오픈소스 지속성 메모리 MCP 서버 구축 — SQLite + sentence-transformers 하이브리드 검색

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

MCP의 세션 간 컨텍스트 유실 문제를 해결하기 위해 SQLite와 로컬 임베딩 기반의 하이브리드 검색을 지원하는 MCP-Loci 서버를 개발했다.

배경

MCP(Model Context Protocol)가 세션 간 상태를 유지하지 못하는 한계를 해결하기 위해 SQLite와 로컬 임베딩을 결합한 영구 메모리 서버 MCP-Loci를 개발하여 공개했다.

의미 / 영향

MCP 생태계에서 상태 유지(Statefulness)는 복잡한 워크플로를 수행하는 에이전트 구현의 핵심 과제이다. MCP-Loci와 같은 로컬 기반의 하이브리드 검색 메모리 솔루션은 API 비용 부담 없이 개인화된 AI 비서의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 실무적인 대안이 될 것이다.

커뮤니티 반응

첫 릴리스 단계로, 작성자가 버그 리포트를 요청하며 실사용 가능한 도구임을 강조했다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

MCP는 기본적으로 세션 간 상태를 유지하지 못한다
하이브리드 검색이 단순 키워드 검색보다 정확도가 높다

실용적 조언

pip install mcp-loci 명령어로 즉시 설치 가능하다
Claude Desktop 설정에 추가하여 영구 메모리 기능을 활성화할 수 있다

섹션별 상세

MCP의 기본 한계인 세션 간 상태 비지속성 문제를 지적했다. MCP는 매 세션마다 이전 대화나 결정을 기억하지 못하는 콜드 스타트 방식으로 작동하여 에이전트나 개인 비서 구축 시 컨텍스트를 수동으로 재주입해야 하는 번거로움이 있다. 이를 해결하기 위해 세션 간 메모리를 유지하는 로컬 MCP 서버인 MCP-Loci를 개발했다.

검색 성능 최적화를 위해 SQLite FTS5와 sentence-transformers를 결합한 하이브리드 검색 방식을 채택했다. 키워드 일치 방식과 코사인 유사도 기반의 시맨틱 검색 결과를 병합하고 신뢰도 점수에 따라 순위를 매겨 정확도를 높였다. 모든 임베딩 생성은 로컬에서 수행되어 외부 API 호출 없이도 빠른 검색이 가능하다.

메모리 관리의 효율성을 위해 유형, 설명, 최신성 감쇠(recency decay), 사용 횟수 추적 기능을 포함했다. 단순히 정보를 저장하는 것을 넘어 자주 사용되거나 최근에 언급된 정보를 우선적으로 처리할 수 있는 구조를 갖추었다. FastMCP 3.x 표준과 호환되며 NDJSON 전송 방식을 사용하여 최신 MCP 클라이언트와의 연동성을 확보했다.

코드 예제

bash

pip install mcp-loci

MCP-Loci 라이브러리를 설치하는 명령어

실무 Takeaway

MCP-Loci는 SQLite와 sentence-transformers를 활용하여 Claude 등 MCP 클라이언트에 영구적인 크로스 세션 메모리를 제공한다.
하이브리드 검색(키워드 + 시맨틱)과 최신성 감쇠 알고리즘을 통해 에이전트가 가장 관련성 높은 과거 컨텍스트를 효율적으로 회상하도록 돕는다.
로컬 환경에서 실행되므로 데이터 프라이버시가 보장되며, pip install mcp-loci 명령어로 간편하게 설치하여 Claude Desktop 등에서 즉시 사용 가능하다.

언급된 도구

MCP-Loci추천

영구 메모리 MCP 서버

SQLite중립

FTS5 기반 전문 검색 백엔드

sentence-transformers중립

로컬 시맨틱 임베딩 생성

언급된 리소스

GitHubMCP-Loci GitHub Repository