AI 에이전트를 위한 지속성 메모리 MCP 서버 (MCP + REST)

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핵심 요약

AI 에이전트가 실행 간에 제약 사항과 결정을 잊어버리는 문제를 해결하기 위해 Postgres 기반의 구조화된 공유 메모리 서비스 Pluribus가 공개됐다.

배경

AI 에이전트가 세션 간에 컨텍스트를 유지하지 못하고 RAG만으로는 복잡한 제약이나 결정을 보존하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 Pluribus라는 MCP 서버를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

에이전트의 작업 연속성을 위해 단순 RAG를 넘어선 구조화된 외부 메모리 계층의 필요성이 확인됐다. MCP 표준을 따르는 메모리 서버는 향후 멀티 에이전트 시스템의 데이터 정합성과 제약 조건 준수를 위한 핵심 구성 요소가 될 전망이다.

커뮤니티 반응

작성자가 직접 프로젝트를 공유했으며, 에이전트의 기억 유지 문제를 해결하려는 시도에 대해 긍정적인 관심이 예상된다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

에이전트가 실행 간에 컨텍스트를 잃어버리는 것이 현재 에이전트 시스템의 주요 한계점이다.
프롬프트나 기본 RAG만으로는 복잡한 결정 사항이나 제약 조건을 유지하기 부족하다.

실용적 조언

에이전트가 특정 규칙이나 제약을 자꾸 잊어버린다면 Pluribus와 같은 구조화된 메모리 서버 도입을 고려할 수 있다.
로컬이나 LAN 환경에서 여러 에이전트를 운영할 때 Postgres 기반의 공유 메모리를 활용해 데이터 정합성을 유지할 수 있다.

섹션별 상세

AI 에이전트가 실행될 때마다 이전의 제약 사항이나 결정 사항을 잃어버리는 휘발성 컨텍스트 문제를 지적했다. 프롬프트나 일반적인 RAG 방식은 이러한 구조화된 정보를 영구적으로 보존하지 못해 매번 다시 유도해야 하는 비효율이 발생한다.

Pluribus는 MCP(Model Context Protocol)와 HTTP/REST 인터페이스를 제공하며 Postgres 데이터베이스를 백엔드로 사용하여 정보를 저장한다. 이를 통해 로컬 환경이나 LAN 상에서 에이전트가 구조화된 메모리(제약, 결정, 패턴, 실패 사례)를 안전하게 기록하고 불러올 수 있다.

메모리는 개별 에이전트에 국한되지 않고 글로벌하게 공유되는 구조를 가진다. 태그와 검색 쿼리를 통해 필요한 기억을 소환(Recall)하며, 새로운 변경 사항이 제안될 때 기존 메모리와 대조하여 평가하는 기능을 포함한다.

이 시스템을 적용하면 에이전트가 이전 세션의 맥락을 이어받아 작업을 재개할 수 있고, 여러 에이전트가 동일한 메모리 풀에서 협업하는 것이 가능하다. 특히 프롬프트에서 무시되기 쉬운 제약 사항을 강제할 수 있다는 점이 실무적 이점으로 제시됐다.

실무 Takeaway

Pluribus는 AI 에이전트의 세션 간 컨텍스트 손실 문제를 해결하기 위해 Postgres 기반의 지속성 메모리를 제공한다.
MCP와 REST API를 모두 지원하여 다양한 에이전트 프레임워크와의 호환성을 확보했다.
단순 검색을 넘어 태그 기반 소환과 변경 사항 평가 기능을 통해 메모리의 구조적 관리가 가능하다.

언급된 도구

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언급된 리소스

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