환경 변수

memtomem (LTM)과 memtomem-stm (STM)은 모두 pydantic-settings 기반으로 env_prefix + env_nested_delimiter="__"를 사용합니다. 중첩 설정에는 이중 언더스코어를 사용합니다 — MEMTOMEM_EMBEDDING__PROVIDER(가능), MEMTOMEM_EMBEDDING_PROVIDER(불가).

우선순위(높은 순): CLI 플래그 → 환경 변수 → 설정 파일 → 내장 기본값.

LTM (memtomem) — 접두사 MEMTOMEM_

이 공개 레퍼런스는 memtomem 0.2.2 설정 표면을 기준으로 합니다.

Storage

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STORAGE__BACKEND	스토리지 백엔드	sqlite
MEMTOMEM_STORAGE__SQLITE_PATH	SQLite 데이터베이스 파일 경로	~/.memtomem/memtomem.db
MEMTOMEM_STORAGE__COLLECTION_NAME	논리 컬렉션 이름	memories

Embedding

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_EMBEDDING__PROVIDER	none / onnx / ollama / openai	none (마법사 실행 전까지 키워드 검색만 사용)
MEMTOMEM_EMBEDDING__MODEL	선택된 프로바이더의 모델명	""
MEMTOMEM_EMBEDDING__DIMENSION	벡터 차원 수 (모델과 일치해야 함)	프로바이더별 상이
MEMTOMEM_EMBEDDING__BASE_URL	Ollama / OpenAI 호환 엔드포인트	—
MEMTOMEM_EMBEDDING__API_KEY	유료 프로바이더용 API 키	—
MEMTOMEM_EMBEDDING__BATCH_SIZE	임베딩 배치당 텍스트 수	64
MEMTOMEM_EMBEDDING__MAX_CONCURRENT_BATCHES	병렬 임베딩 배치 상한	4
MEMTOMEM_EMBEDDING__THREADS	ONNX Runtime 스레드 상한 (0 = ORT 기본값)	4
MEMTOMEM_EMBEDDING__PROGRESS_THRESHOLD	한 파일이 이 값보다 많은 청크를 만들 때만 청크별 진행 이벤트를 보냄. 0은 항상 보냄	32

Indexing

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_INDEXING__MEMORY_DIRS	mm server 파일 워처가 반응형으로 재인덱싱하는 디렉터리 (JSON 리스트). 기존 파일은 자동 스캔되지 않으므로 mm index <dir> 로 한 번 시드한 뒤 워처에 맡기세요. mm init에서 AI 에이전트 기억 등록을 선택하면 경로가 채워집니다.	["~/.memtomem/memories"] + 선택한 provider 폴더
MEMTOMEM_INDEXING__PROJECT_MEMORY_DIRS	.memtomem/memories 또는 .memtomem/memories.local 아래의 프로젝트 티어 기억 루트	[]
MEMTOMEM_INDEXING__SUPPORTED_EXTENSIONS	인덱싱 대상 파일 확장자 (JSON 리스트)	[".md", ".json", ".yaml", ".yml", ".toml", ".py", ".js", ".ts", ".tsx", ".jsx"]
MEMTOMEM_INDEXING__MAX_CHUNK_TOKENS	청크당 최대 토큰 수	512
MEMTOMEM_INDEXING__MIN_CHUNK_TOKENS	짧은 청크 병합 임계값	128
MEMTOMEM_INDEXING__AUTO_DISCOVER	true인 경우, mm init이 AI 에이전트 기억 디렉터리를 memory_dirs에 등록할지 질의합니다. false 설정 시 프롬프트 비활성화.	true
MEMTOMEM_INDEXING__EXCLUDE_PATTERNS	내장 자격 증명 denylist(oauth_creds.json, credentials*, id_rsa*, *.pem, *.key, .ssh/** 등) 위에 추가되는 .gitignore 구문 패턴 (JSON 리스트). 사용자 !negation으로 내장 패턴을 해제할 수 없음.	[]
MEMTOMEM_INDEXING__TARGET_CHUNK_TOKENS	짧은 형제 섹션을 결합할 때의 목표 토큰 수. 0 설정 시 결합 단계 비활성화.	384
MEMTOMEM_INDEXING__CHUNK_OVERLAP_TOKENS	인접 청크 간 토큰 오버랩	0
MEMTOMEM_INDEXING__STRUCTURED_CHUNK_MODE	JSON/YAML/TOML 청킹 모드: original 또는 recursive	original
MEMTOMEM_INDEXING__PARAGRAPH_SPLIT_THRESHOLD	긴 산문을 문단 단위로 나누는 토큰 임계값	800
MEMTOMEM_INDEXING__STARTUP_BACKFILL	서버 시작 시 memory_dirs를 한 번 스캔해 서버가 꺼져 있던 동안 추가된 파일을 반영	false
MEMTOMEM_INDEXING__AUTO_SUMMARIZE	LLM 설정 시 소스별 AI 요약 생성	false
MEMTOMEM_INDEXING__SUMMARY_LANGUAGE	AI 소스 요약 출력 언어	en
MEMTOMEM_INDEXING__SUMMARY_MAX_INPUT_CHARS	요약 LLM에 전달하는 소스 문자 상한	3000
MEMTOMEM_INDEXING__SUMMARY_MAX_TOKENS	요약 출력 토큰 상한	256

