mcp-memory
Allows searching an Amazon Bedrock Knowledge Base for documentation excerpts relevant to a natural language query, returning matching excerpts and their sources.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-memoryRecall what we decided about handling API rate limits."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
mcp-memory
Agent Studio의 실행이 끝난 뒤에도 프로젝트 결정과 대화 메모리를 보존하는 MCP 서버다.
메모리 저장과 의미 기반 검색만 담당하며 RAG 문서, chunk, Knowledge Graph는
agent-memory가 담당한다.
기능
Tool | 역할 |
| 현재 프로젝트와 대화에서 의미가 가까운 메모리를 찾는다 |
| 프로젝트 또는 현재 대화에 메모리를 저장한다 |
| 볼 수 있는 메모리를 최신순으로 나열한다 |
| 현재 프로젝트의 메모리를 삭제한다 |
| 볼 수 있는 메모리를 유형별로 정확히 집계한다 |
search_docs는 제공하지 않는다. 문서 검색이 필요하면 Agent Memory의 HTTP/MCP
interface를 사용한다.
Related MCP server: myBrAIn
구조
영속 저장소는 pgvector extension이 설치된 PostgreSQL 하나다. MinIO, S3, S3 Vectors를 사용하지 않는다.
memories 테이블은 다음 데이터를 한 행에 둔다.
메모리 본문, 유형, category, tags, scope와 conversation
의미 검색용 pgvector embedding
recall 횟수와 마지막 recall 시각
목록은 created_at index, 통계는 SQL GROUP BY, 사용 횟수는 atomic UPDATE로 처리한다.
별도 object index, counter shard, flush timer는 없다. 벡터 열은 차원을 고정하지 않아 다른
차원의 모델로 새 database를 시작할 수 있지만, 한 database 안에서 embedding 차원을 섞을
수는 없다. 모델을 바꾸면 기존 메모리를 비우거나 전부 다시 embedding해야 한다.
서버가 시작될 때 schema를 멱등하게 생성한다. v0.8의 metadata/objects schema를 발견하면
기존 테이블을 삭제하고 현재 schema를 만든다. 개발 단계의 의도적인 파괴적 전환이며 기존
S3 또는 PostgreSQL 데이터 migration은 제공하지 않는다.
요구 사항
Node.js 24 이상
PostgreSQL 18과 pgvector
Bedrock 또는 OpenAI-compatible embedding endpoint
설정
변수 | 기본값 | 설명 |
| 없음 | 필수 PostgreSQL connection URL |
|
| HTTP listen port |
| 없음 | 설정하면 |
|
|
|
| 없음 | OpenAI-compatible endpoint의 |
| 없음 | OpenAI-compatible endpoint key |
| provider 기본값 | 전송할 embedding model id |
| Bedrock | 응답 vector 차원 |
|
| Bedrock을 사용할 때의 region |
|
| 무관한 후보를 제거하는 cosine 하한 |
VECTOR_BUCKET, VECTOR_INDEX, STATE_BUCKET, KNOWLEDGE_BASE_ID, STATS_FLUSH_MS,
STATS_COMPACT_THRESHOLD는 제거됐다.
IDC에서는 AWS 의존성을 피하기 위해 Agent Studio와 같은 OpenAI-compatible embedding endpoint를 사용하는 구성을 권장한다.
export DATABASE_URL=postgres://mcp_memory:mcp_memory@127.0.0.1:5434/mcp_memory
export EMBEDDING_PROVIDER=openai
export EMBEDDING_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1
export EMBEDDING_API_KEY=not-required
export EMBEDDING_MODEL=selfhosted/Qwen/Qwen3-Embedding-4B
export EMBEDDING_DIM=2560로컬 개발
로컬 PostgreSQL을 시작한다. docker compose down -v는 개발 데이터를 삭제하므로 대상을
확인하지 않고 실행하지 마라.
