MCP Memory Service

왜 쓰나요

핵심 기능

벡터 + 심볼릭 하이브리드 회상 — 순수 임베딩 저장소보다 false positive 감소
엔티티, 결정, 프로젝트를 연결하는 자동 구축 지식 그래프
백그라운드 통합: 중복 제거, 요약, 드리프트 발견
MCP와 함께 REST API도 제공 — 동일 저장소, 두 가지 클라이언트
SQLite 우선 (인프라 불필요); 대규모를 위해 Postgres / pgvector로 교체 가능

라이브 데모

실제 사용 모습

mcp-memory-service.replay ▶ 준비됨

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설치

클라이언트 선택

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config 열기. 저장 후 앱 재시작.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Cursor는 Claude Desktop과 동일한 mcpServers 스키마 사용. 프로젝트 설정이 전역보다 우선.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Cline 사이드바의 MCP Servers 아이콘 클릭 후 "Edit Configuration" 선택.

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop과 같은 형식. Windsurf 재시작 후 적용.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-memory-service",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-memory-service"
      ]
    }
  ]
}

Continue는 맵이 아닌 서버 오브젝트 배열 사용.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "mcp-memory-service": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-memory-service"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers에 추가. 저장 시 Zed가 핫 리로드.

claude mcp add mcp-memory-service -- uvx mcp-memory-service

한 줄 명령. claude mcp list로 확인, claude mcp remove로 제거.

사용 사례

실전 활용법: MCP Memory Service

여러 주 동안의 코딩 프로젝트에서 Claude와 동기화 유지

👤 장기 프로젝트를 진행하는 개발자 ⏱ ~15 min beginner

언제 쓸까: 매 세션마다 프로젝트 관례, 결정, TODO를 Claude에게 다시 알려주는 데 10분을 쓸 때.

사전 조건

메모리 서비스 실행 — uvx mcp-memory-service (기본값: ~/.mcp-memory.db)

흐름

핵심 컨텍스트 저장

Use mcp-memory-service. Store these as project-level memory: 'use bun not npm', 'all DB writes go through src/db/repo.ts', 'no class components in src/ui'.✓ 복사됨

→ project 태그와 함께 3개 메모리 저장됨
다음 세션에서 활용

Recall any project-level rules before suggesting changes to src/ui/Form.tsx.✓ 복사됨

→ 관련 규칙이 불러와짐; 제안이 규칙을 준수함
새 결정 캡처

Save: 'switched from React Query to SWR on 2026-04-22 because of Suspense compat'.✓ 복사됨

→ 날짜와 함께 메모리 저장됨; 다음에 해당 주제가 나오면 표시됨

결과: Claude가 100번의 콜드 스타트가 아닌 지속적인 협업처럼 프로젝트를 대함.

함정

메모리가 무한 증가; 회상 시 오래된/관련 없는 내용이 불러와짐 — 주 1회 통합 실행; 메모리에 태그를 붙여 최근 + 현재 프로젝트로 회상 범위 지정

함께 쓰기: filesystem

개인 어시스턴트 에이전트에 지속적인 사용자 프로필 제공

👤 매일 사용하는 Claude 에이전트를 구축하는 분 ⏱ ~10 min beginner

언제 쓸까: 일상 에이전트가 선호 사항, 반복 미팅, 인물을 다시 물어보지 않고 알아야 할 때.

흐름

프로필 온보딩

Use mcp-memory-service. Store: my timezone (Asia/Tokyo), my partner's name, my work hours (10–7), recurring 1:1s.✓ 복사됨

→ type=profile로 프로필 저장됨
즉시 회상

Schedule 'lunch w/ Alice' for next Tuesday — pick a time that respects my work hours.✓ 복사됨

→ 메모리에서 근무 시간 활용; 다시 묻지 않음

결과: 작업마다 컨텍스트를 반복해서 설정하는 일 감소.

함정

민감한 정보(의료, 금융)가 암호화 없이 저장됨 — 별도 DB 경로 사용 (암호화된 FS 또는 SQLCipher 빌드); 또는 의료/금융 정보는 이 레이어에 저장 자체를 피함

함께 쓰기: google-workspace-mcp

논문을 읽으면서 연구 지식 그래프 구축

👤 연구자, 분석가, 심층 탐독자 ⏱ ~60 min intermediate

언제 쓸까: 논문 30편을 읽으면서 엔티티, 주장, 모순을 추적하고 싶을 때.

