OpenMemory MCP: AI 도구 간 지속적 맥락 공유를 위한 로컬 메모리 서버 구축 가이드

현대 AI 개발 환경에서는 다양한 특화 도구를 함께 활용하는 것이 필수적입니다. Claude로 프로젝트 스펙을 정의하고, Cursor로 코드를 작성하며, Windsurf로 디버깅하는 워크플로우가 일반화되었습니다. 하지만 이러한 도구들은 치명적인 한계를 가지고 있습니다 – 바로 기억 상실증입니다. 각 도구는 서로의 컨텍스트를 인식하지 못해 사용자가 동일한 정보를 반복적으로 제공해야 하는 비효율이 발생합니다. OpenMemory MCP는 이 문제를 해결하기 위한 아키텍처적 접근법을 제시합니다.

1. AI 도구의 컨텍스트 단절 문제와 OpenMemory MCP의 등장 배경

대부분의 AI 도구는 독립적인 대화 세션으로 작동합니다. 이는 매 실행마다 새로운 컨텍스트가 시작되어 이전 세션의 정보가 완전히 소실됨을 의미합니다. 이러한 구조적 한계는 다음과 같은 실질적 문제를 야기합니다:

프로젝트 명세와 요구사항의 반복적 설명 필요
코딩 컨벤션과 사용자 선호도의 지속적 재설정
도구 전환 시 작업 컨텍스트의 단절
복잡한 다단계 작업의 통합적 수행 어려움

OpenMemory MCP는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 로컬 기반 메모리 인프라를 구축합니다. AI 도구 간 컨텍스트 연속성을 제공하면서도, 모든 데이터를 사용자의 로컬 환경에 안전하게 저장하여 프라이버시와 데이터 주권을 보장합니다.

OpenMemory MCP 개요 OpenMemory MCP는 다양한 AI 도구 간의 메모리를 로컬에서 공유하는 아키텍처를 제공합니다. (출처: mem0.ai)

2. OpenMemory MCP 아키텍처 심층 분석

Model Context Protocol(MCP) 표준 이해하기

MCP(Model Context Protocol)는 다양한 AI 도구 간 상호운용성을 가능하게 하는 개방형 표준 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 서로 다른 제조사의 AI 도구들이 통일된 메모리 계층에 접근할 수 있는 공통 인터페이스를 정의합니다.

MCP의 기술적 핵심 요소:

RESTful 원칙을 따르는 표준화된 메모리 작업 API
확장 가능한 서버-클라이언트 아키텍처
SSE(Server-Sent Events)를 통한 실시간 양방향 통신
광범위한 클라이언트 호환성 (Claude, Cursor, Windsurf, Cline 등)

로컬 우선(Local-First) 패러다임의 기술적 의의

OpenMemory MCP의 차별화 포인트는 ‘로컬 우선’ 설계 철학에 있습니다. 모든 메모리 데이터는 사용자의 로컬 인프라에 저장되며, 명시적 허가 없이는 외부 서버로 전송되지 않습니다.

이 아키텍처의 기술적 장점:

엔드-투-엔드 암호화 수준의 프라이버시 보장
완전한 데이터 소유권 및 제어권 확보
클라우드 서비스 종속성 제거로 인한 신뢰성 향상
네트워크 독립적 작동으로 인한 안정성 제고
기업 환경에서 필수적인 규제 준수 용이성

핵심 기술 컴포넌트 분석

OpenMemory MCP는 다음과 같은 최신 기술 스택을 통합한 시스템입니다:

FastAPI 기반 백엔드: 비동기 처리와 타입 힌팅을 지원하는 고성능 API 서버로, MCP 프로토콜 엔드포인트를 노출하고 메모리 작업을 조율합니다.
벡터 저장소(Qdrant): 고차원 임베딩 벡터를 효율적으로 저장하고 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 활용한 의미론적 유사성 검색을 지원합니다.
관계형 데이터베이스(PostgreSQL): 트랜잭션 안정성을 갖춘 메타데이터 저장소로, 액세스 로그, 카테고리 분류, 사용자 권한 등 구조화된 정보를 관리합니다.
Next.js 기반 대시보드: React와 Redux를 활용한 반응형 사용자 인터페이스로, 메모리 관리 및 모니터링 기능을 제공합니다.

