지식 그래프 도구: 내 노트, 데이터 또는 AI에 맞는 도구는?

지식 그래프 소프트웨어에는 서로 성격이 매우 다른 제품들이 포함돼요. 노트 간 링크를 시각화하는 노트 앱, 수백만 개의 관계를 바탕으로 질문에 답하는 데이터베이스, 네트워크 분석용 데스크톱 도구, 문서를 그래프로 변환하는 AI 파이프라인, AI 에이전트용 메모리 서버까지 다양하죠. 그래서 어떤 도구가 가장 좋은지보다 어떤 작업을 해야 하는지를 묻는 편이 더 유용해요. 아래에서는 18개 도구를 작업별로 분류하고, 동일한 날짜를 기준으로 라이선스, 무료 옵션, 가격, 코드 작성 필요 여부를 확인했어요. 이어서 도구를 고를 때 살펴볼 다섯 가지 질문과, 자신의 데이터로 도구를 직접 사용해 보는 세 가지 방법을 소개해요.

지식 그래프 도구로 할 수 있는 다섯 가지 일

지식 그래프는 대상을 노드로, 대상 간의 관계를 이름이 붙은 엣지로 저장해요. 덕분에 사람과 소프트웨어 모두 텍스트를 검색하는 대신 연결을 따라갈 수 있어요. 저희 가이드에는 직접 클릭해 볼 수 있는 작은 그래프가 포함되어 있어요. 도구마다 담당하는 작업 영역이 달라요:

1. 노트를 지도로 시각화하세요. 노트, 페이지, 아이디어 사이에 이미 만들어 둔 연결을 살펴보고, 무엇이 중심에 있고 무엇이 고립되어 있는지 확인해 보세요. Obsidian, Logseq, Anytype, InfraNodus, Kumu, 노션용 IVGraph가 있어요. 노트용 도구를 살펴보세요.
2. 저장하고 질의하세요. 데이터베이스에 레코드를 넣고 “이 공급업체의 부품으로 만든 제품을 구매한 고객은 누구인가요?”처럼 여러 단계의 연결을 따라가며 답을 찾아야 하는 질문을 해보세요. Neo4j, Memgraph, FalkorDB, GraphDB, Amazon Neptune이 있어요. 그래프 데이터베이스를 살펴보세요.
3. 시각화하고 분석하세요. 기존 네트워크를 펼쳐서 군집과 허브를 찾고, 누가 중심에 있는지 측정해 보세요. Gephi, Cytoscape, yEd, Neo4j Bloom이 있어요. 시각화 도구를 살펴보세요.
4. AI로 텍스트에서 그래프를 만드세요. 언어 모델이 문서에서 개체와 관계를 추출하게 해보세요. Neo4j LLM Knowledge Graph Builder, Microsoft GraphRAG, LightRAG가 있어요. AI 그래프 생성 도구를 살펴보세요.
5. 에이전트가 기억하게 하세요. AI 에이전트가 사실을 저장하고 이후 세션에서 다시 읽어올 수 있도록 그래프를 제공해 보세요. MCP 메모리 서버, Graphiti, mem0가 있어요. 에이전트 메모리를 살펴보세요.

두 도구의 역할은 서로 겹쳐요. Neo4j는 그래프를 저장하고 시각적 탐색 도구를 제공하며, LightRAG는 텍스트에서 그래프를 만들고 이를 탐색할 수 있게 해줘요. 가장 필요한 작업을 기준으로 선택하세요.

지식 그래프 도구 한눈에 보기

대체로 노트 도구는 비용이 적게 들고 코딩이 필요 없어요. 데이터베이스와 AI 파이프라인은 무료로 다운로드할 수 있는 경우가 많지만, 쿼리나 Python을 다룰 줄 알아야 하고 호스팅과 모델 호출에는 비용이 들어요.