Namespace Policy Rules

경로 glob → 네임스페이스 매핑 규칙. 인덱싱 시점에 네임스페이스를 자동 할당하므로, mem_index 호출마다 namespace=를 지정할 필요가 없습니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_NAMESPACE__RULES	{path_glob, namespace} 객체로 구성된 JSON 리스트. pathspec.GitIgnoreSpec 패턴, 대소문자 구분 없음. {parent}와 {ancestor:N} 플레이스홀더는 일치한 파일 경로에서 치환됨. 해석 순서: 명시적 namespace= 인자 → 규칙(최초 매칭) → enable_auto_ns → default_namespace.	[]
MEMTOMEM_NAMESPACE__DEFAULT_NAMESPACE	새 청크의 기본 네임스페이스	default
MEMTOMEM_NAMESPACE__ENABLE_AUTO_NS	명시 네임스페이스나 규칙이 없을 때 파일의 직계 부모 폴더명으로 네임스페이스 유도	false

예시 (config.d/namespace.json, APPEND 병합):

{"namespace": {"rules": [
  {"path_glob": "docs/**", "namespace": "docs"},
  {"path_glob": "projects/{parent}/**", "namespace": "proj/{parent}"}
]}}

Reranking

Cross-encoder 리랭킹은 기본적으로 로컬에서 동작하며, 외부 API 호출이 필요하지 않습니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_RERANK__ENABLED	하이브리드 검색 결과 리랭킹 활성화	false
MEMTOMEM_RERANK__PROVIDER	fastembed (로컬 ONNX) / cohere (외부 API)	fastembed
MEMTOMEM_RERANK__MODEL	모델명. 비영어 콘텐츠에는 jinaai/jina-reranker-v2-base-multilingual 권장.	Xenova/ms-marco-MiniLM-L-6-v2
MEMTOMEM_RERANK__API_KEY	provider=cohere일 때만 필요	—
MEMTOMEM_RERANK__OVERSAMPLE	response_top_k 대비 풀 배수. 풀 크기 = max(min_pool, min(max_pool, int(oversample * response_top_k))).	2.0
MEMTOMEM_RERANK__MIN_POOL	하한선 — 리랭커가 받는 후보 수의 최솟값	20
MEMTOMEM_RERANK__MAX_POOL	상한선 — 큰 top_k에서 비용 폭주 방지	200
MEMTOMEM_RERANK__TOP_K	deprecated legacy 풀 크기. 지정 시 min_pool로 마이그레이션	20

