mem0 MCP 서버

“mem0” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mem0 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 코딩 선호도를 효율적으로 관리할 수 있도록, 코드 스니펫 및 개발 관련 컨텍스트를 구조적으로 저장, 조회, 검색할 수 있는 시스템을 제공합니다. 미들웨어 역할을 하며 AI 클라이언트가 외부 데이터(코드 구현, 설정 안내, 문서, 모범 사례 등)에 표준화된 도구와 엔드포인트로 접근할 수 있게 합니다. 주요 목적은 시맨틱 검색, 코딩 가이드라인의 영구 저장, 포괄적 프로그래밍 패턴의 즉시 조회 등 개발 워크플로우를 간소화하는 데 있습니다. 이를 AI 기반 IDE나 코딩 에이전트에 통합하면, 개인 및 팀 생산성이 향상되고 재사용 가능한 모범 사례와 코드를 쉽게 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 또는 문서에 명시적인 MCP 리소스가 나와 있지 않습니다.

도구 목록

• add_coding_preference: 코드 스니펫, 구현 세부사항, 코딩 패턴 및 의존성, 버전, 설정 방법, 사용 예시와 같은 컨텍스트까지 저장합니다.
• get_all_coding_preferences: 저장된 모든 코딩 선호도를 조회하여 분석, 리뷰, 완전성을 확인할 수 있습니다.
• search_coding_preferences: 저장된 코딩 선호도를 시맨틱하게 검색하여 관련 구현, 솔루션, 모범 사례, 기술 문서를 찾을 수 있습니다.

MCP 서버 활용 사례

• 코딩 선호도 영구 저장: 개발자는 의존성, 언어 버전, 설정 안내 등 복잡한 코딩 선호도를 장기적으로 저장해 지식 손실을 방지할 수 있습니다.
• 코드 및 패턴의 시맨틱 검색: 사용자는 고급 검색을 통해 코드 스니펫, 설정 가이드, 모범 사례를 빠르게 찾아, 온보딩과 팀 일관성을 높일 수 있습니다.
• 코딩 구현의 리뷰 및 분석: 팀은 저장된 모든 코딩 패턴을 불러와 코드 리뷰 혹은 패턴 분석, 모범 사례 준수 여부를 점검할 수 있습니다.
• AI 기반 IDE와 통합: Cursor 등 도구와 연동하여 AI 에이전트가 개발 환경 내에서 코딩 선호도 추천·조회·수정이 가능합니다.
• 문서 레퍼런스 및 기술 지원: LLM이나 코딩 에이전트가 상세 문서와 예제 사용법을 불러와 개발자 지원을 간소화하고, 수동 검색을 줄일 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Python과 uv가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. 설치 안내에 따라 mem0-mcp 저장소를 클론하고 의존성을 설치합니다.
3. .env 파일에 MEM0 API 키를 입력합니다.
4. Windsurf 설정에 mem0 MCP 서버를 아래와 같이 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작한 뒤, 서버가 정상 동작하는지 확인합니다.

참고: 위 env 섹션처럼 환경 변수를 사용해 API 키를 안전하게 관리하세요.

Claude

1. 저장소의 설치 안내에 따라 서버를 로컬에 설치합니다.
2. Claude의 MCP 서버 설정 파일을 찾습니다.
3. 아래와 같이 mem0 MCP 서버를 JSON으로 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

4. 저장 후 Claude를 재시작하여 MCP 서버를 불러옵니다.
5. 연결 및 도구 노출을 확인합니다.

참고: 민감한 데이터는 환경 변수를 사용하세요.

Cursor

1. README에 따라 mem0-mcp를 클론하고 설치합니다.
2. .env 파일에 MEM0 API 키를 입력합니다.
3. uv run main.py로 서버를 시작합니다.
4. Cursor에서 SSE 엔드포인트(http://0.0.0.0:8080/sse)에 연결합니다.
5. Cursor의 Composer에서 Agent 모드로 전환합니다.

JSON 설정 예시:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

참고: 환경 변수를 사용해 API 키를 안전하게 보관하세요.

Cline

1. 설치 안내에 따라 Python과 의존성을 준비합니다.
2. .env 파일에 MEM0 API 키를 입력합니다.
3. Cline의 mcpServers 객체에 MCP 서버 설정을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "mem0-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "env": {
        "MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

4. 저장 후 Cline을 재시작합니다.
5. mem0 MCP 서버 접근 및 동작을 확인합니다.

참고: API 키 관리는 환경 변수를 사용하세요.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "mem0-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “mem0-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 실제 MCP 서버 주소로 바꿔 입력하세요.

요약

현재 정보 기준, mem0-mcp는 도구 정의 및 설치 안내는 명확하지만, 프롬프트 템플릿·리소스·고급 MCP 기능(roots, 샘플링 등) 문서는 부족합니다. 즉, 프로토콜 완성도 측면에서 기능적이지만 기본 수준입니다.

MCP 점수