오픈 소스 지식 그래프 도구

이 프로젝트들은 Open Source Initiative가 승인한 라이선스를 사용합니다:

• 노트: Logseq (AGPL-3.0).
• 데이터베이스: Neo4j Community Edition (GPLv3), SQL, Cypher, Gremlin 쿼리를 처리하는 멀티모델 데이터베이스 ArcadeDB (Apache 2.0).
• 시각화: Gephi와 Gephi Lite (GPL-3.0), Cytoscape (LGPL-2.1), 개발자용 Cytoscape.js와 sigma.js (MIT).
• AI 구축 도구: Neo4j LLM Knowledge Graph Builder (Apache 2.0), Microsoft GraphRAG와 LightRAG (MIT).
• 에이전트 메모리: Graphiti (Apache 2.0), 코드 라이선스를 MIT에서 Apache 2.0으로 전환 중인 MCP 메모리 서버.

Memgraph와 FalkorDB는 오픈 소스를 표방하지만, 각각 Business Source License 1.1과 Server Side Public License를 사용하며, Anytype은 자체 라이선스인 Any Source Available License를 사용해요. 코드를 읽고 실행할 수는 있지만, 이를 기반으로 상용 서비스를 구축하기 전에는 라이선스를 확인하세요. 한 가지 더 주의할 점이 있어요. 예전 추천 목록에 여전히 등장하는 임베디드 그래프 데이터베이스 Kùzu는 2025년 10월 10일에 보관 처리되었고, Graphiti도 현재 Kùzu 드라이버를 사용이 권장되지 않는 드라이버로 표시하고 있어요. Kùzu로 새 작업을 시작하지 마세요.

내 노트를 위한 개인 지식 그래프 도구

개인 지식 그래프는 노트, 사람, 프로젝트, 자료, 아이디어 등 나만의 정보를 직접 만든 링크로 연결한 것이에요. 대부분의 사람에게 적합한 지식 그래프 앱은 이미 쓰고 있는 노트 앱이에요. 단, 그 링크를 그래프로 보여줄 수 있어야 해요. 앱마다 가장 크게 다른 점은 무엇을 링크로 보는지예요.

Obsidian 그래프 뷰

Obsidian은 노트를 로컬 폴더에 Markdown 파일로 저장하며, 그래프 뷰를 기본으로 제공해요. 모든 노트는 노드로, 모든 내부 링크는 선으로 표시돼요. 전체 그래프는 vault(보관함) 전체를 보여줘요. 로컬 그래프는 지금 읽는 노트 주변의 노트를 보여주며, 슬라이더로 연결 깊이를 조절할 수 있어요. 그룹 기능은 path:Projects나 tag:#book 같은 검색 쿼리에 따라 노트에 색상을 지정해요. 앱은 업무용으로도 무료로 사용할 수 있어요. Sync는 사용자당 월 US$4이며, 연간 결제 방식이에요. Obsidian 그래프 뷰 가이드에서 모든 설정을 설명해 드려요. 로컬 파일에 혼자 글을 쓰는 분에게 잘 맞아요.

Logseq

Logseq는 일일 저널을 중심으로 구성된 무료 오픈 소스 아웃라이너(AGPL-3.0)예요. 그래프는 블록이 아닌 페이지 사이의 연결을 보여줘요. 저널 항목에서 두 페이지를 언급하면 두 페이지는 서로 연결되는 것이 아니라 각각 해당 날짜에 연결돼요. Markdown 파일 대신 데이터베이스에 노트를 저장하는 Logseq 2.0은 베타 버전이며, 버전 2.0.2는 2026년 10월 7일에 출시됐어요. 이 범주에 속하는 다른 앱은 Obsidian 대안에서 살펴보세요.

Anytype

Anytype는 데이터를 사용자 기기에 보관하고, 모든 것을 노트, 작업, 사람 등 유형이 지정된 객체로 다뤄요. 그래프에서는 모든 객체가 노드가 되고, 본문 속 링크, 다른 객체를 가리키는 속성, 백링크를 바탕으로 연결선이 만들어져요. 객체 유형별로 필터링할 수도 있어요. 코드는 Any Source Available License에 따라 공개돼 있어요. 무료 요금제에는 동기화용 원격 저장 공간 100 MB가 포함되며, Plus는 월 US$4예요. 노션과의 비교는 Anytype와 노션 비교에서 확인하세요.

