Momento MCP 서버

“Momento” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Momento MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Momento Cache 간의 원활한 연동을 제공하는 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체입니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하여 AI 시스템이 Momento 캐싱 플랫폼과 효율적으로 상호작용할 수 있게 하며, 캐시 데이터의 조회, 저장, 관리 등의 작업을 가능하게 합니다. 캐시 관련 연산들을 MCP 도구로 노출함으로써, 개발자들은 실시간 데이터 조회, 캐시 관리, 리소스 최적화 등 AI 기반 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 이 기능은 동적 컨텍스트 삽입, 빠른 데이터 조회, API 통합 등과 같은 작업에서 특히 유용하며, AI 애플리케이션의 반응성과 지능을 한층 높여줍니다.

프롬프트 목록

(저장소나 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.)

리소스 목록

(저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되거나 나열되어 있지 않습니다.)

도구 목록

• get
  • 특정 키에 저장된 캐시 값을 조회합니다. 값이 있으면 hit와 함께 반환, 없으면 miss, 실패 시 error가 반환됩니다.
• set
  • 캐시에 값을 저장합니다(TTL 옵션 가능). 동일한 키의 기존 값을 덮어씁니다.
• list-caches
  • Momento 계정의 모든 캐시 이름을 나열합니다.
• create-cache
  • Momento 계정에 새 캐시를 생성합니다.
• delete-cache
  • Momento 계정에서 특정 캐시를 삭제합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 빠른 데이터 조회
  • AI 어시스턴트가 자주 사용하는 데이터를 캐시에서 신속하게 가져와 지연 시간과 API 호출 부담을 줄입니다.
• 동적 컨텍스트 삽입
  • 캐시 값을 AI 프롬프트에 동적으로 삽입하여 컨텍스트 인지형 응답과 동작을 가능하게 합니다.
• 캐시 관리 자동화
  • 개발자는 MCP 지원 에이전트를 통해 캐시 생성, 삭제, 목록 조회를 자동화하여 인프라 작업을 간소화할 수 있습니다.
• 세션 또는 상태 관리
  • 대화형 또는 인터랙티브 애플리케이션에서 세션 데이터, 사용자 환경설정, 단기 상태를 저장·조회할 수 있습니다.
• API 속도 제한 및 응답 캐싱
  • API 응답을 캐시에 저장해 중복 외부 호출을 최소화하고 성능을 높일 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

(저장소에 Windsurf용 명시적 설정 방법이 없습니다.)

Claude

1. Momento 콘솔에서 Momento API 키를 발급받으세요.
2. Claude Desktop 설정을 엽니다.
3. 다음 JSON 스니펫을 삽입하여 Momento MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "momento": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@gomomento/mcp-momento"
         ],
         "env": {
           "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
           "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name",
           "DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 내에서 MCP 도구를 사용해 설정이 잘 되었는지 확인하세요.

Cursor

(저장소에 Cursor용 명시적 설정 방법이 없습니다.)

Cline

(저장소에 Cline용 명시적 설정 방법이 없습니다.)

API 키 보안 관리

• API 키와 같은 민감 정보를 항상 환경 변수에 저장하세요.

  {
    "env": {
      "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
      "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
    },
    "inputs": {}
  }
  

플로우 내에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "momento": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 사용할 수 있으며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “momento"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

두 표를 비교하면, Momento MCP 서버는 간단하고 유용한 캐시 관리 도구 세트를 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스, 샘플링 지원과 같은 고급 MCP 기능은 부족합니다. MCP를 통한 빠른 캐시 작업이 필요한 개발자에게 실용적이지만, 현재 범위는 다소 좁은 편입니다.

MCP 점수