garrytan/gbrain

GBrain

검색은 원시 페이지를 제공합니다. GBrain은 답을 제공합니다. AI 에이전트에 없던 두뇌 계층입니다 — 합성, 그래프 탐색, 갭 분석을 하나로 제공하는 유일한 도구입니다. 그 위에 완전한 자율 에이전트를 실행하거나, Claude Code나 Codex에 단일 명령으로 초강력 검색 계층으로 연결하기만 하면 됩니다; 어느 쪽이든 코딩 에이전트는 코드가 아닌 모든 것에 대해 기억상실증에 걸리지 않게 됩니다.

저는 Garry Tan, Y Combinator의 사장 겸 CEO입니다. 제 AI 에이전트를 운영하기 위해 GBrain을 만들었습니다. 이는 제 OpenClaw 및 Hermes 배포의 프로덕션 두뇌입니다: 146,646 페이지, 24,585 명, 5,339 개 회사, 66개의 크론 작업이 자율적으로 실행됩니다. 제 에이전트는 제가 자는 동안 회의, 이메일, 트윗, 음성 통화, 독창적인 아이디어를 수집합니다. 만나는 모든 사람과 회사에 대한 정보를 풍부하게 만듭니다. 인용을 수정하고 밤새 메모리를 통합합니다. 저는 잠들 때보다 더 똑똑해져서 깨어납니다 — 여러분도 그럴 것입니다.

그리고 이제 회사 두뇌로도 작동합니다. 팀의 각 구성원은 로그인에 따라 범위가 지정된 자신만의 두뇌 조각을 얻습니다. 질의할 때, 볼 수 있는 것만 볼 수 있습니다 — 다른 사람의 노트나 다른 팀의 데이터는 절대 볼 수 없습니다. 두뇌를 읽을 수 있는 모든 방법(검색, 목록, 조회, 다중 소스 읽기)에 대해 퍼지 테스트를 수행했으며 제로 누출을 확인했습니다. GBrain을 팀의 공유 제도적 기억으로 도입하세요 — YC가 방금 Request for Startups에 올린 company-brain 형태입니다. 그 공간에서 구축 중이라면, 이 위에 구축하는 것이 좋습니다. 튜토리얼: GBrain을 회사 두뇌로 설정하기 →

많은 개인 지식 시스템은 키워드 매칭과 grep을 상자에 담아 제공합니다. GBrain은 그 작업을 수행하고, 다른 누구도 함께 제공하지 않는 두 가지를 추가합니다:

• 실제 답을 제공하는 합성 계층. 사람, 회사, 거래, 아이디어에 걸쳐 합성되고 잘 인용된 산문입니다. "질의를 언급하는 10개의 청크입니다"가 아닌, 인용과 두뇌가 아직 모르는 것에 대한 명시적 메모가 포함된 실제 답변입니다. 갭 분석은 두뇌 사용 방식을 바꾸는 부분입니다.
• 자체 배선 지식 그래프. 모든 페이지 쓰기는 엔터티 참조를 추출하고 제로 LLM 호출로 유형화된 엣지(attended, worksat, investedin, founded, advises)를 생성합니다. "Acme AI에서 누가 일하나요?" 또는 "Bob이 이번 분기에 무엇에 투자했나요?"라고 물으면 벡터 검색만으로는 도달할 수 없는 답을 얻습니다. 벤치마크: 240페이지 Opus 생성 리치 산문 코퍼스에서 P@5 49.1%, R@5 97.9%, 그래프 비활성화 변형 및 ripgrep-BM25 + 벡터 전용 RAG보다 P@5 +31.4 포인트 우위. 전체 BrainBench 점수표는 형제 저장소 gbrain-evals에 있습니다.