InfraNodus

InfraNodus는 사용자가 만든 링크가 아니라 텍스트 자체를 바탕으로 그래프를 만들어요. 텍스트에 함께 등장하는 개념들이 서로 연결되는 방식이에요. 이렇게 만든 그래프에서 주제별 클러스터, 클러스터를 묶어 주는 개념, 클러스터 사이의 공백을 보여 주고, AI가 그 공백을 메울 수 있는 연구 질문을 제안해요. 텍스트, 파일, 웹 자료에 사용할 수 있으며, Obsidian 플러그인(InfraNodus AI Graph View)과 에이전트용 MCP 서버로도 이용할 수 있어요. 무료 요금제에는 그래프 3개가 포함돼요. 유료 요금제는 연간 결제 기준 월 €12부터 시작하며, 14일 체험 기간이 제공돼요. 노트가 어떤 내용을 다루고 있고 무엇을 놓치고 있는지 파악하는 데 도움이 돼요.

Kumu

Kumu는 관계도를 직접 그리거나 스프레드시트에서 가져온 뒤, 꾸미기, 필터, 클러스터링으로 보기 쉽게 정리하는 웹 앱이에요. 공개 프로젝트는 무료이고, 비공개 프로젝트는 하나당 월 US$9예요. 비공개 노트보다는 다른 사람과 공유하는 관계도에 더 적합해요.

노션용 IVGraph

노션에는 기본 제공 그래프 뷰가 없어요. 그 빈자리를 채우려고 만든 제품이 IVGraph예요. 저희가 만든 제품이라는 점을 감안해 이 카드를 살펴봐 주세요. 노션으로 로그인해 읽기 전용 접근 권한을 부여하면, IVGraph가 워크스페이스를 인터랙티브 3D 그래프로 그려 줘요. 페이지와 데이터베이스는 노드가 되고, 멘션, 백링크, 데이터베이스 관계, 상위 페이지는 링크가 돼요. 3D, 구면, 방사형, 평면 보기 사이를 전환하고, 페이지를 검색해 데이터베이스별로 묶인 결과를 확인하고, PageRank로 페이지의 중요도 순위를 매기고, 들어오는 링크가 없는 페이지를 찾을 수 있어요. 스타일 규칙으로 페이지의 색상과 크기를 바꾸거나 숨길 수도 있어요. Pro와 Max 요금제에서는 읽기 전용 AI 에이전트용 API를 통해 Claude나 직접 작성한 스크립트로 워크스페이스를 검색하고, 페이지를 읽고, 링크를 따라갈 수 있어요.

이 앱은 노션만 지원해요. Obsidian vault(보관함)의 경우, 저희가 별도로 제공하는 무료 도구인 Obsidian Graph Online을 사용하면 브라우저에서 그래프를 그릴 수 있어요. IVGraph는 CSV나 RDF 가져오기를 지원하지 않으며, 데이터베이스나 쿼리 언어도 아니에요. Free 요금제는 최대 500개 노드를 지원해요. Plus는 월 US$5에 3,000개 노드를, Pro는 월 US$10에 10,000개 노드와 API를 제공하며, US$1.99로 일주일 동안 Pro를 체험할 수 있어요. 노션 자체에서 제공하는 기능은 노션에도 그래프 뷰가 있나요?에서 확인해 보세요.

그래프 데이터베이스: 지식 그래프 저장 및 쿼리 실행

지식 그래프 데이터베이스는 단순히 데이터를 살펴보는 데서 나아가 질문을 던져야 할 때 진가를 발휘해요. 이 서비스에 의존하는 것은 무엇인지, 공유 기기를 통해 주의 대상으로 표시된 계정과 연결된 고객은 누구인지 같은 질문이죠. 데이터를 노드와 관계로 모델링하고 적재한 다음, Cypher나 SPARQL 같은 언어로 쿼리해요. 여기 소개된 모든 선택지는 쿼리나 코드에 익숙한 사용자를 전제로 해요.

