Memento MCP

📖 English Documentation

AnchorMind

> AI에게 기억을 줍니다. 그리고 그 기억을 발판으로 성장하게 합니다.

매일 아침 기억이 리셋되는 신입직원을 상상해보라. 어제 가르친 것도, 지난주 함께 해결한 문제도, 취향도 전부 까먹는다. AnchorMind는 이 신입에게 기억을 심어준다.

AnchorMind는 MCP(Model Context Protocol) 기반 에이전트 장기 기억 서버다. 세션이 종료되어도 중요한 사실, 결정, 에러 패턴, 절차를 유지하고 다음 세션에서 복원한다.

> 이 프로젝트는 memento-mcp라는 이름으로 시작했다. 기억을 다루는 프로젝트에 잘 어울리는 이름이라고 지금도 생각하지만, 같거나 비슷한 이름의 프로젝트가 많아 AnchorMind로 바꿨다. 흘러가는 대화 속에서 남길 가치가 있는 기억을 닻처럼 붙들어 고정한다는 뜻이며, 세션이 끝나도 유실되지 않는 이 시스템의 앵커 파편(anchor fragment) 개념과도 맞닿아 있다.

단순한 기억의 도서관이 아니다. 피드백이 쌓이면 연결이 강해지고, 경험이 반복되면 패턴이 추상화되고, 세션이 이어지면 이야기가 생긴다. 기억하는 AI가 아니라 경험으로 성장하는 AI를 지향한다.

> [!TIP] > 설치·설정을 직접 다루기 부담스럽다면 Claude Code·Cursor·Codex 같은 AI 어시스턴트에 다음 한 문장을 전달하면 된다. > > > "anchormind 저장소를 내 환경에 설치하고, docs/INSTALL.md와 SKILL.md를 읽어 권장 설정을 적용한 뒤 동작을 검증해 줘." > > 의존성 설치, .env 구성, MCP 등록, 헬스 체크까지 AI가 안내한다. 자세한 위임 절차는 docs/INSTALL.md 참고.

30초 체험

AI에게 무언가를 기억시키고, 다음 세션에서 꺼내 보는 흐름이다:

[세션 1]
사용자: "우리 프로젝트는 PostgreSQL 15를 쓰고, 테스트는 Vitest로 돌려"
  → AI가 remember 호출 → 파편 2개 저장

[세션 2 — 다음 날]
  → AI가 context 호출 → "PostgreSQL 15 사용", "Vitest 테스트" 자동 복원
사용자: "테스트 어떻게 돌리더라?"
  → AI가 recall 호출 → "Vitest로 테스트 실행" 파편 반환
  → AI: "이 프로젝트는 Vitest를 사용합니다. npx vitest로 실행하세요."

매 세션마다 같은 설명을 반복할 필요가 없다.

설치

필수: Node.js 20+, PostgreSQL (pgvector 확장)

> 서버 실행은 Node.js 20 이상에서 동작한다. 다만 개발용 단위시험은 --experimental-test-module-mocks를 쓰며 이 기능은 Node.js 24에서만 안정적이다. 시험을 돌리려면 Node.js 24를 쓴다.

cp .env.example.minimal .env
# .env 값을 편집한 뒤 셸에 반영
export $(grep -v '^#' .env | grep '=' | xargs)
npm install
npm run migrate
node server.js

OpenAI API 없이 로컬 임베딩을 사용하려면 .env에 EMBEDDING_PROVIDER=transformers를 추가한다. 기동 시 Xenova/multilingual-e5-small 모델을 자동으로 다운로드한다. 단, OpenAI 임베딩으로 이미 저장된 데이터와 혼용하면 차원이 불일치하므로 새로 마이그레이션된 DB에서만 사용할 것.

서버가 뜬 뒤에는 First Memory Flow로 동작을 검증한다.

다른 플랫폼 설정은 위 호환 플랫폼 테이블 참조.

업데이트

cd ~/memento-mcp
git pull origin main
npm install
npm run migrate
# 서비스 재시작 (systemd / pm2 / docker 등 환경에 맞게)

• npm run migrate는 .env의 DB 설정을 자동으로 사용한다. DATABASE_URL 수동 지정 불필요.
• pgvector 스키마는 자동 감지된다. PGVECTOR_SCHEMA 설정은 대부분 불필요.

Claude Code 연동

claude mcp add CLI로 등록한다 (HTTP 타입 MCP 서버는 settings.json에 수동 기재해도 인식되지 않는다).

claude mcp add memento http://localhost:57332/mcp \
  --transport http \
  --scope user \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_KEY"

등록은 ~/.claude.json에 저장된다. 확인:

claude mcp list
# memento: http://localhost:57332/mcp (HTTP) - ✓ Connected

프로젝트 단위로 공유하려면 저장소 루트의 .mcp.json에 기재한다. 상세 설정은 Claude Code Configuration 참조.

Codex Desktop 연동

Codex Desktop 등 일부 MCP 클라이언트는 deferred/lazy tool discovery를 쓴다. tool_search가 검색어와 limit에 따라 일부 도구만 노출하므로, 항상 존재하는 recall이 저장 편향 쿼리+낮은 limit에서 빠질 수 있다. recall이 안 보이면 더 넓은 쿼리와 limit 20 이상으로 재검색한다. 권장: 에이전트 system prompt/instructions에 이 재검색 규칙을 미리 심어 초기 discovery 루프를 차단한다.

• query: memento context recall remember reflect batch_remember search_traces reconstruct_history
• limit: 20 이상