memanto-mcp

Claude를 위한 타입 지정 의미론적 메모리. 규제 대상 B2B 에이전트를 위해 설계된 의견이 반영된 메모리입니다.

대부분의 "메모리 MCP" 서버는 save_memory(text)만 제공하고 끝납니다. 이 서버는 의견이 반영된 메모리 모델(타입이 지정된 레코드: fact, decision, commitment, instruction 등), 모든 쓰기에 대한 출처 및 신뢰도, 테넌트 인식 범위 지정, 그리고 이중 시간(bi-temporal) 회상을 제공합니다. 또한 Claude가 언제 기억하고, 회상하고, 답변해야 하는지, 그리고 인용과 테넌트 분리를 어떻게 깔끔하게 유지해야 하는지 알려주는 Claude 스킬을 함께 제공합니다.

Anthropic 플랫폼에서 법률 기술, 금융, 의료, 고객 운영, 내부 지식 작업 등 B2B 에이전트를 구축하고 있다면, 이 도구는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

차별점

• 타입 지정 메모리. 13가지 일급 메모리 타입(fact, preference, goal, decision, commitment, instruction, relationship, context, observation, event, artifact, learning, error)을 지원합니다. 잘못된 타입은 회상 시 노이즈를 유발합니다. 올바른 타입을 선택하는 것은 API 계약의 일부입니다.

• 모든 레코드에 대한 출처 및 신뢰도. explicit_statement / inferred / observed / validated / corrected / imported와 0.0~1.0 사이의 신뢰도 점수를 제공합니다. min_confidence를 통해 회상 시 필터링이 가능합니다. 감사 추적은 데이터에 내장되어 있습니다.

• 이중 시간(Bi-temporal) 읽기. recall_as_of(date)는 특정 날짜 시점의 메모리를 반환하며, recall_current는 대체/만료된 레코드를 제외합니다. "<날짜>에 우리가 무엇을 알고 있었는가" 워크플로우를 위해 구축되었습니다.

• 제공되는 Claude 스킬. skills/memanto-memory/SKILL.md는 Claude에게 각 동사를 언제 사용해야 하는지, 복합 agent_id를 통해 테넌트 경계 내에서 메모리 범위를 어떻게 지정해야 하는지, 원시 회상이 합성된 답변보다 나은 경우(외부용 텍스트 작성 시 항상 원시 회상 사용), 그리고 읽기 시 메모리 본문을 신뢰할 수 없는 것으로 취급하는 방법을 알려줍니다.

• 단일 프로세스. memanto Python 서비스 계층을 직접 래핑하므로 별도의 REST 프로세스를 실행할 필요가 없습니다.

Related MCP server: Kronvex

이 도구가 아닌 것

• 범용 벡터 저장소가 아닙니다. 메모리는 짧고 구조화되어 있으며 타입이 지정되어 있습니다. 10만 개의 계약서를 인덱싱해야 한다면 문서 저장소에서 수행하고, 이 도구는 에이전트가 그에 대해 내리는 결정, 약속, 관찰을 위해 사용하세요.

• (아직은) 백엔드 독립적이지 않습니다. 현재 벡터 백엔드로 Moorcheh에 결합되어 있습니다. 무료 티어는 월 10만 건의 작업이며, 플러그인 가능한 백엔드는 로드맵에 있습니다.

• 엔터프라이즈 감사 시스템이 아닙니다. 이 스킬은 규제 대상 배포에 필요한 사항에 대해 의견을 제시하지만, 서버가 이를 모두 강제하지는 않습니다. 누락된 부분은 로드맵을 참조하세요.

도구

memanto 네임스페이스 하의 9가지 MCP 도구:

설치

Cowork 플러그인으로 사용 (Anthropic의 Cowork 모드)

1. 최신 memanto-mcp.plugin 릴리스를 다운로드합니다.

2. 플러그인 설치 UI를 통해 Cowork에 드롭합니다.

3. Cowork이 상속하는 환경 변수에 MOORCHEH_API_KEY를 설정한 후 Cowork을 재시작합니다.

독립형 MCP 서버로 사용 (Claude Code, Cline, Cursor, Continue 등)

pip install memanto-mcp
export MOORCHEH_API_KEY="mch_..."

그런 다음 MCP 호스트를 바이너리에 지정합니다. Claude Code:

claude mcp add memanto -- memanto-mcp

Cursor / Cline / Continue: memanto-mcp 명령어를 사용하는 stdio 서버로 MCP 설정에 추가합니다.