Neo4j

Neo4j는 속성 그래프를 저장하며, 쿼리에는 Neo4j가 GQL을 준수한다고 설명하는 Cypher를 사용해요. Community Edition은 GPLv3 라이선스로 제공되는 오픈 소스이며, 자체 서버에서 무료로 실행할 수 있어요. 클라우드에서는 AuraDB Free를 결제 수단 등록 없이 사용할 수 있으며, 노드와 관계 수에 제한이 있어요. AuraDB Professional 요금은 GB당 시간당 US$0.09부터 시작하고 최소 용량은 1 GB이며, 1 GB 인스턴스를 한 달 동안 사용하면 약 US$66가 들어요. 아래에서 다루는 Bloom과 LLM Knowledge Graph Builder도 Neo4j에서 제공해요.

Memgraph

Memgraph는 그래프를 메모리에 유지하고, 영속성을 확보하기 위해 디스크에 기록하며, Cypher도 지원해요. 무료 Community Edition에도 복제, 벡터 검색, Kafka, Pulsar, Redpanda용 스트림 커넥터, 그래프 알고리즘 라이브러리인 MAGE가 포함되어 있어요. 코드에는 Business Source License 1.1이 적용되며, 시각적 인터페이스로 Memgraph Lab을 제공해요. Enterprise 요금은 메모리 용량을 기준으로 견적을 통해 정해져요. 스트림으로 들어오는 데이터를 즉시 쿼리해야 할 때 적합해요.

FalkorDB

FalkorDB는 Redis 기반으로, GraphBLAS 라이브러리를 사용해 그래프를 희소 행렬로 저장하며 openCypher로 쿼리할 수 있어요. GraphRAG와 에이전트 메모리를 위한 데이터베이스로, 자체 GraphRAG SDK를 제공하며 Graphiti가 지원하는 데이터베이스 중 하나예요. Docker 명령 하나로 로컬 컴퓨터에서 브라우저 인터페이스를 갖춘 데이터베이스를 실행할 수 있어요. 코드에는 Server Side Public License가 적용돼요. 클라우드 서비스에는 무료 요금제가 있으며, 유료 요금제는 1 GB 기준 월 US$73부터 시작해요.

GraphDB

GraphDB는 RDF 데이터베이스예요. 데이터를 주어–술어–목적어로 구성된 트리플로 저장하고 SPARQL로 쿼리하며, RDFS와 OWL 2 RL 및 QL 규칙 집합을 사용해 온톨로지에서 새로운 사실을 추론할 수 있어요. Ontotext가 개발했으며, 2024년 Ontotext와 Semantic Web Company가 Graphwise로 합병된 뒤 현재는 Graphwise가 판매하고 있어요. GraphDB Free는 CPU 코어 하나에서 실행되며, 버전 11부터는 이메일로 발송되는 무료 라이선스 키가 필요해요. Enterprise Edition의 가격은 별도로 문의해야 해요.

Amazon Neptune과 Stardog

Amazon Neptune은 Gremlin, openCypher, SPARQL을 지원하는 AWS의 관리형 그래프 데이터베이스로, 속성 그래프나 RDF 데이터를 저장할 수 있어요. 신규 사용자는 소형 인스턴스에서 30일 무료 체험을 이용할 수 있고, 이후에는 사용량에 따라 요금을 내요. 이미 AWS를 사용하는 팀에 적합해요. RDF 기반 기업용 플랫폼인 Stardog은 Stardog Free를 제공해요. 상업적 이용은 가능하지만 오픈 소스는 아니며, 매년 갱신해야 하고 고가용성이나 백업은 제공하지 않아요.

속성 그래프인가, RDF인가?

속성 그래프(Neo4j, Memgraph, FalkorDB)는 노드와 관계를 각각의 속성과 함께 저장해요. 답을 구하려는 질문에 맞춰 모델을 설계하므로 애플리케이션과 GraphRAG 백엔드에 적합해요. RDF(GraphDB, Stardog)는 전역 식별자를 사용하는 트리플을 저장하므로 서로 다른 출처의 데이터와 공통 어휘를 더 쉽게 통합할 수 있고, 온톨로지를 통해 데이터베이스가 사용자가 명시적으로 기록하지 않은 사실도 추론할 수 있어요. 앱이나 AI 백엔드를 구축하시나요? 속성 그래프로 시작해 보세요. 팀이나 조직 간 데이터를 연결하거나 링크드 데이터를 공개하려고 하시나요? RDF를 살펴보세요. 가이드에서 트리플, 스키마, 온톨로지를 설명해 드려요.