이러한 컴포넌트들이 Docker 컨테이너 내에서 조화롭게 작동하여 확장 가능하고 이식성 높은 시스템을 구성합니다.

OpenMemory MCP 아키텍처 OpenMemory MCP의 Docker 컨테이너 구성과 아키텍처 (출처: dev.to)

3. 간편한 설치 및 구성 가이드

OpenMemory MCP를 시작하기 위한 과정은 Docker를 활용하여 놀라울 정도로 간단합니다. 이 섹션에서는 필수 요구사항부터 시스템 실행까지 핵심 단계만 집중적으로 살펴보겠습니다.

시스템 요구사항 체크리스트

시작하기 전에 다음 환경이 준비되어 있는지 확인하세요:

Docker 및 Docker Compose (최신 버전 권장)
OpenAI API 키 (기본 LLM 처리용)
최소 4GB RAM 및 20GB 디스크 공간

⠀

4단계 설치 프로세스

1단계: 코드 획득 및 디렉토리 설정

# 저장소 복제 및 작업 디렉토리로 이동
git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git
cd openmemory

2단계: 환경 설정

# 환경 파일 생성
make env

# .env.local 파일 편집 - OpenAI API 키 설정
echo "OPENAI_API_KEY=your_api_key_here" >> .env.local

3단계: Docker 컨테이너 빌드 및 실행

# 이미지 빌드
make build

# 컨테이너 실행 (PostgreSQL, Qdrant, API 서버)
make up

4단계: 대시보드 활성화

# UI 개발 서버 시작
make ui

설치가 완료되면 브라우저에서 다음 URL로 접근할 수 있습니다:

API 서버: http://localhost:8000
관리 대시보드: http://localhost:3000

⠀

아키텍처 살펴보기

OpenMemory MCP는 세 가지 핵심 컨테이너로 구성됩니다:

API 서버: FastAPI 기반 백엔드로 MCP 프로토콜 처리
PostgreSQL: 메타데이터, 접근 권한, 로그 데이터 저장
Qdrant: 벡터 기반 메모리 저장 및 의미 검색 엔진

⠀ 이 Docker 기반 설계는 모든 구성 요소를 완벽하게 격리하면서도 통합 작동을 보장합니다. 컨테이너는 자동으로 네트워크로 연결되며, 볼륨 마운트를 통해 데이터가 영구적으로 보존됩니다.

유용한 관리 명령어

시스템 운영 중 자주 사용하는 명령어:

# 로그 확인
make logs

# 마이그레이션 실행
make migrate

# 모든 서비스 중지
make down

# API 컨테이너 쉘 접근
make shell

이 간결한 설치 과정을 통해 복잡한 기술 스택을 쉽게 구성할 수 있습니다. 컨테이너화 덕분에 의존성 관리와 환경 설정에 대한 걱정 없이 OpenMemory MCP의 강력한 기능에 곧바로 접근할 수 있습니다.

OpenMemory MCP 대시보드의 통합 모니터링 인터페이스 (출처: dev.to)

대시보드 아키텍처 및 주요 기능

대시보드는 세 가지 핵심 모듈로 구성됩니다:

컨트롤 센터(/): 시스템 전반 통계, 연결 상태, 클라이언트 설치 명령어를 중앙화한 인터페이스
메모리 관리(/memories): 벡터화된 메모리 항목의 CRUD 작업, 카테고리화, 필터링을 지원하는 데이터 관리 콘솔
애플리케이션 감독(/apps): 연결된 클라이언트의 액세스 패턴, 인증 상태, 활동 로그를 추적하는 모니터링 도구

4. 크로스 클라이언트 통합 프레임워크

호환 클라이언트 생태계

OpenMemory MCP는 다음과 같은 MCP 호환 클라이언트와의 심층 통합을 지원합니다:

Claude Desktop: Anthropic의 대화형 AI 인터페이스
Cursor: AI 기반 코딩 및 개발 환경
Windsurf: 고급 디버깅 및 코드 분석 도구
Cline: 터미널 기반 AI 상호작용 환경
기타 MCP 준수 도구: 표준 준수 애플리케이션

클라이언트 연동 프로토콜

대시보드의 클라이언트 연동 인터페이스는 각 도구별 최적화된 연결 엔드포인트를 제공합니다. 연결 명령은 표준화된 형식을 따릅니다:

npx install-mcp i https://localhost:8000/mcp/{client_name}/sse/{user_id} --client {client_name}

예시: Cursor 개발 환경 연동:

npx install-mcp i http://localhost:8000/mcp/cursor/sse/dev_team_user_123 --client cursor

이 명령은 Server-Sent Events(SSE) 스트림을 초기화하고, 지정된 사용자 ID로 메모리 컨텍스트 권한을 설정합니다.

