Update OpenMemory docs: add Obsidian vs OpenMemory comparison, remove custom config
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@@ -18,14 +18,19 @@ OpenMemory는 [[Mem0]]에서 개발한 **오픈소스 AI 메모리 레이어**.
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- GitHub: https://github.com/mem0ai/mem0 (`openmemory/` 디렉토리)
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- 공식 문서: https://docs.mem0.ai/openmemory
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## 현재 운영 환경
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## Obsidian vs OpenMemory
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 호스트 | `100.115.154.78:8765` |
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| Workers | 1 |
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| Infer | False |
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| MCP 연결 | SSE 방식, Claude Code에 등록 |
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| | Obsidian | OpenMemory (Mem0) |
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| **성격** | 마크다운 지식베이스 | 오픈소스 AI 메모리 레이어 |
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| **용도** | 개인 지식 관리, 문서화 | AI 앱의 영속적 메모리 저장/공유 |
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| **소비자** | 사람 | MCP 호환 클라이언트 (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline 등) |
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| **검색** | 키워드 검색, wiki links | 벡터 임베딩 기반 시맨틱 검색 |
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| **저장** | 마크다운 파일 | SQLite + Qdrant 벡터 DB |
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| **연동** | 플러그인, git | MCP 프로토콜 (SSE) |
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| **상태관리** | 없음 | active / paused / archived / deleted |
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| **감사** | git log | 앱별 접근 로그 |
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| **프라이버시** | 로컬 파일 | 로컬 우선 (클라우드 동기화 없음) |
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## 아키텍처
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@@ -37,6 +42,19 @@ OpenMemory는 [[Mem0]]에서 개발한 **오픈소스 AI 메모리 레이어**.
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DB: SQLite(`openmemory.db`) + Qdrant 벡터 스토어 이중 구조. Alembic으로 마이그레이션 관리.
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## 주요 기능
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- **시맨틱 메모리 검색**: 벡터 임베딩 기반 의미적 유사 메모리 검색
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- **크로스 앱 메모리 공유**: Claude, Cursor 등 여러 MCP 클라이언트 간 공유
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- **메모리 상태 관리**: active, paused, archived, deleted 4단계
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- **접근 감사 로그**: 어떤 앱이 언제 어떤 메모리에 접근했는지 기록
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- **카테고리 자동 분류**: 메모리에 자동 카테고리 태깅
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- **관련 메모리 탐색**: 같은 카테고리 관련 메모리 자동 추천
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- **앱별 권한 제어**: 앱 단위 메모리 접근 일시정지
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||||
- **웹 대시보드(UI)**: 메모리 관리, 통계, 설정 GUI
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- **백업/복원**: 데이터 백업 내장
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- **다중 벡터 스토어**: Qdrant, pgvector, Redis, Milvus 등 8개 백엔드
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## 설치
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```bash
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@@ -97,7 +115,7 @@ npx @openmemory/install local http://localhost:8765/mcp/<client-name>/sse/<user-
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## API 엔드포인트
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기본 URL: `http://localhost:8765` | API 문서: `/docs` (Swagger), `/redoc` (ReDoc)
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API 문서: `/docs` (Swagger), `/redoc` (ReDoc)
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### 메모리 API (`/api/v1/memories/`)
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@@ -135,7 +153,7 @@ npx @openmemory/install local http://localhost:8765/mcp/<client-name>/sse/<user-
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## 설정
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### config.json
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### config.json (기본값)
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```json
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{
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@@ -160,31 +178,4 @@ npx @openmemory/install local http://localhost:8765/mcp/<client-name>/sse/<user-
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}
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```
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### 환경 변수
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**api/.env:**
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```
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OPENAI_API_KEY=sk-xxx
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USER=kaffa
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```
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**ui/.env:**
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```
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NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8765
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NEXT_PUBLIC_USER_ID=kaffa
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```
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LLM/임베딩 모델은 API를 통해 런타임에 변경 가능. 벡터 스토어도 REST API로 동적 전환 가능.
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## 주요 기능
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- **시맨틱 메모리 검색**: 벡터 임베딩 기반 의미적 유사 메모리 검색
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- **크로스 앱 메모리 공유**: Claude, Cursor 등 여러 MCP 클라이언트 간 공유
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||||
- **메모리 상태 관리**: active, paused, archived, deleted 4단계
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||||
- **접근 감사 로그**: 어떤 앱이 언제 어떤 메모리에 접근했는지 기록
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||||
- **카테고리 자동 분류**: 메모리에 자동 카테고리 태깅
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- **관련 메모리 탐색**: 같은 카테고리 관련 메모리 자동 추천
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- **앱별 권한 제어**: 앱 단위 메모리 접근 일시정지
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- **웹 대시보드(UI)**: 메모리 관리, 통계, 설정 GUI
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- **백업/복원**: 데이터 백업 내장
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- **다중 벡터 스토어**: Qdrant, pgvector, Redis, Milvus 등 8개 백엔드
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