Search

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_SEARCH__DEFAULT_TOP_K	기본 검색 결과 수	10
MEMTOMEM_SEARCH__BM25_CANDIDATES	BM25 후보군 크기	50
MEMTOMEM_SEARCH__DENSE_CANDIDATES	벡터 검색 후보군 크기	50
MEMTOMEM_SEARCH__RRF_K	Reciprocal Rank Fusion 상수	60
MEMTOMEM_SEARCH__ENABLE_BM25	키워드 retriever 활성화	true
MEMTOMEM_SEARCH__ENABLE_DENSE	의미 벡터 retriever 활성화	true
MEMTOMEM_SEARCH__RRF_WEIGHTS	[BM25, Dense] RRF 가중치 (JSON 리스트, REPLACE 병합)	[1.0, 1.0]
MEMTOMEM_SEARCH__TOKENIZER	FTS 토크나이저: unicode61 또는 kiwipiepy	unicode61
MEMTOMEM_SEARCH__CACHE_TTL	검색 결과 캐시 TTL(초)	30.0
MEMTOMEM_SEARCH__SYSTEM_NAMESPACE_PREFIXES	기본 namespace=None 검색에서 숨길 네임스페이스 접두사 (JSON 리스트, APPEND 병합)	["archive:", "agent-runtime:"]

Decay (시간 감쇠)

반감기 기반 시간 감쇠 가중. 인덱싱된 지 오래된 청크의 검색 점수를 점진적으로 낮춥니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_DECAY__ENABLED	시간 감쇠 가중 활성화	false
MEMTOMEM_DECAY__HALF_LIFE_DAYS	반감기 (일). 이 기간이 지나면 기여도가 절반으로	30.0

MMR (다양성 재순위)

Maximal Marginal Relevance 재순위. 상위 결과 간 중복을 줄이고 서로 다른 관점을 섞습니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_MMR__ENABLED	MMR 다양성 재순위 활성화	false
MEMTOMEM_MMR__LAMBDA_PARAM	0.0–1.0. 0.0=다양성 최대, 1.0=관련성 최대	0.7

Access (접근 빈도 가중)

자주 조회된 청크를 상위로 밀어 올리는 빈도 기반 배수.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_ACCESS__ENABLED	접근 빈도 기반 가중 활성화	false
MEMTOMEM_ACCESS__MAX_BOOST	점수 배수 상한 (>= 1.0)	1.5

Importance (중요도 가중)

청크 메타데이터(태그 · 크기 · 위치 등)에서 파생된 중요도 점수를 검색 점수에 배수로 적용합니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_IMPORTANCE__ENABLED	중요도 가중 활성화	false
MEMTOMEM_IMPORTANCE__MAX_BOOST	점수 배수 상한 (>= 1.0)	1.5
MEMTOMEM_IMPORTANCE__WEIGHTS	중요도 피처 가중치 벡터 (JSON 리스트, REPLACE 병합)	[0.3, 0.2, 0.3, 0.2]

Query expansion (쿼리 확장)

원본 쿼리에 태그·헤딩·LLM 생성 용어를 추가해 재현율을 높입니다. strategy=llm 은 아래 LLM 섹션 설정을 사용합니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_QUERY_EXPANSION__ENABLED	쿼리 확장 활성화	false
MEMTOMEM_QUERY_EXPANSION__MAX_TERMS	추가 용어 최대 개수	3
MEMTOMEM_QUERY_EXPANSION__STRATEGY	tags / headings / both / llm	tags

Context window (컨텍스트 윈도우)

검색 히트 주변의 ±N 인접 청크를 함께 반환하는 small-to-big retrieval. 파편화된 맥락을 회복할 때 유용합니다.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_CONTEXT_WINDOW__ENABLED	컨텍스트 윈도우 확장 활성화	false
MEMTOMEM_CONTEXT_WINDOW__WINDOW_SIZE	히트당 ±N 인접 청크 (0–10)	2

LLM (요약 · 쿼리 확장 백엔드)

query_expansion.strategy=llm, 통합 요약 등 LLM 기반 기능에서 공통으로 사용하는 백엔드 설정.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_LLM__ENABLED	LLM 기반 기능 활성화	false
MEMTOMEM_LLM__PROVIDER	ollama / openai / anthropic / 호환 엔드포인트	ollama
MEMTOMEM_LLM__MODEL	모델명. 빈 문자열이면 프로바이더별 기본값	""
MEMTOMEM_LLM__BASE_URL	엔드포인트 URL	http://localhost:11434
MEMTOMEM_LLM__API_KEY	API 키 (유료 프로바이더)	—
MEMTOMEM_LLM__MAX_TOKENS	생성 토큰 상한	1024
MEMTOMEM_LLM__TIMEOUT	요청 타임아웃 (초)	60.0

