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잊지 않는 AI —
에이전트를 위한 장단기 기억 인프라

마크다운 노트, 문서, 코드를 인덱싱하여 어떤 AI 에이전트에서든 검색 가능한 지식 베이스로. STM + LTM 분리 아키텍처로 세션 간 기억을 유지하고 에이전트 간 지식을 공유합니다.

$ uv tool install memtomem
84MCP 도구
10압축 전략
6+런타임 지원
0GPU 필요
Problem
에이전트는 왜 잊을까?
도구 통합(MCP), 안전(Guardrails), 관측성(Langfuse)은 성숙했지만 기억 계층은 아직 표준이 없습니다.
1

세션 간 기억 부재

세션이 끝나면 모든 맥락이 사라집니다. 아키텍처 결정, 코딩 패턴, 디버깅 이력을 매번 다시 설명해야 합니다.

2

에이전트 간 기억 단절

Claude Code에서 작업한 내용을 Gemini CLI에서 이어받을 수 없습니다. 각 에이전트가 독립된 기억 사일로에 갇혀 있습니다.

3

기존 솔루션의 한계

기존 기억 시스템은 에이전트가 명시적으로 검색해야만 동작하고, 특정 런타임에 종속되며, LTM 단일 계층입니다.

Solution
memtomem이 해결합니다
인지과학의 작업기억/장기기억 모델을 에이전트에 적용. 단기 압축·캐싱과 장기 검색·인덱싱을 독립 MCP 서버로 분리합니다.
S

능동적 서피싱

에이전트 요청 없이 관련 기억을 자동 주입. 5단계 관련성 게이팅 + 피드백 자동 튜닝.

G

MCP 프록시 게이트웨이

STM이 에이전트-서버 사이 프록시로 동작. 코드 수정 없이 모든 MCP 통신에 기억 자동 주입.

C

크로스 런타임 동기화

Context Gateway가 에이전트 정의·스킬·커맨드를 6종 런타임에 자동 동기화.

10

10종 압축 전략

콘텐츠 유형별 자동 선택. progressive delivery로 제로 정보손실 옵션 제공.

A

멀티 에이전트 지식 공유

네임스페이스 격리 + 공유. Agent→Agent, Human→Agent 전방향 지식 흐름.

L

완전 로컬 구동

SQLite + ONNX. GPU 불필요, 외부 서비스 불필요. 데이터 주권 100% 확보.

Architecture
두 계층 아키텍처
STM 프록시와 LTM 서버가 MCP로 연결되어, 모든 에이전트에 투명하게 기억을 제공합니다.
AI 에이전트 / 프레임워크
Claude Code
Gemini CLI
Codex CLI
Cursor
LangGraph
↓ MCP
memtomem-stm (STM Proxy)
CLEAN → COMPRESS → SURFACE → INDEX
↕ Surfacing
↕ MCP
memtomem (LTM)
74 MCP Tools
Upstream MCP Servers
filesystem, GitHub, …
Compatibility
지원 런타임 & 프레임워크
MCP 네이티브 — 모든 MCP 호환 클라이언트에서 동작합니다.
Claude Code
Cursor
Windsurf
Claude Desktop
Gemini CLI
Codex CLI
Antigravity
LangGraph
CrewAI
LangChain
Documentation
문서 & 튜토리얼
시작부터 고급 활용까지.

Quick Start

5분 안에 설치부터 첫 기억 저장까지. uv install → MCP 연동 → 검색.

시작 가이드

하이브리드 검색

BM25 + 벡터 + RRF 융합 검색의 원리와 튜닝 방법.

LTM

압축 전략 가이드

10종 전략의 동작 원리, 자동 선택 로직, 쿼리 인식 예산 배분.

STM

능동적 서피싱

5단계 게이팅, 피드백 루프, min_score 자동 조정 심층 해설.

STM

멀티 에이전트 협업

네임스페이스 설계, agent_register/search/share 워크플로우.

LTM

Context Gateway

크로스 런타임 동기화 설정, 포맷 변환, LangGraph 어댑터.

가이드

지금 시작하세요

GPU 불필요. 외부 서비스 불필요. uv tool install 한 줄이면 됩니다.