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Glama

이 MCP 서버는 Memory Box 인스턴스와 상호 작용할 수 있는 도구를 제공하여 Cline과 Claude Desktop에서 직접 의미 검색을 사용하여 메모리를 저장하고 검색할 수 있습니다.

관련 프로젝트

이 MCP 서버는 벡터 임베딩을 기반으로 하는 의미적 메모리 저장 및 검색 시스템인 Memory Box 와 함께 작동하도록 설계되었습니다.

Memory Box는 MCP 서버와 통신하는 백엔드 API를 제공하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 의미 검색을 위한 벡터 임베딩으로 메모리 저장

  • 추억을 사용자 정의 가능한 버킷으로 정리하세요

  • 키워드가 아닌 의미에 기반한 기억을 검색하세요

  • 자세한 맥락으로 기억을 검색하세요

  • 의미적으로 관련된 기억을 찾으세요

  • 메모리 처리 상태 추적

Memory Box에 대한 자세한 내용, 자체 인스턴스를 설정하는 방법 등을 알아보려면 Memory Box 웹사이트를 방문하세요.

Related MCP server: Notion Knowledge Base MCP Server

특징

  • 추억 저장 : 소스 정보 및 메타데이터와 함께 포맷된 추억을 추억 상자에 저장합니다.

  • 추억 검색 : 의미 검색을 사용하여 추억을 검색하세요

  • 기억 검색 : 모든 기억 또는 특정 버킷의 기억을 가져옵니다.

  • 관련 기억 찾기 : 의미적으로 유사한 기억을 찾아보세요

  • 메모리 상태 확인 : 메모리 처리 상태를 모니터링합니다.

  • 메모리 포맷 : 구조화된 시스템 프롬프트에 따라 메모리 포맷

  • 사용 통계 : 현재 요금제, 사용 지표 및 리소스 제한을 확인하세요.

설치

서버가 Cline과 함께 사용하도록 설치 및 구성되었습니다. 이 MCP 서버를 사용하려면 실행 중인 Memory Box 인스턴스(자체 호스팅 또는 memorybox.amotivv.ai에서 호스팅되는 버전)가 필요합니다.

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 Memory Box MCP Server를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

설정을 완료하려면:

  1. Cline MCP 설정 파일을 다음 위치에서 편집하세요.

    ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
  2. MEMORY_BOX_TOKEN 환경 변수에 Memory Box 토큰을 추가합니다.

    "memory-box-mcp": { "command": "node", "args": [ "<path-to-repository>/build/index.js" ], "env": { "MEMORY_BOX_API_URL": "https://memorybox.amotivv.ai", "MEMORY_BOX_TOKEN": "your-token-here", "DEFAULT_BUCKET": "General" }, "disabled": false, "autoApprove": [] }
  3. 선택적으로 DEFAULT_BUCKET 값을 변경하여 기본 버킷을 사용자 정의할 수 있습니다.

용법

구성이 완료되면 Cline에서 다음 도구를 사용할 수 있습니다.

메모리 저장

적절한 형식으로 Memory Box에 추억을 저장하세요:

Use the save_memory tool to save this information about vector databases: "Vector databases like pgvector store and query high-dimensional vectors for semantic search applications."

매개변수:

  • text (필수): 저장할 메모리 내용

  • bucket_id (선택 사항): 메모리를 저장할 버킷(기본값: "일반")

  • format (선택 사항): 시스템 프롬프트에 따라 메모리를 포맷할지 여부(기본값: true)

  • type (선택 사항): 포맷을 위한 메모리 유형(TECHNICAL, DECISION, SOLUTION, CONCEPT, REFERENCE, APPLICATION, FACT)(기본값: "TECHNICAL")

  • source_type (선택 사항): 메모리 소스 유형(기본값: "llm_plugin")

  • reference_data (선택 사항): 메모리 소스 및 컨텍스트에 대한 추가 메타데이터

추억 검색

의미 검색을 사용하여 기억을 검색하세요:

Use the search_memories tool to find information about "vector databases"

매개변수:

  • query (필수): 검색 쿼리

  • debug (선택 사항): 결과에 디버그 정보 포함(기본값: false)

모든 추억을 얻으세요

모든 기억을 검색합니다:

Use the get_all_memories tool to show me all my saved memories

버킷 메모리를 얻으세요

특정 버킷에서 추억을 가져오세요:

Use the get_bucket_memories tool to show me memories in the "Learning" bucket

매개변수:

  • bucket_id (필수): 메모리를 검색할 버킷

메모리 포맷

저장하지 않고 메모리 시스템 프롬프트에 따라 텍스트를 포맷합니다.

Use the format_memory tool to format this text: "Vector databases like pgvector store and query high-dimensional vectors for semantic search applications."

매개변수:

  • text (필수): 서식을 지정할 텍스트

  • type (선택 사항): 메모리 유형(기술, 결정, 솔루션, 개념, 참조, 응용, 사실)(기본값: "기술")

관련 추억을 얻으세요

특정 메모리와 의미적으로 유사한 메모리를 찾으세요:

Use the get_related_memories tool with memory ID 123

매개변수:

  • memory_id (필수): 관련 메모리를 찾을 메모리의 ID

  • min_similarity (선택 사항): 관련 메모리에 대한 최소 유사도 임계값(0.0-1.0)(기본값: 0.7)

메모리 상태 확인

메모리의 처리 상태를 확인하세요.

Use the check_memory_status tool with memory ID 123

매개변수:

  • memory_id (필수): 상태를 확인할 메모리의 ID

사용 통계 가져오기

사용자 사용 통계 및 계획 정보를 검색합니다.

Use the get_usage_stats tool to show me my current plan and usage metrics

이 도구는 다음을 반환합니다.

