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MCP 기반 장기 기억 시스템 아키텍처: “저장”이 아니라 “기억”을 설계하는 법LLM 애플리케이션을 만들다 보면 금방 부딪히는 문제가 있습니다.대화가 길어질수록 맥락은 흐려지고, 중요한 정보와 덜 중요한 정보가 같은 무게로 쌓입니다. 결국 “기억하는 시스템”이 아니라 “쌓아두는 시스템”이 되기 쉽습니다.이번 글에서는 제가 작업한 Memento 프로젝트를 바탕으로, MCP(Model Context Protocol) 환경에서 장기 기억 시스템을 어떻게 아키텍처로 분해했는지 정리해보겠습니다. 핵심은 단순합니다.기억을 저장(memory)만 하지 않는다.필요할 때 찾고(search), 불필요하면 잊고(forgetting), 맥락을 고정(anchor)한다.이 흐름을 도메인 단위로 분리해 운영 가능하게 만든다.왜 ..

코엑스에서 열린 MongoDB.local 2025 컨퍼런스의 A 트랙 에서 진행한 내용을 정리했습니다. 요약MongoDB 는 단순한 NoSQL 데이터베이스를 넘어 AI 시대의 통합 데이터 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 특히 AI 애플리케이션 구축, 레거시 시스템 현대화, 개발 생산성 극대화, 실시간 데이터 처리 등 현대적인 개발 요구사항에 대한 포괄적인 해결책을 제시하고 있습니다.주요 내용은 다음과 같습니다.AI 시대를 위한 최적의 데이터 저장소MongoDB 의 유연한 도큐먼트 모델은 RAG(Retrieval Argumented Generation), Agenric AI 등 AI 시스템에 필요한 정형/비정형 데이터를 현실 세계의 최소 왜곡 표현 으로 저장벡터 검색 및 풀텍스트 검색을 통합 제공하여 AI의..