记忆服务器

서비스 재시작 (systemd / pm2 / docker 등 환경에 맞게)

```

• npm run migrate는 .env의 DB 설정을 자동으로 사용한다. DATABASE_URL 수동 지정 불필요.
• pgvector 스키마는 자동 감지된다. PGVECTOR_SCHEMA 설정은 대부분 불필요.

.env 값을 편집한 뒤 셸에 반영

export $(grep -v '^#' .env | grep '=' | xargs) npm install npm run migrate node server.js ```

OpenAI API 없이 로컬 임베딩을 사용하려면 .env에 EMBEDDING_PROVIDER=transformers를 추가한다. 기동 시 Xenova/multilingual-e5-small 모델을 자동으로 다운로드한다. 단, OpenAI 임베딩으로 이미 저장된 데이터와 혼용하면 차원이 불일치하므로 새로 마이그레이션된 DB에서만 사용할 것.

서버가 뜬 뒤에는 First Memory Flow로 동작을 검증한다.

다른 플랫폼 설정은 위 호환 플랫폼 테이블 참조.

API 응답 메타

recall / context 응답은 _meta: { searchEventId, hints, suggestion, serverTime } 필드를 포함한다. serverTime은 LLM 클라이언트의 학습 시점 시간 고착을 방지하기 위해 매 응답마다 서버 현재 시각을 노출한다.

{
  "fragments": [...],
  "_meta": {
    "searchEventId": "evt-abc123",
    "hints": { "signal": "consider_context" },
    "suggestion": { "code": "large_limit_no_budget", "message": "..." },
    "serverTime": {
      "iso"        : "2026-05-15T06:32:11.000Z",
      "epoch_ms"   : 1747291931000,
      "display_kst": "2026년 5월 15일 (목) 15:32",
      "timezone"   : "Asia/Seoul"
    }
  }
}

remember / link / forget / amend는 dryRun: true 파라미터로 부작용 없이 예상 결과만 반환한다. 모든 응답에 X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Resource 헤더가 포함되며 master key 또는 limit=null 설정 시 헤더를 생략한다. recall은 fields 배열로 반환 필드를 17개 화이트리스트 범위로 제한할 수 있다. remember / batchRemember는 idempotencyKey 파라미터로 같은 key_id 범위 내 중복 저장을 방지한다(최대 128자). remember / batchRemember 항목 / amend의 content는 4000자를 초과하면 JSON-RPC -32602 에러로 거부된다. 위 파편 유형별 저장 절삭(1000자/300자)과는 별개로 그보다 앞단에서 적용되는 수신 게이트이며, batchRemember는 초과 항목만 실패 처리하고 나머지 배치는 그대로 진행한다.

기억 vs 규칙

Memento가 주입하는 기억 파편은 시스템 프롬프트보다 우선순위가 낮다. "PostgreSQL 15를 쓴다"같은 사실 기억은 잘 작동하지만, "테스트 작성 시 반드시 Given-When-Then 패턴을 쓸 것"같은 행동 규칙은 시스템 프롬프트와 충돌하면 무시될 수 있다.

행동 규칙은 CLAUDE.md, AGENTS.md, 훅(hooks), 스킬(skills) 등 우선순위가 높은 채널에 설정하는 것을 권장한다.