MCP Memory
MCP Memory는 Cursor, Claude 및 Windsurf와 같은 MCP 클라이언트가 선호도 및 행동과 같은 사용자 관련 정보를 저장하고 기억할 수 있게하여 대화의 연속성 및 개인화를 향상시키는 서버입니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 24 2025
MCP Memory는 Cursor, Claude 및 Windsurf와 같은 MCP 클라이언트가 선호도 및 행동과 같은 사용자 관련 정보를 저장하고 기억할 수 있게하여 대화의 연속성 및 개인화를 향상시키는 서버입니다.
추가 날짜：
Created by:
Apr 24 2025
Maciej Pulikowski
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MCP Memory란?
MCP Memory는 Cloudflare 인프라를 기반으로 구축된 정교한 MCP 서버로, 벡터 검색 기술을 활용하여 MCP 클라이언트가 여러 대화에 걸쳐 사용자별 데이터를 기억할 수 있게 합니다. 의미 기반 유사성 검색을 통한 관련 기억 검색이 가능하도록 텍스트 데이터를 처리하고 벡터 임베딩을 저장합니다. 이 시스템은 Cloudflare Workers, D1 데이터베이스, Durable Objects 및 AI 모델을 사용하여 데이터 저장, 검색 및 처리를 안전하고 효율적으로 관리합니다. 사용자 선호도 저장, 행동 추적, 기술 문서 및 프로젝트 메모와 같은 사용 사례를 지원하며, 지속적이고 맥락 있는 AI 상호작용을 목표로 하는 사용자 및 개발자에게 원활한 경험을 제공합니다.
MCP Memory을 사용할 사람은?
- MCP 클라이언트를 통합하는 개발자
- AI 서비스 제공업체
- 개인화된 챗봇을 구현하는 기업
- 사용자 기억 및 컨텍스트 보존에 관한 연구를 수행하는 연구자
- 안전한 개인 데이터 저장이 필요한 개인
MCP Memory 사용 방법은?
- 1단계: 제공된 템플릿을 사용하여 Cloudflare에 MCP Memory를 배포하거나 로컬에서 설정합니다.
- 2단계: 텍스트 입력을 시스템으로 보내어 사용자 데이터 또는 기억을 저장합니다.
- 3단계: 시스템이 벡터 임베딩을 생성하고, 임베딩과 원본 텍스트 데이터를 모두 저장합니다.
- 4단계: 데이터를 검색할 때, MCP Memory에 쿼리를 보내고 이를 벡터로 변환합니다.
- 5단계: 시스템이 유사성 검색을 수행하여 관련 기억을 찾고 결과를 반환합니다.
MCP Memory의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 벡터 임베딩을 사용한 사용자 기억 저장
- 유사성 검색을 통한 관련 기억 검색
- Cloudflare D1을 사용한 지속적 저장
- 격리된 네임스페이스로 안전한 데이터 처리
- Durable Objects를 통한 실시간 메모리 관리
장점
- MCP 상호작용에서의 개인화 향상
- 의미 기반의 효율적인 기억 검색
- 안전하고 확장 가능한 인프라
- 광범위한 데이터 유형 및 사용 사례 지원
- 오픈 소스 및 사용자 정의 가능한 배포 옵션
MCP Memory의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 사용자 선호를 기억하는 개인화된 가상 비서 만들기
- 과거 상호작용에 대한 기억이 있는 고객 지원 봇 구축
- 신속한 검색을 위한 기술 문서 저장
- 분석 및 맞춤화를 위한 사용자 행동 추적
- AI 기억 및 맥락 이해에 대한 연구 지원
MCP Memory의 자주 묻는 질문
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