Memory MCP 직접 연동기: AI의 세션 기억상실에 로컬 지식 그래프를 붙였다

매번 새 채팅을 열 때마다 프로젝트 규칙을 처음부터 설명하는 것이 지겨워서, VS Code + Cline 환경에 Memory MCP를 붙였다. 결론부터 말하면, 반복 설명은 실제로 줄었다. 대신 기억의 청소라는 새 일이 생겼다. 그리고 Memory MCP라고 다 같은 것이 아니라는 것도 알게 됐다.

MCP와 Memory MCP란

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 11월에 공개한, AI 클라이언트와 외부 도구를 잇는 개방형 표준이다. Memory MCP는 그 위에서 동작하는 기억 전용 서버로, 크게 세 갈래가 있다. 이 구분을 모르면 "로컬에 저장된다"는 말부터 어긋난다.

내가 붙인 것: 공식 knowledge-graph 서버

가장 단순한 공식 서버를 골랐다. 별도 계정 없이 로컬 파일 하나로 동작하기 때문이다. Cline 설정에 이렇게 추가했다.

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/home/jw/.cline-memory/memory.jsonl"
      }
    }
  }
}

서버가 제공하는 도구는 엔터티 생성(create_entities), 관계 생성(create_relations), 관찰 추가(add_observations), 그래프 읽기(read_graph), 노드 검색(search_nodes) 등이다. 개념은 단순하다. 사람·프로젝트·선호를 엔터티로 만들고, 거기에 관찰을 붙이고, 서로 잇는다.

평소처럼 코딩하면서 규칙을 흘렸다. "이 프로젝트에서 상태 관리는 무조건 Zustand로 해." "지금 작업 중인 서버의 인증 로직은 JWT 기반이야." 같은 식이다. AI가 대화에서 핵심을 뽑아 엔터티와 관찰로 저장했다. 운영자 환경 기준이다.

체감된 변화 세 가지

첫째, "어제 하던 거 마저 하자"가 통했다. 다음 날 새 채팅에서 "어제 수정하다 만 로그인 API 권한 오류 픽스해줘"라고 치니, 저장된 맥락을 가져와 해당 파일을 바로 읽고 수정에 들어갔다. 배경 설명을 다시 하지 않아도 됐다.

둘째, 프롬프트가 짧아졌다. 코딩 스타일과 폴더 구조를 이미 기억하고 있어서 "새 유저 프로필 컴포넌트 만들어줘" 한 줄이면 기존 규칙에 맞춰 코드를 짰다.

셋째, 컨텍스트가 가벼워졌다. 프로젝트 전체를 매번 프롬프트에 넣지 않고, 필요한 기억만 검색해서 가져오니 응답이 빨라졌다.

아쉬운 점: 기억은 청소가 필요하다

며칠 쓰니 저장소에 잡다한 기억이 쌓였다. 폐기한 코드 로직, 스쳐간 아이디어 같은 것들이다. 낡은 기억이 섞이면 AI가 엉뚱한 맥락을 짚는다. 주기적으로 오래된 관찰을 지우거나(delete_observations), 엔터티를 정리하는 유지보수 작업이 필수였다. 기억하는 AI는 편리하지만, 방치하면 잡동사니 창고가 된다.

고르기 전에 알았으면 하는 차이

mem0 호스티드형은 편하지만 메모리가 내 컴퓨터가 아니라 Mem0 계정에 저장된다. "로컬 DB에 저장된다"는 설명은 셀프호스팅형에만 해당한다. 반면 mcp-memory-service는 로컬 우선이고 대시보드까지 있지만, 저장·검색 중심이라 update_memory·delete_memory 같은 수명 관리 도구가 빠져 있다. 고치는 흐름까지 자동화하려면 공식 서버나 mem0 쪽이 낫다.

총평

챗봇이 아니라 프로젝트 히스토리를 공유하는 파트너가 생긴 느낌이다. 다만 기억은 공짜가 아니다. 저장 위치가 어디인지, 누가 청소하는지를 알고 써야 한다. 그 전제 위에서는, 매번 리셋되는 AI로 돌아가기 어렵다.