문서를 MCP로 사용하기

AI 도구가 이 문서를 사용하는 방법은 세 가지입니다. 한 번 읽게 할지, MCP 검색 도구를 계속 제공할지, 로컬 memtomem 검색에 넣을지에 따라 고르세요.

필요한 결과	사용할 방법	성공 확인
한 페이지 또는 전체 문서를 한 번 읽기	`llms.txt` URL	클라이언트가 요청한 내용을 가져옴
MCP로 문서를 반복 검색	로컬 `mcpdoc` 서버	`list_doc_sources` 다음 `fetch_docs`로 페이지를 가져옴
로컬 기억 인덱스에서 문서 검색	`mm index`	`mem_search` 결과에 memtomem.com 출처가 표시됨

llms.txt

사이트를 빌드할 때 함께 만드는 LLM용 문서 목록입니다.

파일	용도
`/llms.txt`	읽을 수 있는 문서 목록 안내
`/llms-full.txt`	전체 문서를 한 파일로
`/llms-small.txt`	작은 컨텍스트 창용 축약본

Claude·ChatGPT·Cursor 등 대부분의 도구는 이 URL을 직접 가져와 읽을 수 있습니다.

로컬 MCP 서버 (mcpdoc)

mcpdoc는 llms.txt를 MCP 도구로 제공하는 오픈소스 서버입니다. 내 컴퓨터에서 실행되므로 별도 서버가 필요 없습니다. AI 도구는 list_doc_sources와 fetch_docs로 memtomem 문서를 찾고 읽습니다.

사전 준비

# uv 설치 (이미 있으면 생략)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

실행

uvx --from mcpdoc mcpdoc --urls "memtomem:https://memtomem.com/llms.txt" --transport stdio

Claude Code 연결

claude mcp add memtomem-docs -s user -- \
  uvx --from mcpdoc mcpdoc --urls "memtomem:https://memtomem.com/llms.txt" --transport stdio

Cursor · Windsurf · Antigravity · 기타 MCP 클라이언트

MCP 설정 파일에 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "memtomem-docs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcpdoc", "mcpdoc", "--urls", "memtomem:https://memtomem.com/llms.txt", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}

Codex CLI 등 stdio 기반 MCP 클라이언트도 동일한 command/args로 등록합니다.

에이전트에게 사용을 안내

AI 도구가 문서 검색 도구를 자동으로 사용하지 않으면 규칙이나 시스템 프롬프트에 다음 문장을 추가하세요.

memtomem 관련 질문에는 memtomem-docs MCP 서버를 사용해. 먼저 list_doc_sources를 호출하고 fetch_docs로 관련 문서를 읽어.

두 도구가 모두 성공해야 연결을 확인한 것입니다. 클라이언트 목록에 memtomem-docs가 보이는 것만으로는 전체 흐름을 검증한 것이 아닙니다.

memtomem으로 직접 기억하기

문서를 내려받아 memtomem으로 색인할 수도 있습니다. 이후에는 하이브리드 검색으로 필요한 내용을 찾을 수 있습니다.

curl -sL https://memtomem.com/llms-full.txt -o memtomem-docs.md
mm index ./memtomem-docs.md

이후 에이전트는 mem_search로 문서를 검색합니다. 자세한 내용은 하이브리드 검색을 참고하세요.