MCP Memory

MCP Memory는 **MCP 클라이언트(Cursor, Claude, Windsurf 등)**가 사용자 정보(선호도, 행동)를 여러 대화에 걸쳐 기억할 수 있는 능력을 갖추게 해 주는 MCP 서버입니다. 의미에 기반해(단순 키워드가 아닌) 관련 기억을 찾기 위해 벡터 검색 기술을 사용합니다. Cloudflare Workers, D1, Vectorize(RAG), Durable Objects, Workers AI 및 Agents로 구축되었습니다.

📺 영상

Related MCP server: MCP Memory

🚀 직접 사용해 보기

https://memory.mcpgenerator.com/

🛠️ 나만의 MCP Memory 배포 방법

옵션 1: Cloudflare에 나만의 MCP Memory를 원클릭으로 배포

Create Vectorize 섹션에서 다음을 선택하세요:

• Dimensions: 1024

• Metric: cosine

"Create and Deploy" 버튼을 클릭하세요.

Cloudflare 대시보드에서 "Workers & Pages"로 이동한 다음 Visit을 클릭하세요.

옵션 2: 이 템플릿 사용

1. 이 리포지토리 상단의 "Use this template" 버튼을 클릭하세요

2. 새 리포지토리를 클론하세요

3. 아래의 설정 지침을 따르세요

옵션 3: CloudFlare CLI로 생성

npm create cloudflare@latest --git https://github.com/puliczek/mcp-memory

🔧 설정 (옵션 2 및 3만 해당)

1. 의존성 설치:

npm install

2. Vectorize 인덱스 생성:

npx wrangler vectorize create mcp-memory-vectorize --dimensions 1024 --metric cosine

3. Wrangler 설치:

npm run dev

4. worker를 배포:

npm run deploy

🧠 작동 방식

1. 기억 저장:

   • 텍스트는 오픈소스 @cf/baai/bge-m3 모델을 사용하는 Cloudflare Workers AI로 처리되어 임베딩을 생성합니다

   • 텍스트와 해당 벡터 임베딩은 두 곳에 저장됩니다:

     • Cloudflare Vectorize: 유사도 검색을 위한 벡터 임베딩을 저장합니다

     • Cloudflare D1: 영속성을 위해 원본 텍스트와 메타데이터를 저장합니다

   • Durable Object (MyMCP)가 상태를 관리하고 일관성을 보장합니다

   • Agents 프레임워크가 MCP 프로토콜 통신을 처리합니다

2. 기억 검색:

   • 쿼리는 동일한 @cf/baai/bge-m3 모델을 사용하는 Workers AI로 벡터로 변환됩니다

   • Vectorize는 관련 기억을 찾기 위해 유사도 검색을 수행합니다

   • 결과는 유사도 점수에 따라 순위가 매겨집니다

   • D1 데이터베이스가 일치하는 벡터에 대한 원본 텍스트를 제공합니다

   • Durable Object가 검색 프로세스를 조정합니다

이 아키텍처는 다음을 가능하게 합니다:

• Vectorize를 통한 빠른 벡터 유사도 검색

• D1을 통한 영구 저장

• Durable Objects를 통한 상태 저장 작업

• Workers AI를 통한 표준화된 AI 상호 작용

• Agents 프레임워크를 통한 프로토콜 준수

이 시스템은 정확한 단어가 일치하지 않아도 개념적으로 관련된 정보를 찾습니다.

🔒 보안

MCP Memory는 사용자 데이터를 보호하기 위해 여러 보안 조치를 구현합니다:

• 각 사용자의 기억은 데이터 분리를 위해 Vectorize 내에서 격리된 네임스페이스에 저장됩니다

• 내장된 속도 제한은 남용을 방지합니다(100 req/min - wrangler.jsonc에서 변경할 수 있습니다)

• 인증은 userId만을 기반으로 합니다

  • 속도 제한 덕분에 기본적인 보호에는 충분하지만

  • 필요한 경우 추가 인증 계층(예: API 키 또는 OAuth)을 쉽게 추가할 수 있습니다

• 모든 데이터는 Cloudflare의 안전한 인프라에 저장됩니다

• 모든 통신은 업계 표준 TLS 암호화(Cloudflare의 SSL/TLS 인증서로 자동 제공됨)로 보호됩니다

💰 비용 정보 - 대부분의 사용자에게 무료

MCP Memory는 일반적인 사용 수준에서는 무료입니다:

• 무료 티어는 월 1,000개의 기억과 ~28,000개의 쿼리를 허용합니다

• Workers, Vectorize, Worker AI 및 D1 데이터베이스에 Cloudflare의 무료 할당량을 사용합니다

Cloudflare 요금에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요:

• Vectorize 요금

• Workers AI 요금

• Workers 요금

• Durable Objects 요금

• Database D1 요금

❓ 자주 묻는 질문

1. memory.mcpgenerator.com을 사용하여 내 기억을 저장할 수 있나요?

   • 네, memory.mcpgenerator.com을 사용하여 기억을 저장하고 검색할 수 있습니다

   • 이 서비스는 무료입니다

   • 기억은 안전하게 저장되며 오직 사용자만 접근할 수 있습니다

   • 이 서비스가 항상 제공되리라고 보장할 수는 없습니다

2. 직접 호스팅할 수 있나요?

   • 네, Cloudflare에서 무료로 MCP Memory 인스턴스를 직접 호스팅할 수 있습니다

   • Cloudflare 계정과 다음 서비스가 필요합니다:

     • Workers

     • Vectorize

     • D1 Database

     • Workers AI

3. 로컬에서 실행할 수 있나요?

   • 네, 개발 목적으로 MCP Memory를 로컬에서 실행할 수 있습니다

   • 로컬에서 worker를 실행하려면 wrangler dev를 사용하세요

   • Cloudflare 서비스에 대한 로컬 개발 자격 증명을 설정해야 합니다

   • 벡터 검색 또는 workers AI와 같은 일부 기능은 Cloudflare 서비스에 대한 연결이 필요합니다

4. 다른 호스팅을 사용할 수 있나요?

   • 아니요, MCP Memory는 Cloudflare의 인프라에 특별히 맞춰 설계되었습니다

5. 왜 만들었나요?

   • 오픈소스 솔루션을 원했기 때문입니다

   • 제 데이터에 대한 통제권이 중요했기 때문입니다

6. 한 명 이상이 사용할 수 있나요?

   • 네, MCP Memory를 앱에 통합하여 모든 사용자에게 제공할 수 있습니다

   • 각 사용자는 고유한 격리된 메모리 공간을 갖습니다

7. 기억 외에 다른 것도 저장할 수 있나요?

   • 네, MCP Memory는 모든 유형의 텍스트 기반 정보를 저장할 수 있습니다

   • 몇 가지 실용적인 예는 다음과 같습니다:

     • 지식 베이스: 기술 문서, 절차 및 문제 해결 가이드 저장

     • 사용자 행동: 사용자가 기능 및 일반적인 사용 패턴과 상호 작용하는 방식을 추적

     • 프로젝트 노트: 결정 사항 및 프로젝트 업데이트

   • 벡터 검색은 콘텐츠 유형에 관계없이 관련 항목을 찾는 데 도움이 됩니다

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