개요

memtomem-stm이란?

memtomem-stm은 AI 에이전트와 기존 MCP 서버 사이에서 호출을 중계하는 단기 기억(STM) 프록시입니다. 에이전트 코드를 바꾸지 않아도 STM을 거치는 호출에 응답 압축, 관련 기억 자동 추가, 노출 도구 정리를 적용할 수 있습니다. 토큰 절감률은 응답 형태, 설정한 예산, 작업 특성에 따라 달라집니다.

이럴 때 씁니다

MCP 도구 응답이 너무 커서 컨텍스트가 금방 찰 때 — STM은 경유하는 filesystem, GitHub 등의 MCP 응답을 내용에 맞춰 정해진 문자·토큰 예산 안으로 줄입니다.
에이전트에 명시 요청 없이 과거 기억을 자동으로 붙여주고 싶을 때 — LTM 단독 구성에서는 에이전트가 검색 도구를 호출하지만, STM 앞단을 통과한 적격 응답에는 별도 검색 호출 없이 관련 기억을 붙일 수 있습니다.
에이전트에 노출되는 도구 목록을 정리하고 싶을 때 — STM이 응답하지 않는 서버, 자격 증명이 담긴 설명, 이름이 겹치는 도구를 에이전트에 보여 주는 목록에서 걸러 냅니다.
프록시를 부담 없이 먼저 시험해 보고 싶을 때 — STM은 기존 MCP 서버 설정을 가져와 앞단에서 호출을 중계합니다. mms eject로 서버를 원래 클라이언트 설정에 복원하면 STM 도입 이전 상태로 돌아갈 수 있습니다.

3단계로 시작하기

uv tool install memtomem-stm                             # 1. 설치
mms init --demo --client auto                            # 2. 실행 가능한 데모 구성 + 감지된 클라이언트 등록
mms doctor                                               # 3. 전체 설정 진단

mms init --demo는 실행 결과가 일정한 내장 읽기 전용 MCP 서버를 구성합니다. --client auto는 감지한 지원 클라이언트에 STM을 등록합니다. 이후에는 mms register --client claude, --client codex, --client auto로 등록 대상을 바꿀 수 있습니다. 실제 호출, 지표, 중복 경로 정리, 원복까지는 MCP 서버에 STM 추가를 참고하세요.

핵심 기능

능동적 서피싱 — 에이전트가 따로 요청하지 않아도 관련 기억을 찾아 응답에 붙이는 기능입니다. 도구를 호출할 때마다 5단계 관련성 검사(맥락 추출 → 검색어 적합성 → LTM 검색 → 점수 기준 → 중복 제거)를 거치며, 조건을 충족한 기억만 넣습니다. 연결한 MCP 서버별로 켜고 끌 수 있어(mms surfacing <server> on|off) 특정 서버의 응답만 제외할 수도 있습니다. 자세한 내용은 능동적 서피싱을 참고하세요.
응답 압축 — JSON, 마크다운, API 문서, 일반 텍스트 등 내용의 형식에 맞춰 10가지 전략 가운데 하나를 선택합니다. 현재 검색어와의 관련성을 반영해 공간을 배분하고, JSON은 유효한 형식을 유지합니다. 자세한 내용은 압축 전략을 참고하세요.
노출 도구 정리 — STM은 연결한 서버의 도구를 모두 그대로 넘기지 않고, 에이전트에 보여 줄 목록을 정리합니다. 응답하지 않는 서버의 도구, 설명에 자격 증명으로 보이는 문자열이 있는 도구, 이름이 겹치거나 길이 제한을 넘는 도구는 제외합니다. 노출 정책은 exposure.profile(strict 기본 / review / explore)로 조정합니다. stm_admin(action="proxy_health")에서는 발견한 도구 수와 실제로 보여 준 도구 수(discovered N / advertised M)를 확인할 수 있습니다.
되돌릴 수 있는 가져오기 — 가져온 서버의 출처를 기록하므로 mms list의 ORIGIN 열에서 직접 등록한 서버와 가져온 서버를 구분할 수 있습니다. *는 클라이언트의 원본 등록을 정리했다는 뜻입니다. mms eject는 원본 등록이 정상적으로 복원된 뒤에만 STM 항목을 제거합니다.

작동 방식

AI 에이전트
    ↕  MCP 프로토콜
memtomem-stm (STM 프록시)
    ├── ↕ 관련 기억 검색 → memtomem (LTM)
    └── ↕ 중계된 호출 → 연결한 MCP 서버
                           (filesystem, GitHub, …)

STM은 모든 MCP 도구 호출을 다음 순서로 처리합니다.

CLEAN — 요청 정규화 (노이즈 제거, 형식 통일)
COMPRESS — 응답 크기 축소 (10가지 전략 중 자동 선택)
SURFACE — LTM에서 관련 기억 조회·주입 (5단계 관련성 검사)

기본 제공 mms 실행 환경은 기억을 LTM에 다시 기록하지 않습니다. 응답 처리 순서는 CLEAN → COMPRESS → SURFACE이며, SURFACE 단계에서는 MCP를 통해 LTM의 기억을 읽기만 합니다.

LTM과의 관계

STM과 LTM은 독립적인 패키지로, Python 종속성 없이 MCP 프로토콜로만 통신합니다. 각각 독립적으로 배포·업그레이드할 수 있습니다.

	LTM (memtomem)	STM (memtomem-stm)
역할	영구 저장 및 검색	실시간 프록시 및 압축
필수 여부	예 (핵심)	선택 사항
통신 방식	직접 MCP 서버	MCP 프록시 → LTM 검색

패키지 정보


PyPI	`memtomem-stm`
최신 릴리스	`0.6.1`
CLI	`mms`
라이선스	Apache 2.0
GitHub	memtomem/memtomem-stm

다음 단계

MCP 서버에 STM 추가 — 데모, 실제 프록시 호출, 지표, 원복
능동적 서피싱 — 5단계 관련성 검사와 피드백 기반 자동 조정
압축 전략 — 10가지 전략과 자동 선택 과정
MCP 도구 — STM 관리 도구와 관찰성 도구
CLI 레퍼런스 — mms 명령 전체 목록

제한과 안전한 재시도

기본 proxy.max_upstream_bytes는 디코딩 후 compact JSON 기준 40 MiB(41,943,040바이트)입니다. 메타데이터·비텍스트 블록·오류 콘텐츠를 포함하며, 전송 바이트나 최대 메모리 사용량을 보장하는 제한은 아닙니다.

시간 초과나 연결 끊김이 발생해도 업스트림에서는 실행되었을 수 있습니다. 결과가 불명확한 실패의 재시도는 재실행 안전 정책과 남은 재시도·시간 예산을 모두 충족해야 합니다. 주석 없는 도구를 자동으로 안전하다고 간주하지 않습니다. 세션 재시작은 부작용을 되돌리지 않습니다. 종료 감시와 부모 프로세스 생존 확인 설정은 환경 변수 레퍼런스에서 확인하세요.