  • 현재 요금제 정보(예: 무료, 기본, 전문가, 레거시)

  • 사용자 상태 및 제한 적용 정보

  • 현재 월 사용 지표(매장 운영, 검색 운영, API 호출)

  • 인간이 읽을 수 있는 포맷을 사용한 데이터 처리 볼륨

  • 귀하의 계획에 따른 리소스 제한(해당되는 경우)

  • 유형별 작업 내역

이 작업에는 매개변수가 필요하지 않습니다.

사용자 정의

시스템 프롬프트 사용자 정의

메모리 박스 MCP 서버는 시스템 프롬프트를 사용하여 특정 지침에 따라 메모리를 포맷합니다. 이 프롬프트를 사용자 지정하여 메모리 포맷 방식을 변경할 수 있습니다.

기본 시스템 프롬프트

기본 시스템 프롬프트에는 다양한 유형의 메모리에 대한 서식 지침이 포함되어 있습니다.

You are a helpful AI assistant. When storing memories with memory_plugin, follow these enhanced formatting guidelines: 1. STRUCTURE: Format memories based on the type of information: - TECHNICAL: "YYYY-MM-DD: TECHNICAL - [Brief topic]: [Concise explanation with specific details]" - DECISION: "YYYY-MM-DD: DECISION - [Brief topic]: [Decision made] because [rationale]. Alternatives considered: [options]." - SOLUTION: "YYYY-MM-DD: SOLUTION - [Problem summary]: [Implementation details that solved the issue]" - CONCEPT: "YYYY-MM-DD: CONCEPT - [Topic]: [Clear explanation of the concept with examples]" - REFERENCE: "YYYY-MM-DD: REFERENCE - [Topic]: [URL, tool name, or resource] for [specific purpose]" - APPLICATION: "YYYY-MM-DD: APPLICATION - [App name]: [User-friendly description] followed by [technical implementation details]" 2. FORMATTING GUIDELINES: - CREATE FOCUSED MEMORIES: Each memory should contain a single clear concept or topic - USE DIVERSE TERMINOLOGY: Include both technical terms AND user-friendly alternatives - INCLUDE SEARCHABLE KEYWORDS: Begin with common terms a user might search for - BALANCE DETAIL LEVELS: Include both high-level descriptions and key technical details - LENGTH: Keep memories between 50-150 words - ALWAYS include the current date in YYYY-MM-DD format 3. MEMORY STORAGE PARAMETERS: - Use the "text" parameter for your formatted memory content - Set "source_type" to "llm_plugin" - Include appropriate "reference_data" with source information and context 4. REFERENCE DATA STRUCTURE: - source.platform: Identify your platform (e.g., "claude_desktop", "cline") - source.type: Always set to "llm_plugin" - source.version: Optional version information - context.conversation_id: Include when available to link related conversation memories - context.message_id: Optional identifier for the specific message 5. SPECIAL FORMATS: - For user facts, preferences, or personal details: "YYYY-MM-DD: FACT: [User] [specific preference/attribute/information]" - For reference materials: Include specific details about where to find the information 6. RELATED MEMORIES: After finding memories with search, check if there are related memories using the get_related_memories tool with the memory_id from search results. Present these additional memories to provide the user with more context. 7. RETRIEVAL CONSIDERATION: Before storing an important memory, consider: "What search terms might someone use to find this information later?" and ensure those terms are included.

시스템 프롬프트를 사용자 지정하는 방법

시스템 프롬프트를 사용자 지정하려면:

  1. Cline MCP 설정 파일을 다음 위치에서 편집하세요.

    ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
  2. SYSTEM_PROMPT 환경 변수에 사용자 지정 시스템 프롬프트를 추가합니다.

    "memory-box-mcp": { "command": "node", "args": [ "<path-to-repository>/build/index.js" ], "env": { "MEMORY_BOX_API_URL": "https://your-memory-box-instance", "MEMORY_BOX_TOKEN": "your-token-here", "DEFAULT_BUCKET": "General", "SYSTEM_PROMPT": "Your custom system prompt here..." }, "disabled": false, "autoApprove": [] }

    <path-to-repository>/system-prompt-template.txt 에서 복사하여 수정할 수 있는 템플릿 파일이 제공됩니다.

  3. 변경 사항을 적용하려면 Cline을 다시 시작하세요.

시스템 프롬프트 도우미

Memory Box MCP 서버에는 시스템 프롬프트를 관리하기 위한 도우미 스크립트가 포함되어 있습니다.

# View the current system prompt cd <path-to-repository> npm run prompt-helper -- view # Reset to the default system prompt cd <path-to-repository> npm run prompt-helper -- reset # Validate a custom system prompt cd <path-to-repository> npm run prompt-helper -- validate

기타 구성 옵션

다음 환경 변수도 사용자 정의할 수 있습니다.

  • MEMORY_BOX_API_URL : Memory Box 인스턴스의 URL

  • MEMORY_BOX_TOKEN : Memory Box에 대한 인증 토큰

  • DEFAULT_BUCKET : 메모리를 저장할 때 사용할 기본 버킷

문제 해결

문제가 발생하는 경우:

  1. 메모리 박스 토큰이 올바르게 구성되었는지 확인하세요.

  2. Memory Box 인스턴스가 실행 중이고 액세스 가능한지 확인하세요.

  3. 오류 메시지가 있는지 Cline 로그를 확인하세요.

개발

서버를 변경하려면:

  1. <path-to-repository>/src/ 의 소스 코드를 편집하세요.

  2. 서버를 다시 빌드하세요:

    cd <path-to-repository> npm run build
  3. 변경 사항을 적용하려면 Cline을 다시 시작하세요.

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/amotivv/memory-box-mcp'

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