docker compose up -d postgres
npm ci
DATABASE_URL=postgres://mcp_memory:mcp_memory@127.0.0.1:5434/mcp_memory npm run dev검증은 다음과 같이 실행한다.
npm run typecheck
npm test
npm run build
TEST_DATABASE_URL=postgres://mcp_memory:mcp_memory@127.0.0.1:5434/mcp_memory npm test실행과 health check
npm run build
DATABASE_URL=postgres://mcp_memory:secret@postgres:5432/mcp_memory npm startMCP endpoint:
POST /mcpliveness:
GET /healthtenant:
X-Tenant-Idheader선택 conversation scope:
X-Conversation-Idheader
브라우저 origin 요청은 거부한다. MCP_API_KEY를 설정한 배포는 Bearer token 없이는 MCP
호출을 허용하지 않는다.
IDC 배포
dockpad의 IDC 배포처럼 Agent Studio가 소유한 PostgreSQL 18/pgvector와
agent-studio_default network를 공유한다. 배포 절차는 다음 계약을 지킨다.
배포 스크립트가 공유 PostgreSQL에
mcp_memorydatabase를 만든다.mcp-memory Compose project는
agent-studio_defaultexternal network에 참여한다.DATABASE_URL은postgres:5432/mcp_memory를 가리킨다.embedding은 IDC에서 접근 가능한 OpenAI-compatible endpoint를 사용한다.
container health check는
/health를 확인한다.backup은
pg_dump mcp_memory를 포함한다.
mcp-memory에는 MinIO 환경 변수나 bucket 초기화가 없다. Agent Studio artifact bucket과 Agent Memory RAG bucket은 각 소유 project가 MinIO에 만들고 별도로 backup한다.
예시 service 설정은 다음과 같다.
services:
mcp-memory:
image: ${IMAGE_REGISTRY}/mcp-memory:${MCP_MEMORY_TAG}
restart: unless-stopped
environment:
PORT: "80"
DATABASE_URL: postgres://agent_studio:${POSTGRES_PASSWORD}@postgres:5432/mcp_memory
EMBEDDING_PROVIDER: openai
EMBEDDING_BASE_URL: ${EMBEDDING_BASE_URL}
EMBEDDING_API_KEY: ${EMBEDDING_API_KEY}
EMBEDDING_MODEL: ${EMBEDDING_MODEL}
EMBEDDING_DIM: ${EMBEDDING_DIM}
RECALL_MIN_SIMILARITY: "0.5"
networks:
data:
aliases:
- mcp-memory.agent-mcps.svc.cluster.local
networks:
data:
external: true
name: agent-studio_default데이터 격리
tool argument로 tenant나 conversation을 받지 않는다. 서버가 인증된 요청 header에서 결정한 tenant와 conversation을 모든 SQL 조건에 넣는다. project scope 메모리는 tenant 전체에, conversation scope 메모리는 같은 tenant와 conversation에만 보인다. 다른 tenant의 id를 알아도 조회하거나 삭제할 수 없다.
메모리 본문은 최대 32,000 bytes, category는 128 bytes, tag는 최대 20개이며 각 64 bytes다. 로그에는 query, 본문, tag, conversation id, embedding을 기록하지 않는다.
Release
release는 v* tag가 시작한다. workflow가 typecheck, PostgreSQL integration을 포함한 전체
test, container build를 검증한 뒤 GitHub Release와 ECR/GHCR image를 만들고 alpha GitOps
배포를 요청한다.
breaking change는 minor version을 올린다. version은 package.json, package-lock.json,
src/version.ts에서 일치해야 한다.
RELEASE_VERSION=0.9.0
npm version "$RELEASE_VERSION" --no-git-tag-version
git add package.json package-lock.json src/version.ts
git commit -m "chore: release v$RELEASE_VERSION"
git tag "v$RELEASE_VERSION"
git push origin main "v$RELEASE_VERSION"Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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