100K 페이지 두뇌를 구축하는 요점은 전략적 해자로 사용하는 것입니다. 컨텍스트를 잃지 않기 위해. 다시 읽지 않고 자신의 머릿속 내용을 질의하기 위해. 두뇌 계층이 해자를 사용 가능하게 만듭니다. 24/7 꿈 주기가 그것을 날카롭게 유지합니다. 둘 다 여러분의 하드웨어, 여러분의 DB, 여러분의 키에서 실행됩니다.

수집, 풍부화, 통합을 위해 24/7 실행되는 데몬을 배송하는 것이 채팅에서 에이전트를 열심히 유지하는 것보다 쉽습니다. GBrain은 일반화된 그 데몬입니다. 30분 안에 설치하세요. 에이전트가 작업을 수행합니다. 제 개인 에이전트가 똑똑해짐에 따라 여러분의 에이전트도 똑똑해집니다.

~완전히 작동하는 두뇌까지 30분. 데이터베이스는 2초 안에 준비됩니다(PGLite, 서버 불필요). API 키에 대한 질문에 답하기만 하면 됩니다.

LLM: 문서 맵은 llms.txt를 가져오거나, 한 번에 핵심 문서가 인라인된 동일한 맵은 llms-full.txt를 가져오세요. 에이전트: AGENTS.md(또는 Claude Code를 사용하는 경우 CLAUDE.md)로 시작하세요.

어떻게 보이는가

내일 Alice와 회의가 있다고 가정해 봅시다. 그녀가 무엇을 하는지, 마지막으로 언제 이야기했는지, 둘 사이에 아직 열려 있는 것이 무엇인지 기억하며 회의에 들어가고 싶습니다. 다음은 입력할 내용과 얻을 결과입니다.

질문:

"내일 Alice와의 회의 전에 알아야 할 것은 무엇인가요?"

대부분의 개인 지식 도구는 페이지 목록을 반환합니다. 다음과 같이:

1. people/alice — Alice는 Acme에서 엔지니어링을 담당...
2. meetings/2026-03-15-alice-q1 — Alice와의 Q1 제품 리뷰...
3. meetings/2026-01-08-acme-kickoff — Acme 팀과의 킥오프 회의...
4. customers/acme — Acme는 우리가 함께 작업하는 시리즈-B 핀테크...
5. notes/2026-04-22 — Alice와의 가격 관련 빠른 채팅...

실제로 준비하려면 직접 열어서 읽어야 하는 다섯 페이지입니다. 도구는 올바른 자료를 찾았지만 작업을 수행하지는 않았습니다.

GBrain은 출처와 함께 답을 반환합니다:

Alice는 Acme(시리즈-B 핀테크)에서 엔지니어링을 담당합니다. 마지막으로
4월 22일 빠른 가격 채팅에서 이야기했습니다. 그 대화에서 아직
열려 있는 세 가지가 있습니다:

1. 그녀는 새 등급에 대한 보안 검토를 빚지고 있습니다
   (마감일은 5월 1일이었습니다; 이후 업데이트 없음).
2. 당신은 500석 등급에 대한 가격 책정을 약속했습니다
   (4월 25일에 보냈습니다; 아직 응답 없음).
3. 그녀는 CISO를 채용 중이라고 언급했습니다; 당신은
   네트워크에서 누군가를 소개하겠다고 말했습니다.

참고: 4월 22일 이후로 Alice나 Acme에 대해 두뇌에
추가된 것이 없습니다, 6주 전입니다. 그녀는 이메일이나
Slack DM을 통해 답장했을 수 있으며, 두뇌가 볼 수 없는 채널입니다.
이 중 어느 것도 여전히 최신이라고 가정하기 전에 그녀에게
업데이트를 요청하는 것이 좋습니다.

모든 주장 뒤에는 출처 페이지가 있습니다. 마지막의 "참고"는 두뇌가 아직 모르는 것을 알려주므로, 놀라지 않고 직접 Alice에게 물어볼 수 있습니다. 두뇌가 회의 준비를 해준 것입니다.