Tool exposure

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_TOOL_MODE	core (mem_do 포함 총 9개) / standard (mem_do 포함 37개) / full (84개)	core

Web UI

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_WEB__MODE	prod (정돈된 페이지만) / dev (Sessions · Namespaces · Health Report 등 메인테이너 페이지 추가). mm web --mode · mm web --dev가 실행 시 이 값을 덮어씁니다.	prod

Lifecycle policies & webhooks

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_POLICY__ENABLED	PolicyScheduler 실행 (auto_archive / auto_promote / auto_expire / auto_tag)	false
MEMTOMEM_POLICY__SCHEDULER_INTERVAL_MINUTES	스케줄러 주기	60.0
MEMTOMEM_POLICY__MAX_ACTIONS_PER_RUN	스케줄된 policy 실행당 누적 액션 상한	100
MEMTOMEM_WEBHOOK__ENABLED	기억 이벤트용 외부 웹훅 활성화	false
MEMTOMEM_WEBHOOK__URL	웹훅 타깃 URL	—
MEMTOMEM_WEBHOOK__EVENTS	전송 이벤트 유형 (JSON 리스트, APPEND 병합)	["add", "delete", "search"]
MEMTOMEM_WEBHOOK__SECRET	HMAC 서명용 시크릿	—
MEMTOMEM_WEBHOOK__TIMEOUT_SECONDS	HTTP 타임아웃	10.0

Consolidation schedule (통합 스케줄)

중복·유사 기억을 주기적으로 묶어 아카이브 요약으로 압축하는 백그라운드 잡.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_CONSOLIDATION_SCHEDULE__ENABLED	스케줄 실행 활성화	false
MEMTOMEM_CONSOLIDATION_SCHEDULE__INTERVAL_HOURS	실행 주기 (시간)	24.0
MEMTOMEM_CONSOLIDATION_SCHEDULE__MIN_GROUP_SIZE	통합 대상 최소 그룹 크기	3
MEMTOMEM_CONSOLIDATION_SCHEDULE__MAX_GROUPS	1회 실행당 처리 그룹 상한	10

Health watchdog (상태 모니터)

주기적 헬스 체크, 고아 레코드 정리, 자동 유지보수를 수행하는 백그라운드 루프.

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__ENABLED	상태 모니터 실행	false
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__HEARTBEAT_INTERVAL_SECONDS	하트비트 주기	60.0
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__DIAGNOSTIC_INTERVAL_SECONDS	진단 체크 주기	300.0
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__DEEP_INTERVAL_SECONDS	딥 스캔 주기	3600.0
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__MAX_SNAPSHOTS	보관 스냅샷 수 상한	1000
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__ORPHAN_CLEANUP_THRESHOLD	고아 레코드 정리 임계치	10
MEMTOMEM_HEALTH_WATCHDOG__AUTO_MAINTENANCE	자동 유지보수 수행	true

Scheduler

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_SCHEDULER__ENABLED	등록된 유지보수 job의 cron dispatch 활성화	false
MEMTOMEM_SCHEDULER__MAX_CONCURRENT_JOBS	동시에 실행할 scheduled job 상한	1
MEMTOMEM_SCHEDULER__DEFAULT_TIMEZONE	스케줄 타임존. Phase A는 utc만 적용	utc
MEMTOMEM_SCHEDULER__RUNNER_TIMEOUT_SECONDS	scheduled job 1회 실행 타임아웃	300.0

Session summary

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__AUTO	충분한 청크가 추가된 상태에서 mem_session_end 호출 시 LLM 요약 자동 생성	true
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__MIN_CHUNKS	자동 요약 실행 최소 청크 수	5
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__MAX_SUMMARY_TOKENS	요약 출력 토큰 상한	500
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__MAX_INPUT_CHARS	조립된 입력이 이 크기를 넘으면 자동 요약 생략	60000
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__MAX_SUMMARY_LINKS	요약 청크에서 원본 청크로 쓰는 링크 상한	50
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__EXPANSION_LOOKUP_TOP_K	검색 rescue에 고려할 세션 요약 청크 수	3
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__EXPANSION_SCORE_THRESHOLD	rescue 확장에 필요한 최소 요약 점수	0.3
MEMTOMEM_SESSION_SUMMARY__EXPANSION_RESCUE_WEIGHT	rescue된 source-file hit의 RRF 입력 가중치	0.5