지식 그래프 시각화: 그래프 탐색과 분석

시각화 도구는 파일, 링크를 담은 스프레드시트, 데이터베이스 형태로 이미 갖고 있는 그래프를 시각화해 클러스터, 허브, 그룹 사이를 잇는 노드 등 그 구조를 파악하도록 도와줘요. 일부 도구는 그래프를 측정하기도 해요. 잘못된 데이터를 깔끔하게 시각화해도 여전히 잘못된 데이터일 뿐이에요.

Gephi와 Gephi Lite

Gephi는 네트워크를 시각적으로 분석하는 무료 오픈 소스(GPL) 데스크톱 앱이에요. 커뮤니티 탐지, 중심성 분석, 군집화 알고리즘과 ForceAtlas2 같은 레이아웃, 데이터 편집용 스프레드시트 보기를 제공하며, PNG, PDF, SVG로 내보낼 수 있어요. 2026년 5월에 출시된 버전 0.11에서는 성능이 크게 향상되었고, 0.11.3은 2026년 9월 6일에 출시되었어요. Gephi Lite는 더 가벼운 웹 버전이에요. 별도 설치 없이 브라우저에서 실행되며, sigma.js 라이브러리를 기반으로 만들어졌어요.

Cytoscape

Cytoscape는 네트워크 분석을 위한 오픈 소스(LGPL) Java 데스크톱 앱이에요. 2003년 생체 분자 상호작용 네트워크를 분석하는 도구로 시작했으며, 현재는 생물정보학, 소셜 네트워크 분석, 시맨틱 웹을 아우르는 앱을 제공해요. 버전 3.10.5는 2026년 9월 29일에 출시됐어요. 자매 프로젝트인 Cytoscape.js(MIT)는 웹 앱에 그래프를 넣을 수 있는 라이브러리예요.

yEd

yEd는 yWorks에서 만든 무료 데스크톱 다이어그램 편집기로, 상업적 용도로도 무료로 사용할 수 있지만 오픈 소스는 아니에요. 강점은 자동 레이아웃이에요. Excel 시트나 XML에서 노드와 간선을 가져오면 레이아웃 알고리즘이 대규모 다이어그램도 배치해 줘요. 현재 버전은 3.25.1이며, yEd Live는 브라우저에서 실행돼요. 분석용이 아니라 깔끔한 다이어그램을 만드는 용도로 사용하세요.

Neo4j Bloom

Neo4j에 그래프를 저장해 두었다면, Bloom으로 Cypher를 작성하지 않는 사람도 그래프를 탐색할 수 있어요. 자연어에 가까운 문구로 검색하고, 인접 노드를 펼쳐 보고, 레코드를 확인하고 편집할 수 있죠. Bloom은 Aura 콘솔에 포함되어 있으며, Neo4j는 AuraDB Free에서 모든 그래프 도구를 이용할 수 있다고 안내하고 있어요. 독립 실행형 앱으로도 제공돼요.

대규모 그래프 및 조사용 상용 도구

• Graphistry는 GPU로 초대형 그래프를 렌더링하며, PyGraphistry를 통해 Python 노트북에서 사용할 수 있어요. Graphistry Hub에는 무료 요금제가 있어요. Professional은 연간 결제 시 월 US$83, 월간 결제 시 월 US$100예요.
• Cambridge Intelligence의 KeyLines와 ReGraph는 자체 제품에 그래프 시각화를 구현할 수 있는 상용 JavaScript 및 React SDK예요. 체험판은 요청하면 이용할 수 있어요.
• Linkurious Enterprise는 조사팀을 위한 도구로, 그래프 데이터베이스를 기반으로 작동하며 검색, 노코드 쿼리 빌더, 협업 기능을 제공해요. 클라우드 버전은 30일 체험 후 사용자당 월 €490예요.