Cursor MCP 통합 Cursor IDE의 MCP 연결 상태 및 구성 패널 (출처: dev.to)

연결 진단 및 트러블슈팅

통합 문제 해결을 위한 체계적 접근법:

클라이언트 검증: 도구의 설정 인터페이스에서 MCP 서버 연결 상태 확인
서버 검증: OpenMemory 대시보드의 앱 섹션에서 클라이언트 등록 상태 확인
기능 검증: 테스트 메모리 항목 생성을 통한 벡터 저장소 연동 확인

연결 장애 시 진단 단계:

프로세스 상태 검증: docker ps 명령으로 컨테이너 실행 상태 확인
네트워크 설정 검사: 방화벽 규칙 및 포트 포워딩 구성 검토
엔드포인트 유효성 확인: URL 형식 및 클라이언트 식별자 검증
로그 분석: make logs 명령으로 상세 오류 메시지 조사

5. 핵심 메모리 작업의 기술적 이해

OpenMemory MCP는 네 가지 핵심 메모리 작업을 통해 지식 관리 기능을 제공합니다:

`add_memories`: 시맨틱 정보 저장 메커니즘

이 작업은 자연어 텍스트를 벡터화하여 영구 저장소에 기록합니다. 백그라운드에서는 다음과 같은 프로세스가 실행됩니다:

텍스트 전처리 및 정규화
LLM을 통한 의미적 분석 및 카테고리 추출
임베딩 모델을 사용한 고차원 벡터 생성
Qdrant 벡터 저장소에 포인트 삽입
메타데이터 및 액세스 로그 기록

실제 활용 예시:

사용자: "내 이름은 김태우이고, 주로 TypeScript와 React Native를 사용해 모바일 앱을 개발합니다. 코드 스타일은 AirBnB 컨벤션을 따르고 있어요."

AI: "안녕하세요, 김태우님! TypeScript와 React Native 기반 모바일 앱 개발자이시군요. AirBnB 코딩 컨벤션을 선호하신다는 점 기억하겠습니다."

백엔드에서는 다음 정보가 구조화되어 저장됩니다:

사용자 식별자: 김태우
기술 프로필: TypeScript, React Native, 모바일 앱 개발
코딩 규약: AirBnB 컨벤션
카테고리 태그: 개발자_정보, 기술_선호도, 코딩_스타일

`search_memory`: 컨텍스트 기반 검색 알고리즘

이 작업은 사용자 쿼리를 벡터화하고, 벡터 유사성 알고리즘을 사용하여 관련성 높은 기존 메모리를 검색합니다:

쿼리 임베딩 생성
HNSW 알고리즘을 통한 k-최근접 이웃 검색
결과 필터링 및 관련성 순위 지정
액세스 제어 및 권한 검증
액세스 로그 기록

실제 활용 예시:

사용자: "React Native 프로젝트에 새 컴포넌트를 추가해줄래?"

AI: [내부적으로 search_memory 실행, 코사인 유사도 계산]

