existing comments fo

32.8K stars