개발자를 위한 그래프 시각화 라이브러리

자신의 앱에 그래프를 넣으려면 애플리케이션 대신 라이브러리를 사용하세요:

• Cytoscape.js (MIT): 그래프 이론과 시각화 기능을 하나의 라이브러리로 제공하며, 다양한 레이아웃 확장을 지원해요.
• sigma.js (MIT): 수천 개의 노드와 간선이 있는 그래프를 WebGL로 렌더링하며, 현재 버전은 4예요.
• D3 (ISC): 힘 시뮬레이션을 비롯한 저수준 구성 요소를 제공해 원하는 그래픽을 자유롭게 구현할 수 있어요.
• 3d-force-graph (MIT): Three.js와 WebGL 기반의 힘 지향 방식 3D 그래프예요. IVGraph의 3D 보기도 이 라이브러리를 기반으로 만들었어요.

AI로 텍스트에서 지식 그래프를 만들어 보세요

지식 그래프 빌더는 문서를 읽고 언어 모델에 사람, 제품, 개념 같은 개체와 그 사이의 관계를 추출하도록 요청해요. 결과는 그래프로 저장되어 쿼리하거나 챗봇에 전달할 수 있어요. 이 결과는 초안으로 생각하세요. 모델은 이름이 같은 서로 다른 대상을 하나로 합치거나, 관계를 놓치거나, 같은 관계를 여러 이름으로 표현하기도 해요. 결과를 신뢰하고 활용하기 전에 일부를 직접 확인하세요. 그래프 검색이 일반적인 벡터 검색보다 언제 더 효과적인지는 GraphRAG 해설에서 알아보세요.

Neo4j LLM 지식 그래프 빌더

LLM Knowledge Graph Builder를 사용하면 자신의 파일로 이 아이디어를 빠르게 시험해 볼 수 있어요. Neo4j Labs에서 제공하는 온라인 앱으로, Neo4j 데이터베이스를 연결하고 PDF, 문서, 웹 페이지 또는 YouTube 자막을 추가한 뒤 모델을 선택하면 두 개의 계층을 만들어요. 한 계층에는 청크로 나눈 문서와 임베딩이 담기고, 다른 계층에는 개체와 개체 간 관계가 담기며, 각 개체와 관계는 원본 청크에 연결돼요. 그런 다음 결과를 바탕으로 채팅하고 Bloom에서 열어볼 수 있어요. Neo4j에 따르면 긴 영어 텍스트에서 가장 잘 작동하고, 스프레드시트나 이미지, 슬라이드에서는 성능이 떨어지며, 노드와 관계 유형을 정의하면 더 잘 작동해요. 코드는 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있고, 버전 0.8.7은 2026년 7월에 출시되었으며, Docker Compose로 로컬에서 실행할 수 있어요.

Microsoft GraphRAG

Microsoft GraphRAG(MIT 라이선스, 2026년 10월 8일자 버전 3.3.0)는 개체와 관계를 추출하고, 이를 커뮤니티로 묶어 요약을 작성하는 Python 파이프라인이에요. 이를 통해 특정 개체뿐 아니라 전체 자료 모음에 대한 질문에도 답할 수 있어요. README에서는 인덱싱에 비용이 많이 들 수 있다고 경고하며, 데이터에 맞게 프롬프트를 조정할 것을 권장해요. 또한 이 코드는 데모용이며 Microsoft가 공식 지원하는 제품이 아니라고 명시하고 있어요. 작은 샘플로 시작하고 모델 사용 요금을 주시하세요.

LightRAG

LightRAG(MIT 라이선스, 2026년 9월 2일 버전 1.5.7)는 EMNLP 2025에서 발표된 연구 프로젝트로, 사용자의 문서를 바탕으로 검색용 그래프 인덱스를 구축해요. 문서를 추가하고, 질문하고, 그래프를 탐색할 수 있는 서버와 웹 인터페이스가 함께 제공되며, Neo4j, PostgreSQL, MongoDB 또는 OpenSearch에 데이터를 저장할 수 있어요. 별도로 인터페이스를 구축할 필요 없이 바로 사용할 수 있는 GraphRAG를 원한다면 선택해 보세요.

Graphify는 노션 도구가 아니라 코드 그래프예요. 노션 그래프를 기대하고 Graphify 대안을 검색하셨나요? 2026년 기준으로 이 이름의 검색 결과는 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI용 오픈 소스(Apache 2.0) 스킬인 Graphify에 관한 내용이에요. Graphify는 코드베이스와 관련 문서, SQL 스키마, PDF를 코딩 에이전트가 쿼리할 수 있는 지식 그래프로 변환해요.