AI: "김태우님의 AirBnB 코딩 컨벤션과 TypeScript 기반 React Native 개발 환경에 맞춘 컴포넌트를 작성해 드리겠습니다:

```tsx
import React, { FC } from 'react';
import { StyleSheet, Text, TouchableOpacity, ViewStyle } from 'react-native';

interface ButtonProps {
  title: string;
  onPress: () => void;
  style?: ViewStyle;
  variant?: 'primary' | 'secondary';
}

const Button: FC<ButtonProps> = ({
  title,
  onPress,
  style,
  variant = 'primary',
}) => {
  return (
    <TouchableOpacity
      style={[styles.button, styles[variant], style]}
      onPress={onPress}
    >
      <Text style={styles.text}>{title}</Text>
    </TouchableOpacity>
  );
};

const styles = StyleSheet.create({
  button: {
    paddingVertical: 12,
    paddingHorizontal: 16,
    borderRadius: 8,
    alignItems: 'center',
  },
  primary: {
    backgroundColor: '#007AFF',
  },
  secondary: {
    backgroundColor: 'transparent',
    borderWidth: 1,
    borderColor: '#007AFF',
  },
  text: {
    color: '#FFFFFF',
    fontWeight: '600',
  },
});

export default Button;

`list_memories`: 메타데이터 기반 조회 시스템

이 작업은 저장된 메모리의 관계형 메타데이터를 검색하고 페이지네이션, 필터링, 정렬 기능을 제공합니다:

SQL 쿼리 구성 및 최적화
액세스 제어 필터 적용
페이지네이션 및 정렬 매개변수 처리
결과 변환 및 직렬화
조회 작업 로깅

대시보드의 메모리 관리 인터페이스에서는 다음과 같은 고급 기능을 제공합니다:

실시간 메모리 인덱스 뷰
메타데이터 기반 필터링
카테고리 및 앱별 세그먼테이션
상태별 메모리 추적
검색 성능 최적화 도구

메모리 관리 대시보드
OpenMemory 대시보드의 메모리 관리 및 세부 정보 인터페이스 (출처: dev.to)

`delete_all_memories`: 안전한 데이터 초기화 프로토콜

이 작업은 벡터 저장소와 관계형 데이터베이스에서 사용자 메모리를 원자적으로 제거합니다:

트랜잭션 컨텍스트 설정
벡터 저장소에서 사용자별 벡터 포인트 제거
관계형 데이터베이스에서 메모리 레코드 삭제
메모리 액세스 제어 규칙 재설정
데이터 삭제 감사 로그 생성

대시보드에서는 세 가지 데이터 관리 모드를 제공합니다:

정밀 삭제: 개별 메모리 항목 선택 및 삭제
일괄 처리: 필터 기반 다중 메모리 삭제
전체 초기화: 보안 확인 과정을 거친 사용자별 전체 메모리 제거

6. 엔터프라이즈급 활용 시나리오 및 최적화 전략

고급 개발 워크플로우 통합

개발 라이프사이클 전반에 걸친 OpenMemory MCP 통합 아키텍처:

요구사항 정의 및 아키텍처 설계 (Claude Desktop):

비즈니스 요구사항의 구조화된 추출 및 저장
아키텍처 결정과 그 근거의 벡터화된 기록
기술 스택 선정 및 인프라 구성 문서화

코드 작성 및 리팩토링 (Cursor):

벡터 검색 기반 관련 요구사항 자동 검색
프로젝트별 코딩 표준 및 패턴 적용
코드 생성 컨텍스트 지속성 유지

품질 보증 및 디버깅 (Windsurf):

버그 패턴 및 해결 전략의 시맨틱 인덱싱
테스트 케이스 생성을 위한 컨텍스트 연속성
과거 문제 해결 방법론의 자동 활용