Logging

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_LOG_LEVEL	DEBUG / INFO / WARNING / ERROR	INFO
MEMTOMEM_LOG_FORMAT	로그 포맷	—

Hooks / Context Gateway

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_HOOKS__TARGET_SCOPE	memtomem 관리 Claude Code settings hook 대상 스코프: user, project_shared, project_local	user
MEMTOMEM_CONTEXT_GATEWAY__KNOWN_PROJECTS_PATH	Context Gateway용 Web UI 프로젝트 레지스트리	~/.memtomem/known_projects.json
MEMTOMEM_CONTEXT_GATEWAY__EXPERIMENTAL_CLAUDE_PROJECTS_SCAN	~/.claude/projects/<encoded> 디렉터리를 프로젝트 루트로 reverse-decode	false
MEMTOMEM_CONTEXT_GATEWAY__USER_TIER_ENABLED	discovery 응답에 user-tier 정규 아티팩트 노출	false

임베딩 프로바이더 비교

Provider	GPU	비용	비고
onnx	불필요	무료	fastembed 기반 내장. 최초 실행 시 약 270MB 다운로드
ollama	불필요	무료	Ollama 설치 필요. ollama pull nomic-embed-text
openai	불필요	유료	API 키 필요

전체 목록: upstream 저장소의 configuration.md.

STM (memtomem-stm) — 접두사 MEMTOMEM_STM_

STM 설정은 여섯 영역으로 구성됩니다: flat LOG_LEVEL, 그리고 PROXY__*, SURFACING__*, HOOK__*, DAEMON__*, LANGFUSE__*. 압축, 캐싱, 메트릭, 자동 인덱싱, 추출은 모두 PROXY__ 하위에 위치합니다.

General

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_LOG_LEVEL	로그 레벨	WARNING
MEMTOMEM_STM_ADVERTISE_OBSERVABILITY_TOOLS	true일 때 관찰 도구 8개(stm_proxy_stats, stm_proxy_health, stm_proxy_cache_clear, stm_surfacing_stats, stm_compression_stats, stm_progressive_stats, stm_index_stats, stm_tuning_recommendations)를 MCP tools/list에 노출. 미설정/false일 때도 모델용 도구 4개는 계속 노출되고, 관찰 도구는 Python 내부 호출 가능.	false

Proxy

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_PROXY__ENABLED	프록시 파이프라인 마스터 스위치	false
MEMTOMEM_STM_PROXY__DEFAULT_COMPRESSION	기본 압축 전략	auto
MEMTOMEM_STM_PROXY__DEFAULT_MAX_RESULT_CHARS	응답당 문자 예산	16000
MEMTOMEM_STM_PROXY__MAX_UPSTREAM_CHARS	업스트림 응답 크기 OOM 가드	10000000
MEMTOMEM_STM_PROXY__MIN_RESULT_RETENTION	보존 하한 (0.0–1.0)	0.65

Proxy → Cache

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_PROXY__CACHE__ENABLED	응답 캐싱 활성화	true
MEMTOMEM_STM_PROXY__CACHE__DEFAULT_TTL_SECONDS	캐시 TTL	3600
MEMTOMEM_STM_PROXY__CACHE__DB_PATH	캐시 DB 경로	—
MEMTOMEM_STM_PROXY__CACHE__MAX_ENTRIES	캐시 엔트리 상한	—

Proxy → Auto-Index (Stage 4)