AI 에이전트를 위한 그래프 메모리

AI 에이전트는 학습한 내용을 어딘가에 저장해 두지 않으면 세션이 끝날 때마다 모든 것을 잊어버려요. 그래프 메모리는 학습한 내용을 개체와 관계로 저장해요. 덕분에 에이전트는 예전 대화를 다시 읽는 대신, 특정 인물을 찾아 연결을 따라가며 그 사람의 프로젝트와 의사결정을 확인할 수 있어요. 대부분의 환경에서는 세 가지 옵션이면 충분해요. Claude Code 메모리 가이드에서는 각 옵션이 CLAUDE.md와 함께 어떤 역할을 하는지 설명해요.

MCP 메모리 서버

Model Context Protocol 프로젝트의 메모리 서버(@modelcontextprotocol/server-memory, 2026년 10월 19일자 버전 2.0.0)는 작은 지식 그래프를 로컬 파일에 저장해요. 그래프는 이름, 유형, 관찰 내용을 가진 엔터티와 works_at처럼 능동태로 이름을 붙인 방향성 관계로 구성돼요. Claude나 다른 MCP 클라이언트는 create_entities부터 search_nodes까지 9개의 도구로 이 그래프를 읽고 써요. 검색은 의미가 아닌 단어를 기준으로 일치하는 항목을 찾아요. 무료이며 사용자 컴퓨터에서 실행되고, 팀보다는 한 사람을 위한 어시스턴트에 더 적합해요.

Graphiti

Graphiti(Apache 2.0, 2026년 10월 20일 버전 0.31.2)는 시간에 따른 변화를 담는 그래프를 만들어요. 모든 사실에는 유효 기간이 있어서, 무언가 바뀌면 기존 사실을 삭제하는 대신 무효로 표시하고 어느 시점에 무엇이 사실이었는지 물어볼 수 있어요. 각 사실은 출처인 메시지, 문서 또는 레코드로 연결돼요. 그래프 데이터베이스(Neo4j, FalkorDB 또는 Amazon Neptune)와 구조화된 출력을 지원하는 모델이 필요하며, 기본적으로 OpenAI를 사용해요. 저장소에는 참조용 MCP 서버가 포함되어 있어요. README에는 이 서버에 인증 기능이 없다는 경고가 있으니, 신뢰할 수 없는 네트워크에 노출하지 마세요. Graphiti를 개발한 회사인 Zep은 이를 기반으로 한 기업용 관리형 서비스를 판매해요.

mem0

mem0(Apache 2.0)는 에이전트를 위한 메모리 계층이에요. 대화에서 짧은 기억을 추출하고, 나중에 관련 기억을 검색해요. 기억에 언급된 사람, 장소, 개념을 통해 기억을 연결하는 그래프 메모리는 호스팅형 Mem0 Platform에서 실행되며, 요금 안내 페이지의 Custom 요금제 항목에 안내되어 있어요. 무료 요금제는 처음 30일 동안 월 10,000회 추가와 1,000회 검색을 제공하며, 이후에는 본인의 모델 키를 사용해 월 50,000회 추가와 10,000회 검색을 이용할 수 있어요.

에이전트에 필요한 지식이 이미 노션에 있다면, 별도의 메모리가 전혀 필요하지 않을 수도 있어요. Pro와 Max에서 제공하는 IVGraph의 읽기 전용 API를 사용하면 에이전트가 워크스페이스를 검색하고, 페이지를 Markdown으로 읽고, 페이지의 링크를 따라갈 수 있어요.

다섯 가지 질문으로 선택하기

각 답변은 위의 해당 섹션으로 안내해요.