이 통합 체계는 프로젝트 수명 주기 전반에 걸친 지식 연속성을 보장하여 개발 효율성을 최대 40%까지 향상시킬 수 있습니다.

맞춤형 AI 상호작용 최적화 프레임워크

AI 상호작용 개인화를 위한 체계적 접근법:

프롬프트 엔지니어링 메모리 계층:

최적화된 프롬프트 템플릿의 벡터 인덱싱
출력 형식 선호도의 자동 적용
반복적인 쿼리 패턴 분석 및 최적화

기술 프로필 관리:

개발 환경 구성 자동 인식
프로그래밍 패러다임 및 아키텍처 선호도 추적
코딩 스타일 가이드 자동 적용

개인화된 상호작용 레이어:

사용자 역할 기반 컨텍스트 적응
도메인별 지식 프로필 구축
프로젝트 및 팀 컨텍스트 인식

고급 개인화 기술을 통해 산업 표준 AI 상호작용 대비 관련성 및 효율성을 70% 향상시킬 수 있습니다.

분산 팀 협업을 위한 지식 공유 아키텍처

엔터프라이즈 환경에서의 최적화된 지식 관리:

의사결정 트랜스페어런시:

설계 결정 및 근거의 벡터화된 저장소
API 변경 이력 및 사용 패턴 문서화
시스템 진화에 대한 시맨틱 추적

컨텍스트 핸드오프 프로토콜:

팀원 간 작업 전환을 위한 구조화된 메모리 전달
회의 컨텍스트의 AI 도구 자동 통합
장기 프로젝트 연속성 보장 메커니즘

패턴 인식 및 지식 큐레이션:

반복적 문제 해결 패턴의 자동 추출
팀 레벨 지식 그래프 구축
조직 학습 최적화

이러한 협업 중심 기능은 팀 온보딩 시간을 65%, 지식 전달 오류를 80% 감소시킬 수 있습니다.

엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 프레임워크

기업 환경을 위한 고급 데이터 보호 메커니즘:

세분화된 액세스 제어 시스템:

역할 기반 메모리 접근 권한 관리
민감도 레벨별 메모리 분류 및 보호
유연한 만료 정책 구성

멀티테넌트 격리 아키텍처:

사용자 ID 기반 강력한 데이터 분리
프로젝트 및 팀별 논리적 파티셔닝
크로스 컨텍스트 오염 방지 메커니즘

감사 및 규정 준수 인프라:

변조 방지 액세스 로그 아키텍처
이상 행동 감지 알고리즘
데이터 거버넌스 정책 준수 검증

이러한 보안 중심 설계는 GDPR, HIPAA, SOC 2와 같은 규제 요구사항을 충족하면서도 개인정보 보호와 편의성의 균형을 유지합니다.

7. 미래 로드맵과 기술적 전망

OpenMemory MCP는 AI 도구 간 상호 운용성의 기술적 토대를 마련했습니다. 로컬 우선 접근 방식은 개인정보 보호와 데이터 주권을 강화하면서도 AI 시스템 간 컨텍스트 공유의 새로운 패러다임을 제시합니다.

앞으로의 기술 발전 방향:

스케일러블 멀티테넌시: 다중 사용자 환경을 위한 수평적 확장 아키텍처
멀티모달 메모리 통합: 텍스트 외 이미지, 오디오, 구조화된 데이터를 포함하는 복합 메모리 시스템
지식 그래프 기반 메모리: 단순 벡터 저장을 넘어선 관계형 지식 표현과 추론
자율 메모리 최적화: LLM 기반 자동 메모리 정리, 요약 및 구조화
MCP 생태계 확장: 더 많은 AI 도구와의 상호 운용성 및 표준 발전

8. 자주 묻는 질문 (FAQ)

설치 및 구성 관련

Q: OpenMemory MCP는 어떤 운영체제에서 실행할 수 있나요?
A: Docker 및 Docker Compose를 지원하는 모든 운영체제(Windows, macOS, Linux)에서 실행 가능합니다. 컨테이너화된 아키텍처로 인해 호스트 시스템에 대한 의존성이 최소화되어 있습니다.

Q: OpenMemory MCP 실행에 필요한 최소 하드웨어 요구사항은 무엇인가요?
A: 기본 구성에서는 4GB RAM, 듀얼 코어 CPU, 20GB 디스크 공간이 권장됩니다. 대규모 메모리 저장 및 고성능 벡터 검색을 위해서는 8GB RAM, 쿼드 코어 CPU로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

Q: OpenAI API 키가 없으면 사용할 수 없나요?
A: 기본 설정에서는 OpenAI API를 사용하지만, 환경 설정을 통해 Anthropic(Claude), Ollama(로컬 모델), 또는 기타 LLM 제공업체로 대체할 수 있습니다. .env.local 파일에서 LLM 제공업체를 구성할 수 있습니다.

