문서를 MCP로 사용하기

memtomem 문서는 AI 에이전트가 직접 읽을 수 있도록 두 가지 방식을 제공합니다. 모두 호스팅 서버 없이 동작합니다.

llms.txt

빌드 시 정적으로 생성되는 LLM 친화 문서 인덱스입니다.

파일	용도
`/llms.txt`	인덱스 — 사용 가능한 문서 세트 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 노출하는 오픈소스 MCP 서버입니다. 내 컴퓨터에서 실행되므로 호스팅이 필요 없고, 에이전트는 list_doc_sources·fetch_docs 도구로 memtomem 문서를 검색합니다.

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

에이전트가 도구를 자동으로 쓰지 않으면, 규칙/시스템 프롬프트에 한 줄 추가합니다.

memtomem 관련 질문에는 memtomem-docs MCP 서버를 사용하라 — 먼저 list_doc_sources를 호출하고, 이어 fetch_docs로 관련 문서를 읽어라.

memtomem으로 직접 기억하기

memtomem 자체가 메모리 MCP 서버이므로, 문서를 내려받아 색인하면 하이브리드 검색으로 활용할 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.