스킬을 지원하는 MCP 호스트(Cowork, 스킬 플러그인이 있는 Claude Code)에서 번들 스킬을 로드하려면 skills/memanto-memory/SKILL.md를 호스트의 스킬 디렉토리에 복사하세요.

Moorcheh API 키 받기

https://console.moorcheh.ai/api-keys에서 가입하세요. 무료 티어는 월 10만 건의 작업입니다.

첫 실행

> Create a memanto agent called acme:matter-4711:user-jdoe and remember
> that this matter has a 60-day notice period.

Claude는 memanto_create_agent를 호출한 다음 memanto_remember(memory_type="fact", content="Matter 4711 (Acme): 60-day notice period.", confidence=0.95)를 호출합니다.

> What do we know about Matter 4711?

Claude는 memanto_recall(query="Matter 4711", agent_id="acme:matter-4711:user-jdoe")를 호출하고 저장된 사실을 인용합니다.

> What was our position on Matter 4711 before the redesign on 2026-03-01?

Claude는 memanto_recall_as_of(query="Matter 4711 position", agent_id=..., as_of_date="2026-02-28")를 호출합니다.

스킬의 범위 지정 방식

서버는 agent_id를 범위 지정 기본 요소로 사용합니다. 스킬은 Claude에게 이를 복합 키로 취급하도록 가르칩니다:

agent_id = "<tenant>:<workspace>:<actor>"

예: acme:matter-4711:user-jdoe. 테넌트 간 회상은 프로덕션 메모리 시스템에서 가장 영향력이 큰 실패 모드입니다. 스킬은 경계가 잘못되었을 때 조용히 빈 결과를 반환하는 대신 Claude가 이를 명확하게 거부하도록 합니다.

복합 키에 맞지 않는 축(관할권, 지역, 이해 상충 그룹, 제품 라인)의 경우 tags를 사용하세요. 회상 시 필터링이 가능합니다.

작성 규칙

사용자가 외부용 텍스트(계약 수정안, 고객용 이메일, 규제 서류, 임상 요약, 브리핑 메모 등)를 작성할 때, 스킬은 Claude에게 memanto_answer(합성)가 아닌 memanto_recall(원시 결과)을 사용하고 인용하도록 지시합니다. 의역된 인용문의 감사 비용은 너무 높기 때문입니다.

사용자가 조사, 탐색 또는 스스로 브리핑할 때는 memanto_answer를 사용해도 괜찮습니다.

로드맵

완전히 규제된 배포에서 필요하다고 가정하는 사항과 서버가 아직 수행하지 않는 사항에 대한 솔직한 격차는 ROADMAP.md에 문서화되어 있습니다. 주요 내용: 구조화된 source_uri + source_span 필드(현재 인용문은 content 내부에 인코딩됨), 버전 관리 변형 + 수정 API, 플러그인 가능한 저장소 백엔드, 비 stdio 호스트를 위한 HTTP 전송.

저장소 레이아웃

memanto-mcp/
├── .claude-plugin/plugin.json       # Cowork plugin manifest
├── .mcp.json                        # MCP server registration (Cowork)
├── server/memanto_mcp_server.py     # FastMCP server (stdio)
├── skills/memanto-memory/SKILL.md   # the bundled skill
├── pyproject.toml                   # for `pip install memanto-mcp`
├── README.md                        # this file
├── ROADMAP.md                       # what's missing, ranked
├── CONTRIBUTING.md
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE                          # MIT
└── docs/
    └── launch-post.md               # cross-post draft

기여

CONTRIBUTING.md를 참조하세요. 현재 가장 영향력이 큰 두 가지 기여는 (1) 플러그인 가능한 저장소 백엔드(인터페이스 + SQLite 또는 pgvector 구현)와 (2) 구조화된 인용 모델(source_uri + source_span + quote)입니다. 둘 다 로드맵에 있습니다.

라이선스

MIT. LICENSE를 참조하세요.

크레딧

• memanto 및 Moorcheh — 이 도구가 래핑하는 타입 지정 메모리 모델 및 벡터 백엔드.

• Anthropic의 MCP 및 Agent Skills — 프로토콜 및 스킬 형식.

• 스킬에 정보를 제공한 게시된 패턴을 가진 엔터프라이즈 에이전트 시스템을 배포하는 팀들: Harvey, Hebbia, Robin AI, Clio, EvenUp, Casetext.

Anthropic 또는 Moorcheh와 제휴하지 않았습니다.