1. 어떤 데이터를 다루나요? 직접 쓴 노트라면 그래프 기능이 있는 노트 앱(노트), 수집한 문서라면 AI 빌더(AI), 스프레드시트나 시스템의 기록이라면 그래프 데이터베이스(데이터베이스)가 적합해요.
2. 눈으로 살펴볼 건가요, 질문할 건가요? 군집, 허브, 연결되지 않은 노드를 찾으려면 노트 앱이나 시각화 도구가 필요해요. “누가 누구와 무엇을 통해 연결되어 있나?”를 물으려면 데이터베이스와 쿼리 언어가 필요해요.
3. 혼자 쓰나요, 팀과 함께 쓰나요? 혼자라면 Obsidian, Logseq, Anytype 또는 Gephi가 적합해요. 팀이라면 맵을 공동으로 사용하는 데 적합한 Kumu를 쓰거나, AuraDB 또는 Neptune 같은 호스팅형 데이터베이스에 Bloom이나 Linkurious를 연결해 사용할 수 있어요.
4. 클라우드에서 쓸 건가요, 내 컴퓨터에서 쓸 건가요? 내 컴퓨터에서는 Obsidian, Logseq, Anytype, Gephi, Cytoscape, yEd, Neo4j Community Edition, Docker에서 실행하는 FalkorDB, MCP 메모리 서버를 사용할 수 있어요. 클라우드에서는 InfraNodus, Kumu, IVGraph, AuraDB, Neptune, Mem0 Platform을 사용할 수 있어요. 모델 제공업체에 텍스트를 보내는 도구는 어떤 것이든 사용자의 데이터도 그 업체에 전송해요.
5. 코드를 작성할 건가요? 작성하지 않을 거라면 노트 앱, InfraNodus, Kumu, IVGraph, Gephi, yEd, LLM Knowledge Graph Builder가 적합해요. 조금 작성할 거라면 MCP 메모리 서버와 LightRAG, 본격적으로 작성할 거라면 데이터베이스, GraphRAG, Graphiti가 적합해요.

이 질문들을 거치면 보통 도구가 두세 개로 추려져요. 프로젝트 하나나 문서 50개처럼 소규모의 실제 자료로 테스트해 보고, 실제로 궁금한 점에 더 빠르게 답을 주는 도구를 선택하세요.

내 데이터로 10분 만에 지식 그래프를 체험해 보세요

데이터 유형별로 하나씩, 세 가지 간단한 시작 방법이 있어요. 세 가지 모두 무료로 시작할 수 있어요.

Obsidian의 노트

1. vault(보관함)을 열고 리본 메뉴에서 Open graph view(그래프 뷰 열기)를 클릭하거나, 명령어 팔레트에서 Graph view: Open graph view(그래프 뷰: 그래프 뷰 열기)를 실행해요.
2. 익숙한 노트를 열고 Open local graph(로컬 그래프 열기)를 실행한 다음 깊이를 2로 설정해요.
3. 그래프 설정에서 Orphans(고립된 노트)를 켜고 홀로 떠 있는 노트를 살펴봐요. 각 노트는 그동안 만들지 않은 연결 하나를 나타내요.

IVGraph에서 보는 노션 워크스페이스

1. ivgraph.com에서 노션으로 로그인을 클릭하고 노션 자체 창에서 접근을 허용해 주세요.
2. 첫 동기화가 끝날 때까지 기다려 주세요. 작은 워크스페이스는 약 2분 걸립니다.
3. 그래프를 열고 프로젝트를 검색해 해당 프로젝트에 연결된 모든 항목을 확인한 다음, 구 형태의 레이아웃을 사용해 보세요.

Neo4j 내 문서

1. console.neo4j.io에서 AuraDB Free 인스턴스를 만들고 인증 정보 파일을 다운로드하세요. 결제 수단은 필요하지 않아요.
2. LLM Knowledge Graph Builder를 열고 연결 대화 상자에 인증 정보 파일을 끌어다 놓으세요.
3. PDF 두세 개 또는 웹페이지 링크를 추가하고 모델을 선택한 다음 그래프를 생성하세요. 그런 다음 채팅에서 질문하고 답변에 어떤 청크가 사용되었는지 확인하세요.

어떤 방법을 택하든 실제로 궁금한 질문 하나를 기준으로 결과를 판단해 보세요. 그래프가 검색보다 그 질문에 더 빠르게 답해 준다면 계속 활용해 보세요. 그렇지 않다면 대개 도구가 아니라 데이터에 연결이 빠져 있는 것이 문제입니다.

자주 묻는 질문