흐름

읽으면서 수집

For each paper I link, extract: authors, key claims, methods, datasets — store as linked nodes.✓ 복사됨

→ 노드 수 증가; 링크 표시
모순 찾기

Across stored papers, find claims that contradict. List with sources.✓ 복사됨

→ 출처가 있는 충돌하는 주장 쌍
서베이 생성

Draft a 2-page survey with the dominant claim threads + contradictions noted.✓ 복사됨

→ 출처가 있는 Markdown 서베이

결과: 단순 메모가 아닌 진정한 종합 결과물.

함정

추출 품질이 들쭉날쭉 — 일부 주장은 노이즈 — 저신뢰도 노드를 주기적으로 정리; 통합 작업이 도움되지만 만능은 아님

함께 쓰기: filesystem

팀원 에이전트 간에 프로젝트 결정 로그 공유

👤 AI 개발 에이전트를 사용하는 소규모 팀 ⏱ ~30 min advanced

언제 쓸까: 팀 세 명이 Claude Code를 사용하는데, 서로의 에이전트가 이미 내린 결정을 아무도 모를 때.

사전 조건

모두가 접근할 수 있는 호스팅 인스턴스 — 공유 개발 박스에서 --host 0.0.0.0으로 실행; 또는 Docker 이미지 배포

흐름

팀 설정에서 공유 서비스 연결

Update each teammate's MCP config to use the shared URL with separate auth tokens.✓ 복사됨

→ 모든 에이전트가 동일한 저장소를 읽고 씀
결정 태그 관례

Convention: anything stored as type=decision is team-visible; type=personal is namespaced.✓ 복사됨

→ 태그 적용됨; 그에 따라 회상 범위 지정

결과: 위키 없는 팀 수준의 메모리.

함정

개인 메모가 실수로 팀 공개로 태그됨 — 기본값을 type=personal로; type=decision은 팀 메모에 명시적으로 선택

함께 쓰기: github

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

mcp-memory-service + filesystem

메모리를 저장소 파일에 고정 — memory_id ↔ 파일 경로 연결

When I edit src/db/repo.ts, recall any decisions referencing it before suggesting changes.✓ 복사됨

mcp-memory-service + github

PR 리뷰 요약을 결정 메모리로 자동 저장

After every merged PR, store the design rationale + reviewer concerns as type=decision tagged with the repo.✓ 복사됨

도구

이 MCP가 노출하는 것

도구	입력	언제 호출	비용
store_memory	content, tags?, type?, metadata?	보존할 가치가 있는 새로운 사실/결정이 생길 때마다	0
recall	query, top_k?, tags?, since?	답변하기 전 첫 번째 단계 — 컨텍스트를 처음부터 재구성하지 않기 위해	0
graph_neighbors	node_id, depth?	관련 엔티티/결정 탐색	0
consolidate	scope?	주간 유지보수; 중복 병합	LLM tokens for summarization
delete_memory	memory_id	잊혀질 권리 행사 또는 잘못된 데이터 수정	0

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터: 없음 — 완전 로컬
호출당 토큰: 회상은 top_k에 따라 200–2000 token 반환
금액: 무료; 통합은 로컬 또는 BYO LLM 사용
팁: 대부분의 회상 호출에서 top_k=5로 제한; prompt 과부하 대신 통합으로 중복 처리

보안

권한, 시크릿, 파급범위

최소 스코프: filesystem write to db path

자격 증명 저장: DB 위치: ~/.mcp-memory.db; 민감 데이터에는 FS 암호화 또는 SQLCipher 빌드 사용

데이터 외부 송신: 기본적으로 없음; 통합이 LLM에 연결되면 외부 호출 발생

절대 부여 금지: 공유 호스트에서 전체 읽기 가능한 DB

PII가 메모리로 유입됨 — 애플리케이션 계층에서 데이터 보존 정책 적용

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

회상이 아무것도 반환하지 않음

tags 필터 확인; 스키마 변경 후 임베딩 인덱스 재구축이 필요할 수 있음

확인: Look at tool result count and the tags you pass

동시 에이전트에서 DB 잠금 오류

Postgres 백엔드로 전환하거나 SQLite WAL 모드 활성화 (최근 버전 기본값)

확인: PRAGMA journal_mode;

통합이 끝나지 않음

범위 지정: 전체 DB 대신 consolidate(scope='last_week') 사용

관련 없는 채팅으로 가득 찬 메모리

저장 시 더 엄격하게 — 캐주얼한 채팅이 아닌 사실/결정에만 store_memory 호출

확인: Audit recent stores; delete cruft

대안