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MCP Memory Server

Blockbrain(또는 모든 MCP 클라이언트)을 위한 영구 에이전트 메모리 — Markdown 파일 + SQLite FTS5 전문 검색 기반.

왜 필요한가?

Blockbrain 에이전트는 세션 간 메모리를 유지하지 않습니다. 모든 대화는 빈 상태에서 시작됩니다. 이 MCP 서버가 그 문제를 해결합니다 — 에이전트가 학습한 내용을 저장하고 다음에 다시 불러올 수 있습니다.

작동 방식:

  • 에이전트가 문제를 해결 → memory_save를 호출하여 해결책 저장

  • 에이전트가 새 작업을 시작 → memory_recall을 호출하여 유사한 과거 문제 확인

  • 모든 메모리는 읽기 가능한 Markdown 파일로 저장 + 빠른 검색을 위해 SQLite에 인덱싱

Related MCP server: universal-memory-mcp

도구

도구

설명

memory_save

메모리 항목 저장 (주제, 제목, 내용)

memory_recall

키워드/주제로 메모리 검색 (FTS5)

memory_list_topics

저장된 모든 주제와 항목 수 나열

memory_delete

ID로 메모리 항목 삭제

빠른 시작 (Docker)

# 1. Clone
git clone https://github.com/lanlibbi/mcp-memory-server.git
cd mcp-memory-server

# 2. Configure
cp .env.example .env
# Edit .env — set MEMORY_API_KEY!
# Generate a key: openssl rand -hex 32

# 3. Run
docker compose up -d

# 4. Verify
curl http://localhost:8080/health

Blockbrain 연동

  1. 서버를 공개적으로 노출 — Blockbrain에는 HTTPS URL이 필요합니다:

    • 옵션 A: Cloudflare Tunnel (cloudflared tunnel --url http://localhost:8080)

    • 옵션 B: TLS가 있는 모든 리버스 프록시 (nginx, Caddy, Traefik)

    • 옵션 C: 테스트용 ngrok (ngrok http 8080)

  2. Blockbrain에 등록:

    • Admin → Agents → MCP Servers로 이동

    • "+ Add MCP Server" 클릭

    • 다음을 입력:

      • 이름: Memory Server

      • 서버 URL: https://<your-public-url>/sse

      • 전송 방식: SSE

      • 인증: API Key

      • API Key: (.env의 값)

    • 저장 및 활성화

  3. 에이전트에 할당하고 에이전트의 시스템 프롬프트에 지침 추가:

    Before starting a new task, call memory_recall with keywords related to the task.
    After completing a task or learning something new, call memory_save with:
    - topic: a category for the task (e.g. "contract-review", "supplier-issue")
    - title: a short descriptive title
    - content: what was the problem, what was the solution, what was learned

구성

모든 구성은 환경 변수를 통해 설정:

변수

기본값

설명

MEMORY_API_KEY

(비어 있음 = 인증 없음)

X-API-Key 헤더용 API 키

MEMORY_DATA_DIR

/data/memories

Markdown 파일 저장 위치

MEMORY_PORT

8080

HTTP 포트

MEMORY_MAX_RESULTS

10

쿼리당 최대 검색 결과 수

LOG_LEVEL

info

debug, info, warning, error

저장소

메모리는 YAML frontmatter가 있는 Markdown 파일로 저장됩니다:

/data/memories/
├── contract-review/
│   ├── nda-standard-clauses.md
│   └── liability-clause-fix.md
├── supplier-issue/
│   └── delayed-delivery-workaround.md
└── memory.db          ← SQLite FTS5 index

각 파일은 다음과 같습니다:

---
id: a1b2c3d4e5f67890
topic: contract-review
title: NDA Standard Clauses
created_at: 2026-08-20T15:00:00Z
updated_at: 2026-08-20T15:00:00Z
---

# NDA Standard Clauses

The standard NDA should always include...

메모리를 직접 탐색, 편집, 삭제할 수 있습니다 — 그냥 Markdown 파일일 뿐입니다. SQLite 인덱스는 자동으로 동기화됩니다.

로컬 개발 (Docker 없이)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
export MEMORY_API_KEY=test-key
export MEMORY_DATA_DIR=./data/memories
python -m uvicorn src.server:app --host 0.0.0.0 --port 8080

API 엔드포인트

엔드포인트

메서드

설명

/health

GET

상태 확인 (인증 불필요)

/sse

GET

MCP 클라이언트 연결용 SSE 엔드포인트

/messages/

POST

MCP 메시지 엔드포인트 (SSE 전송에 사용)

기술 스택

  • Python 3.12 + MCP SDK

  • Starlette + Uvicorn (HTTP/SSE용)

  • SQLite FTS5 전문 검색 (외부 의존성 없음)

  • Markdown 사람이 읽을 수 있는 저장 형식

라이선스

MIT

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP server providing persistent memory management for AI agents using SQLite and FTS5, enabling storage, full-text search, and recall of memories with namespace isolation.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Persistent memory MCP server that stores and retrieves memories in Markdown files, enabling shared context across multiple AI agents with hybrid search and deduplication.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    MCP server for persistent, cross-session, local-first memory for AI agents, storing memories as Markdown files with SQLite indexing for hybrid search.
    24
    Apache 2.0