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_PROXY__AUTO_INDEX__ENABLED	도구 응답을 LTM으로 인덱싱	false
MEMTOMEM_STM_PROXY__AUTO_INDEX__BACKGROUND	Stage 4를 요청 경로 외부에서 실행 (F4)	false
MEMTOMEM_STM_PROXY__AUTO_INDEX__MIN_CHARS	인덱싱 대상 최소 응답 크기	—
MEMTOMEM_STM_PROXY__AUTO_INDEX__MEMORY_DIR	출력 디렉터리	—
MEMTOMEM_STM_PROXY__AUTO_INDEX__NAMESPACE	자동 인덱싱 기억의 네임스페이스	proxy-{server}

standalone mms 서버에서는 시작 시 FileIndexer 엔진이 연결되지 않으므로 auto_index와 extraction이 현재 inert 상태입니다. 이 필드는 유효한 설정이지만, MCP-only adapter가 제공되기 전까지 LTM write-back은 수행하지 않습니다.

Proxy → Metrics / Extraction / Relevance scorer

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_PROXY__METRICS__ENABLED	호출 메트릭 기록	true
MEMTOMEM_STM_PROXY__EXTRACTION__ENABLED	Stage 4b EXTRACT (사실 추출)	false
MEMTOMEM_STM_PROXY__RELEVANCE_SCORER__SCORER	스코어러 백엔드	—
MEMTOMEM_STM_PROXY__COMPRESSION_FEEDBACK__ENABLED	stm_compression_feedback 기록	true
MEMTOMEM_STM_PROXY__PROGRESSIVE_READS__ENABLED	점진적 전달 읽기 텔레메트리 기록 (stm_progressive_stats로 노출)	true
MEMTOMEM_STM_PROXY__LOCK_TIMEOUT_SECONDS	내부 락 획득 상한. 타임아웃 시 느린 업스트림이 아닌 데드락/멈춘 홀더 신호로 취급	30.0

Proxy → Timeouts

아래 세 필드는 ~/.memtomem/stm_proxy.json의 업스트림 항목(UpstreamServerConfig)에 서버별로 설정합니다(환경 변수 아님). 미지정 시 아래 기본값이 모든 업스트림에 적용됩니다.

필드	설명	기본값
call_timeout_seconds	session.call_tool() 시도당 타임아웃. 초과 시 세션을 강제 리셋하고 재시도 루프로 복귀.	90.0
overall_deadline_seconds	재시도 포함 단일 호출의 전체 벽시계 예산. call_timeout × (max_retries+1) 최악값 폭주 방지.	180.0
compression.llm.llm_timeout_seconds	llm_summary 압축 타임아웃. 초과 시 truncate로 폴백.	60.0

Surfacing (Stage 3)

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_SURFACING__ENABLED	LTM 기반 능동적 서피싱 활성화	true
MEMTOMEM_STM_SURFACING__MIN_SCORE	관련성 최소 점수	0.03
MEMTOMEM_STM_SURFACING__MAX_RESULTS	호출당 주입되는 최대 기억 수	3
MEMTOMEM_STM_SURFACING__MIN_RESPONSE_CHARS	매우 작은 응답에는 서피싱 생략	5000
MEMTOMEM_STM_SURFACING__MIN_QUERY_TOKENS	추출 쿼리의 최소 토큰 수	3
MEMTOMEM_STM_SURFACING__DEDUP_TTL_SECONDS	세션 간 중복 제거 윈도우	604800 (7일)
MEMTOMEM_STM_SURFACING__FEEDBACK_ENABLED	stm_surfacing_feedback 수용	true
MEMTOMEM_STM_SURFACING__AUTO_TUNE_ENABLED	도구별 임계값 자동 튜닝	true
MEMTOMEM_STM_SURFACING__QUERY_RETENTION_DAYS	피드백 DB의 원문 쿼리 텍스트 보존 일수. 이후 column만 비움. 0은 cleanup 비활성화	30
MEMTOMEM_STM_SURFACING__PERSIST_QUERY_TEXT	true면 원문 쿼리 저장, false면 sha256:<16-hex> digest 저장	true
MEMTOMEM_STM_SURFACING__FEEDBACK_DEMOTION_ENABLED	반복 negative feedback을 받은 기억을 주입 전에 로컬 필터링	true
MEMTOMEM_STM_SURFACING__FEEDBACK_DEMOTION_NEGATIVE_THRESHOLD	로컬 demotion 적용 전 필요한 서로 다른 negative surfacing 이벤트 수	3
MEMTOMEM_STM_SURFACING__LTM_MCP_TRANSPORT	LTM MCP 전송: stdio, sse, streamable_http	stdio
MEMTOMEM_STM_SURFACING__LTM_MCP_COMMAND	stdio 전송에서 LTM 서버를 실행할 MCP 명령어	memtomem-server
MEMTOMEM_STM_SURFACING__LTM_MCP_ARGS	LTM 명령어 인자 (JSON 리스트)	[]
MEMTOMEM_STM_SURFACING__LTM_MCP_URL	sse / streamable_http LTM 엔드포인트 URL	""
MEMTOMEM_STM_SURFACING__LTM_MCP_HEADERS	네트워크 LTM 전송용 정적 헤더(JSON object)	null

