HTM MCP 서버 가이드: AI 어시스턴트를 위한 메모리 관리 프로토콜

핵심 요약

1 HTM은 Model Context Protocol(MCP)을 통해 Claude Desktop 및 Claude Code와 같은 AI 도구에 강력한 메모리 저장 및 회상 기능을 제공합니다.

2 PostgreSQL 기반의 장기 기억 저장소와 세션별 작업 메모리를 지원하며, 로봇 그룹 기능을 통해 고가용성 및 공유 메모리 환경을 구축할 수 있습니다.

3 Ollama 또는 OpenAI와 같은 LLM 제공업체와 연동하여 시맨틱 검색, 퍼지 검색 및 자동 태그 추출 기능을 활용할 수 있습니다.

도입

HTM MCP 서버는 AI 어시스턴트가 정보를 저장, 회상 및 관리할 수 있도록 표준화된 프로토콜을 제공하는 도구입니다. FastMCP를 기반으로 구축된 이 서버는 htm_mcp 실행 파일을 통해 작동하며, Claude Desktop이나 Claude Code와 같은 MCP 호환 클라이언트가 HTM의 메모리 기능을 직접 호출할 수 있게 합니다. 이를 통해 개발자는 AI와의 대화 맥락을 장기적으로 보존하고 체계적으로 관리할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

주요 기능 및 도구

세션 기반 로봇 식별: 각 클라이언트 세션은 고유한 로봇 정체성을 가지며 독립적인 작업 메모리를 관리합니다.
메모리 조작 API: Remember, Recall, Forget, Restore 등 핵심 기능을 MCP 도구로 제공합니다.
고급 검색: 벡터 기반 시맨틱 검색과 오타에 강한 퍼지 태그 검색을 지원합니다.
로봇 그룹: 여러 로봇이 작업 메모리를 공유하고 실시간 동기화 및 장애 조치를 수행합니다.

설정 및 실행

데이터베이스: PostgreSQL(pgvector, pg_trgm 필수)이 필요합니다.
LLM 연동: 임베딩 및 태그 추출을 위해 Ollama 또는 클라우드 API(OpenAI 등) 설정이 필요합니다.
클라이언트 구성: Claude Desktop 및 Claude Code 설정 파일에 htm_mcp를 등록하여 사용합니다.

리소스 참조

htm://statistics: 메모리 및 로봇 통계 정보를 제공합니다.
htm://tags/hierarchy: 태그 계층 구조를 트리 형태로 시각화합니다.
htm://memories/recent: 최근 저장된 메모리 목록을 조회합니다.

결론

HTM MCP 서버는 단순한 데이터 저장을 넘어 AI 어시스턴트에게 지능적인 외장 메모리 역할을 수행하게 합니다. 로봇 그룹 기능을 통한 협업 환경 지원과 강력한 검색 기능을 통해 복잡한 프로젝트의 맥락을 유지하는 데 최적화되어 있습니다. Ruby 생태계 내에서 구축된 이 도구는 특히 Ruby 개발자들이 자신의 워크플로우에 AI 메모리 기능을 통합하는 데 있어 높은 효율성을 제공할 것입니다.

HTM MCP 서버 가이드: AI 어시스턴트를 위한 메모리 관리 프로토콜

Server (htm_mcp) - HTM - Hierarchical Temporal Memory

핵심 요약

도입

주요 기능 및 도구

설정 및 실행

리소스 참조

결론

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