네 AI가 기억상실증이야. 우리가 고쳤어.

모든 LLM은 모든 대화를 처음부터 시작합니다. Stash는 에이전트에게 지속적인 기억을 부여합니다 — 세션을 거쳐 기억하고, 기억하고, 통합하고, 학습합니다. 더 이상 처음부터 자신을 설명할 필요가 없습니다.

오픈 소스. 자체 호스팅. 모든 MCP 호환 에이전트와 호환됩니다.

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셀프 호스팅을 원하지 않나요? usestash.io는 호스팅된 클라우드 버전입니다 — 구글에 로그인하고 MCP URL 하나를 복사하면 끝납니다. 무료로 시작할 수 있습니다.

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퀵 스타트

그게 전부입니다. Postgres + pgvector, 마이그레이션, 백그라운드 통합 기능이 있는 MCP 서버 — 모두 하나의 명령어에 있습니다.

다음: 시작 가이드 — MCP 클라이언트를 연결하고, init / remember / recall를 실행해 모든 것이 정상 작동하는지 확인하세요.

완전 로컬 (클라우드 API 없음): Ollama 설정 가이드 — 호스트 Ollama + Docker Compose, 개인 임베딩, 그리고 reasoner.

아틀라스 구름

Atlas Cloud는 개발자가 영상 생성, 이미지 생성, LLM API에 접근할 수 있도록 단일 AI API를 제공하는 완전한 모달 AI 추론 플랫폼입니다. 여러 벤더 통합을 관리하는 대신, 한 번에 연결하면 모든 모달리티에서 300+ 개를 선별한 모델에 통합적으로 접근할 수 있습니다.

Atlas Cloud의 코딩 계획 프로모션을 확인해 보세요: https://www.

Stash

Your AI has amnesia. We fixed it.

Every LLM starts every conversation from zero. Stash gives your agent persistent memory — it remembers, recalls, consolidates, and learns across sessions. No more explaining yourself from scratch.

Open source. Self-hosted. Works with any MCP-compatible agent.

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Don’t want to self-host? usestash.io is the hosted cloud version — sign in with Google, copy one MCP URL, and you’re done. Free to start.

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Quick Start

git clone https://github.com/alash3al/stash.git
cd stash
cp .env.example .env   # edit with your API key + model
docker compose up

That’s it. Postgres + pgvector, migrations, MCP server with background consolidation — all in one command.

Next: Getting Started guide — connect your MCP client, run init / remember / recall, and verify everything works.

Fully local (no cloud API): Ollama setup guide — host Ollama + Docker Compose, private embeddings and reasoner.

Atlas Cloud

Atlas Cloud is a full-modal AI inference platform that gives developers a single AI API to access video generation, image generation, and LLM APIs. Instead of managing multiple vendor integrations, you connect once and get unified access to 300+ curated models across all modalities.

Check out Atlas Cloud’s coding plan promotion: https://www.atlascloud.ai/console/coding-plan

Stash already supports Atlas Cloud through its OpenAI-compatible API. Set your .env like this:

STASH_OPENAI_API_KEY=your-atlas-cloud-api-key
STASH_OPENAI_BASE_URL=https://api.atlascloud.ai/v1
STASH_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
STASH_REASONER_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
STASH_VECTOR_DIM=1536

Atlas Cloud works well here because Stash only needs:

• an embeddings model for vectorization
• a chat-capable reasoning model for consolidation
• an OpenAI-compatible base URL and API key

See Getting Started for a fuller configuration checklist.

MCP Client Setup

After docker compose up, Stash exposes an MCP server over SSE at:

http://localhost:8080/sse

Point any MCP-compatible client at that URL. Example configs:

Cursor — ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "stash": {
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

Claude Desktop — claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "stash": {
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

OpenCode — ~/.config/opencode/config.json

{
  "mcp": {
    "stash": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8080/sse",
      "enabled": true
    }
  }
}

Windsurf — ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "stash": {
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }