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memtomem

개요

memtomem이란?

섹션 제목: “memtomem이란?”

memtomem은 AI 에이전트에 세션과 에이전트 경계를 넘어 유지되는 기억을 제공합니다. 로컬에서 동작하는 MCP 서버(MCP는 AI 에이전트를 외부 도구·데이터에 연결하는 표준 방식입니다)로, 에이전트는 평소 도구를 쓰는 방식 그대로 과거 정보를 검색·저장할 수 있습니다.

이럴 때 씁니다

섹션 제목: “이럴 때 씁니다”
  • 어제의 결정을 오늘 세션에서 다시 설명해야 할 때 — 세션 종료 시 컨텍스트가 사라지는 문제를 해결합니다. 세션을 넘나드는 기억 튜토리얼에서 실제 흐름을 확인할 수 있습니다.
  • 노트·문서를 에이전트가 검색 가능한 지식으로 만들고 싶을 때 — Markdown/구조화 파일이 있는 폴더를 mm index ~/notes로 지정하면 이후 모든 MCP 에이전트가 해당 내용을 질의할 수 있습니다.
  • 여러 에이전트가 같은 지식을 공유해야 할 때 — Claude Code, Cursor, Codex CLI 등 MCP 지원 클라이언트가 동일한 기억 저장소를 공유합니다.

3단계로 시작하기

섹션 제목: “3단계로 시작하기”
Terminal window
uv tool install 'memtomem[all]'                       # 1. 설치
mm init                                               # 2. 초기 설정 (대화형)
claude mcp add memtomem -s user -- memtomem-server    # 3. 에이전트 연결

전체 절차와 다른 클라이언트 연결 방법은 빠른 시작에서 확인할 수 있습니다.

핵심 개념

섹션 제목: “핵심 개념”
  • 하이브리드 검색 — BM25 키워드 검색과 벡터 검색을 RRF로 결합하여 정확한 식별자 질의와 의미 기반 질의를 모두 처리합니다. 자세한 내용은 하이브리드 검색 참조.
  • 네임스페이스 — 기억을 담아 두는 이름 붙은 공간입니다. 에이전트별 개인 영역(agent-runtime:{id})과 공용 영역(shared)으로 나눠 격리와 공유를 조절합니다. 멀티 에이전트 협업 참조.
  • 수명 주기 정책 — 오래된 기억을 자동으로 보관·만료·승격·태깅합니다. 백그라운드에서 주기적으로 실행되는 정책(auto_archive / auto_expire / auto_promote / auto_tag)이 이를 처리합니다.

아키텍처

섹션 제목: “아키텍처”

에이전트와는 MCP로 연결되고, 내부에서는 모든 기억을 로컬 SQLite에 저장합니다:

AI Agent (Claude Code, Cursor, Antigravity CLI, …)
    ↕  MCP protocol
memtomem server
    ↕
SQLite (FTS5 + sqlite-vec)

로컬 MCP 서버로 실행되며, 모든 데이터는 사용자의 컴퓨터에 저장됩니다. 저장은 SQLite, 임베딩은 로컬 ONNX로 처리하며, GPU·외부 서비스·계정 없이 동작합니다.

STM과의 관계

섹션 제목: “STM과의 관계”
LTM (memtomem)STM (memtomem-stm)
역할영구 저장 및 검색실시간 프록시 및 압축
필수 여부예 (핵심)선택 사항
동작 방식에이전트가 필요 시 mem_search 호출모든 도구 응답에 관련 기억 자동 주입

기본 구성은 LTM 단독입니다. 토큰 최적화와 능동적 기억 주입이 필요한 경우 memtomem-stm을 프록시로 앞단에 배치할 수 있습니다.

패키지 정보

섹션 제목: “패키지 정보”
PyPImemtomem
최신 릴리스0.3.10
CLImm
라이선스Apache 2.0
GitHubmemtomem/memtomem

다음 단계

섹션 제목: “다음 단계”