Vector Memory MCP 서버

AI 어시스턴트를 위한 의미론적 메모리 스토리지. 세션 전반에 걸쳐 지속되는 결정, 패턴 및 컨텍스트를 저장합니다.

벡터 기반 메모리 스토리지를 제공하는 로컬 우선 MCP 서버입니다. 로컬 임베딩과 sqlite-vec을 사용하는 SQLite를 활용하여 빠르고 개인적인 의미론적 검색을 단일 파일에서 수행합니다.

기능

• 로컬 및 비공개 - 모든 임베딩은 로컬에서 생성되며(all-MiniLM-L6-v2, 384차원), 데이터는 단일 SQLite 파일에 저장됩니다.

• 의미론적 검색 - 의도 기반 순위 지정이 포함된 하이브리드 벡터 + 전체 텍스트 검색

• 일괄 작업 - 여러 메모리를 한 번에 저장, 업데이트, 삭제 및 검색

• 세션 웨이포인트 - 세션 간 프로젝트 컨텍스트 저장 및 복원

• 대화 기록 - Claude Code 세션 기록 인덱싱 및 검색

• MCP 네이티브 - 표준 프로토콜을 사용하여 모든 MCP 호환 클라이언트와 작동

Related MCP server: Memorious MCP

설치

원하는 통합 수준에 따라 Vector Memory를 설치하는 두 가지 방법이 있습니다.

옵션 A: Claude Code 플러그인 (권장)

플러그인으로 설치하여 MCP 서버, 세션 수명 주기 후크, 웨이포인트 기술 및 컨텍스트 모니터링 등 모든 기능을 자동으로 관리할 수 있습니다.

# Add the marketplace
claude plugin marketplace add AerionDyseti/vector-memory-mcp

# Install the plugin
claude plugin install vector-memory@vector-memory-mcp

이 명령은 저장소를 복제하고 소스에서 직접 MCP 서버를 실행합니다. 후크는 세션 시작/지우기/압축 이벤트를 처리하며, 기술은 /waypoint:set, /waypoint:get 및 메모리 사용 지침을 제공합니다.

옵션 B: MCP 서버 전용

후크나 기술 없이 메모리 스토리지 기능만 필요하거나 Claude Code가 아닌 MCP 클라이언트를 사용하는 경우 npm을 통해 MCP 서버만 설치하십시오.

bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp

최초 설치 시 ML 모델(~90MB)을 다운로드합니다. 시간이 다소 걸릴 수 있습니다.

그런 다음 MCP 클라이언트 구성(예: ~/.claude/settings.json)에 추가하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "vector-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["--bun", "@aeriondyseti/vector-memory-mcp"]
    }
  }
}

사전 요구 사항

• Bun 1.0 이상

• MCP 호환 클라이언트 (Claude Code, Claude Desktop 등)

도구

설치 후 MCP 클라이언트를 다시 시작하십시오. 이제 다음 도구에 액세스할 수 있습니다:

사용법

메모리 저장:

You: "Remember that we use Drizzle ORM for database access"
Assistant: [calls store_memories]

메모리 검색:

You: "What did we decide about the database?"
Assistant: [calls search_memories with relevant query]

세션 웨이포인트:

You: "Save context for next session"
Assistant: [calls set_waypoint with summary, completed items, next steps]

대화 기록 (--enable-history 필요):

You: "What did we discuss about the API design last week?"
Assistant: [calls search_memories with history_only: true, history_before/after filters]

구성

CLI 플래그:

릴리스 채널

플러그인 사용자: 플러그인은 저장소의 기본 브랜치를 추적합니다. 채널을 전환하려면 특정 브랜치나 태그에서 다시 설치하십시오.

npm 사용자: 기본적으로 안정적인 릴리스가 제공됩니다:

bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp

향후 변경 사항을 테스트하기 위한 사전 릴리스 채널을 사용할 수 있습니다. 이 채널은 불안정하며 예고 없이 중단될 수 있으므로 사용 시 주의하십시오.

# Install the dev channel
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@dev

# Pin to a specific pre-release version
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@2.1.0-dev.1

# Go back to stable
bun install -g @aeriondyseti/vector-memory-mcp@latest

경고: 사전 릴리스 버전에는 아직 확정되지 않은 주요 변경 사항, 불완전한 기능 또는 데이터 마이그레이션 요구 사항이 포함될 수 있습니다. 의존하는 프로덕션 워크플로우에서는 사용하지 마십시오.

1.x(LanceDB)에서 마이그레이션

버전 2.0에서는 스토리지를 LanceDB에서 SQLite(sqlite-vec)로 교체했습니다. 1.x 버전의 기존 데이터가 있는 경우 서버가 이를 자동으로 감지하고 마이그레이션을 요청합니다:

vector-memory-mcp migrate

이 작업은 LanceDB 디렉토리를 읽고 새 SQLite 파일을 작성한 다음, 교체 지침을 출력합니다. 원본 데이터는 수동으로 삭제하기 전까지 보존됩니다.

변경 사항:

• 스토리지: LanceDB 디렉토리(~845개 파일) → 단일 .db 파일

• 종속성: 223MB(@lancedb/lancedb + apache-arrow) → 24KB(sqlite-vec)

• 런타임: Node.js 지원 중단, Bun 필수(bun:sqlite 사용)

개발

git clone https://github.com/AerionDyseti/vector-memory-mcp.git
cd vector-memory-mcp
bun install

bun run test      # Run all tests
bun run dev       # Watch mode
bun run typecheck # Type checking

릴리스 기록은 CHANGELOG.md를, 계획된 기능은 ROADMAP.md를 참조하십시오.

기여

기여를 환영합니다! 도움이 필요한 영역은 issues를 참조하십시오.

라이선스

MIT - LICENSE 참조

MCP SDK, sqlite-vec 및 Transformers.js로 구축됨