이것이 검색 엔진과 두뇌의 차이입니다. 검색은 페이지를 찾습니다. 두뇌는 여러분을 위해 페이지를 읽고 답을 씁니다.

설치

GBrain은 AI 에이전트가 설치하고 운영하도록 설계되었습니다. 가장 빠른 방법은 에이전트가 직접 수행하도록 하는 것입니다. 아래 CLI 및 MCP 경로는 직접 연결하려는 사람들을 위한 것입니다.

에이전트가 설치하도록 하기 (권장)

이미 AI 에이전트 플랫폼을 실행 중이지 않다면, 다음 중 하나로 시작하세요. 둘 다 GBrain의 설치 프로토콜을 읽고 실행하도록 설계되었습니다:

• OpenClaw — Render에 AlphaClaw 배포 (원클릭, 8GB+ RAM)
• Hermes — Railway에 배포 (원클릭)

그런 다음 에이전트에 다음을 붙여넣으세요:

다음 주소의 지침을 검색하고 따르세요:
https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/master/INSTALL_FOR_AGENTS.md

에이전트가 GBrain을 설치하고, 두뇌를 생성하고, API 키를 묻고, 43개의 스킬을 로드하고, 꿈 주기를 구성하고, 설치를 종단 간 확인합니다. ~30분. 질문에 답하면 에이전트가 작업을 수행합니다.

AI 에이전트 플랫폼을 처음 설정하시나요? 개인 두뇌 튜토리얼이 전체 경로를 종단 간 안내합니다 — OpenClaw vs Hermes 선택, 배포, INSTALLFORAGENTS.md로 연결, API 키 획득, 첫 번째 질의 확인. 위 내용이 처음이라면 여기서 시작하세요.

빠른 시작: Claude Code 또는 Codex

이미 Claude Code 또는 Codex를 실행 중이신가요? 원하는 것에 따라 GBrain을 연결하는 두 가지 방법이 있습니다.

코딩 에이전트를 위한 메모리만 원하는 경우 (권장 시작점). 로컬 두뇌를 시작하고 두 명령으로 연결하세요 — 제로 서버, 제로 토큰, 제로 터널:

gbrain init --pglite                     # 2초 로컬 두뇌 (Docker 불필요)
claude mcp add gbrain -- gbrain serve    # 또는: codex mcp add gbrain -- gbrain serve

원격 호스트에 이미 두뇌가 있는 경우 (OpenClaw, Hermes 또는 모든 gbrain serve --http)? 랩톱 에이전트를 한 명령으로 연결하세요 — --install은 전달 전에 토큰을 연결하고 스모크 테스트합니다:

gbrain connect https://your-host/mcp --token gbrain_xxx --install               # Claude Code
gbrain connect https://your-host/mcp --token gbrain_xxx --agent codex --install # Codex

→ 전체 워크스루: 코딩 에이전트에 메모리 부여하기 — 두 경로 모두 종단 간, 그리고 CLAUDE.md / AGENTS.md에 붙여넣는 두뇌 우선 프로토콜과 실제 작업 방식을 바꾸는 네 가지 습관.

기존 에이전트에 전체 자율 설정 설치

전체 패키지 — 로컬 두뇌, 43개 스킬, 잠자는 동안 풍부화하는 야간 꿈 주기 — 를 원하시나요? Codex, Claude Code, Cursor 또는 다른 코딩 에이전트에 다음을 붙여넣으세요:

다음 주소의 지침을 검색하고 따르세요:
https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/master/INSTALL_FOR_AGENTS.md

이것은 HTTPS를 통해 파일을 읽고 셸 명령을 실행할 수 있는 모든 에이전트에서 작동합니다. Codex, Claude Code, Claude Cowork, Cursor, AlphaClaw에서 테스트되었습니다.

CLI 독립 실행형 (에이전트 불필요)

bun install -g github:garrytan/gbrain
gbrain init --pglite     # 2초; 서버 불필요, Docker 불필요
gbrain doctor            # 상태 확인
gbrain import ~/notes/   # 마크다운 인덱싱
gbrain query "내 노트에 나타나는 주제는 무엇인가요?"