주입 모드(기본 append, 추가로 prepend / section)는 MEMTOMEM_STM_SURFACING__INJECTION_MODE로 설정합니다.

Hook / Daemon

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_HOOK__USE_DAEMON	mms hook 서피싱을 cold in-process 경로 대신 warm local daemon으로 처리	true
MEMTOMEM_STM_HOOK__DAEMON_TIMEOUT_SECONDS	hook-to-daemon 왕복 타임아웃	2.5
MEMTOMEM_STM_HOOK__FALLBACK	daemon 미가용 시 동작: skip 또는 cold	skip
MEMTOMEM_STM_HOOK__AUTO_SPAWN	첫 적격 hook 호출에서 daemon을 fire-and-forget spawn	true
MEMTOMEM_STM_HOOK__RECORD_FEEDBACK_EVENTS	hook 서피싱 피드백/쿼리 이벤트 저장. 기본값은 dedup만 유지하고 원문 쿼리 텍스트는 저장하지 않음	false
MEMTOMEM_STM_HOOK__COMPRESSION__ENABLED	built-in Bash updatedToolOutput 압축 활성화	false
MEMTOMEM_STM_HOOK__COMPRESSION__MAX_CHARS	Bash output replacement 대상 문자 예산	16000
MEMTOMEM_STM_DAEMON__HOST	로컬 daemon bind 주소. loopback-only 유지 권장	127.0.0.1
MEMTOMEM_STM_DAEMON__IDLE_TIMEOUT_SECONDS	이 초 동안 idle이면 daemon 중지. 0은 idle shutdown 비활성화	900.0

Langfuse (관측성)

Variable	Description	Default
MEMTOMEM_STM_LANGFUSE__ENABLED	스팬 전송	false
MEMTOMEM_STM_LANGFUSE__PUBLIC_KEY	Langfuse public key	—
MEMTOMEM_STM_LANGFUSE__SECRET_KEY	Langfuse secret key	—
MEMTOMEM_STM_LANGFUSE__HOST	Langfuse 호스트 URL	—
MEMTOMEM_STM_LANGFUSE__SAMPLING_RATE	0.0–1.0	1.0

MEMTOMEM_STM_LANGFUSE__ENABLED=true 로 설정했는데 [langfuse] extra 가 설치되어 있지 않으면 시작 시점에 ValueError 로 실패합니다(v0.1.16 이후 fail-fast). 먼저 extra 를 설치하거나 enabled=false 로 두세요 — 기존의 “조용히 비활성화 + WARNING” 동작은 제거되었으므로, 설정 오타로 트레이싱이 말없이 꺼지는 일은 없습니다.

압축 전략 (MEMTOMEM_STM_PROXY__DEFAULT_COMPRESSION)

Strategy	용도
auto	기본값 — 콘텐츠 유형별 자동 선택
hybrid	Markdown (구조 보존 + 비핵심 섹션 축약)
selective	쿼리 관련 섹션만 유지
progressive	대용량 콘텐츠, 커서 기반 분할 전송 (무손실)
extract_fields	JSON 딕셔너리
schema_pruning	대형 JSON 배열
skeleton	API 문서 (스키마만 유지)
llm_summary	LLM 기반 요약 (Ollama / OpenAI)
truncate	폴백 절삭
none	패스스루

전체 목록: upstream 저장소의 configuration.md.