Postgres-at-scale, Supabase 및 씬 클라이언트 설정 경로는 [`docs/INSTALL.md`](docs/INSTALL.md)에 있습니다.

GBrain을 AI 클라이언트에 연결 (MCP)

GBrain은 MCP(stdio 및 HTTP)를 통해 30개 이상의 도구를 노출합니다. 특정 스니펫은 사용하는 클라이언트에 따라 다릅니다:

• Claude Code — 로컬: 한 명령, claude mcp add gbrain -- gbrain serve (제로 서버, 제로 터널). 베어러 토큰만으로 원격: gbrain connect https://your-host/mcp --token gbrainxxx는 붙여넣기 준비된 블록을 출력합니다 (또는 --install은 연결하고 토큰을 스모크 테스트).
• Codex — gbrain connect https://your-host/mcp --token gbrainxxx --agent codex (또는 --install). Codex는 런타임에 $GBRAINREMOTE_TOKEN에서 베어러를 읽으므로 토큰이 Codex 구성에 저장되지 않습니다.
• Cursor / Windsurf / 모든 stdio MCP 클라이언트 — 동일한 형태, MCP 구성에 {"command": "gbrain", "args": ["serve"]}를 추가하세요.
• Claude Desktop (Cowork) — 설정 → 통합 → HTTP 서버의 URL을 추가하세요. 원격 전용; 로컬 claudedesktop_config.json은 원격 서버에서 작동하지 않습니다.
• Claude Cowork (팀 플랜) — 조직 소유자가 조직 설정 → 커넥터 아래에 커넥터를 추가합니다.
• Perplexity Computer — gbrain connect https://your-host/mcp --agent perplexity --oauth --register는 최소 권한 OAuth 클라이언트를 생성하고 설정 → 커넥터에 붙여넣을 Issuer/Client ID/Secret을 출력합니다 (OAuth는 클라우드 커넥터에 적합한 경로입니다; 베어러 토큰도 로컬 사용에 작동합니다). Pro 구독 필요.
• ChatGPT — OAuth 2.1 with PKCE(필수 요구 사항)를 사용합니다. 관리 대시보드에서 authorization_code 권한 부여 유형으로 chatgpt 클라이언트를 등록하세요.

HTTP 서버 자체의 경우:

gbrain serve              # stdio MCP (로컬 서브프로세스; Claude Code, Cursor, Windsurf용)
gbrain serve --http       # OAuth 2.1 + /admin 관리 대시보드가 있는 HTTP MCP
                          # (Claude Desktop, Cowork, Perplexity, ChatGPT에 필요)

HTTP 서버에는 DCR 스타일 클라이언트 등록, 범위 제한 액세스(read / write / admin) 및 속도 제한이 포함됩니다. 배포 가이드(ngrok, Railway, Fly.io)는 docs/mcp/ 아래에 있습니다.

두뇌 질의 두 가지 방법

원시 검색(대부분의 개인 지식 도구가 제공하는 것)과 실제 답을 제공하는 합성 계층. 서로 다른 작업을 수행합니다.

# 원시 검색: 하이브리드 점수별 상위 페이지, 빠름, LLM 비용 없음
gbrain search "포트폴리오 회사에서 AI 에이전트를 작업하는 사람은 누구인가요?"

# 두뇌 계층: 인용 및 갭 분석이 포함된 합성 답변
gbrain think "포트폴리오 회사에서 AI 에이전트를 작업하는 사람은 누구인가요?"

gbrain search는 하이브리드 점수(벡터 + 키워드 + RRF + 소스 계층 부스트 + 재순위화)로 순위가 매겨진 상위 검색 페이지를 반환합니다. 훑어볼 원시 자료를 원할 때 사용하세요: 에이전트 컨텍스트 윈도우, 인용 조회...