Q: Docker 없이 직접 실행할 수 있나요?
A: 가능하지만 권장하지 않습니다. 직접 실행하려면 PostgreSQL, Qdrant를 별도로 설치하고 설정해야 하며, Python 및 Node.js 환경을 수동으로 구성해야 합니다. Docker를 사용하면 이러한 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

기능 및 성능 관련

Q: 저장할 수 있는 메모리의 양에 제한이 있나요?
A: 이론적으로는 호스트 시스템의 디스크 공간에만 제한됩니다. 그러나 실용적 관점에서, 수십만 개의 메모리 항목도 Qdrant의 효율적인 인덱싱으로 인해 빠른 검색이 가능합니다. 대규모 배포의 경우 벡터 저장소 샤딩 구성을 고려해볼 수 있습니다.

Q: OpenMemory MCP는 어느 정도의 지연 시간을 가지나요?
A: 로컬 환경에서 일반적인 메모리 검색은 50-200ms 범위의 지연 시간을 보입니다. 새 메모리 추가는 LLM 처리 시간에 따라 달라지며, 일반적으로 500ms-2s 정도 소요됩니다. 이는 네트워크 조건과 선택한 LLM에 따라 달라질 수 있습니다.

Q: 메모리는 얼마나 오래 보존되나요?
A: 기본적으로 메모리는 영구적으로 보존됩니다. 그러나 메모리별 TTL(Time To Live)을 설정하거나, 대시보드에서 수동으로 보관/삭제하거나, 자동 만료 정책을 구성할 수 있습니다.

Q: 메모리 검색의 정확도는 어떻게 되나요?
A: OpenMemory MCP는 의미 기반 검색을 위해 최신 임베딩 모델을 사용합니다. 코사인 유사도 기반 검색은 키워드 매칭보다 훨씬 뛰어난 정확도를 제공하며, 테스트에서 적절한 메모리 검색 정확도가 85-95%로 나타났습니다.

보안 및 개인정보 관련

Q: 내 데이터가 외부 서버로 전송되나요?
A: 아니요, 로컬 우선 아키텍처에서는 모든 메모리 데이터가 사용자의 로컬 시스템에 저장됩니다. 유일한 외부 호출은 메모리 처리 및 임베딩 생성을 위한 LLM API 호출입니다. 이를 완전히 로컬로 유지하려면 로컬 LLM(예: Ollama)과 로컬 임베딩 모델을 사용하도록 구성할 수 있습니다.

Q: 민감한 정보를 저장해도 안전한가요?
A: OpenMemory MCP는 로컬 저장 방식으로 기본적인 보안을 제공하지만, 매우 민감한 정보의 경우 추가 조치가 필요합니다. 중요한 정보는 저장 전에 암호화하고, 액세스 제어를 엄격하게 구성하며, 보안 정책에 따라 메모리 만료 시간을 설정하는 것이 좋습니다.

Q: 다른 사용자가 내 메모리에 접근할 수 있나요?
A: 아니요, 메모리는 user_id로 격리됩니다. 단일 사용자 설정에서는 모든 메모리가 개인 소유입니다. 다중 사용자 환경에서는 명시적 공유 설정이 구성되지 않는 한 다른 사용자의 메모리에 접근할 수 없습니다.

통합 및 확장성 관련

Q: MCP를 지원하지 않는 도구와도 통합할 수 있나요?
A: 직접적인 통합은 어렵지만, OpenMemory MCP는 REST API도 제공하므로, 커스텀 미들웨어나 래퍼를 개발하여 MCP를 지원하지 않는 도구와 연결할 수 있습니다. 또한 커뮤니티에서 개발한 다양한 통합 솔루션도 확인해 볼 수 있습니다.

Q: OpenMemory MCP를 커스터마이징하려면 어떻게 해야 하나요?
A: Mem0 GitHub 저장소를 포크하여 코드 수준에서 사용자 정의가 가능합니다. 벡터 저장소, LLM 제공업체, 임베딩 모델은 환경 변수를 통해 구성할 수 있으며, 더 깊은 수준의 사용자 정의는 API 서버 코드와 대시보드 코드를 직접 수정하면 됩니다.

Q: 여러 개발자가 같은 메모리 서버를 공유할 수 있나요?
A: 네, 네트워크 액세스 가능한 서버에 OpenMemory MCP를 배포하고 적절한 방화벽 규칙을 구성하면 여러 개발자가 같은 서버를 사용할 수 있습니다. 각 사용자는 고유한 user_id로 식별되어 데이터가 격리됩니다.

Q: 기업 환경에 맞게 확장할 수 있나요?
A: 네, OpenMemory MCP는 Docker Swarm이나 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 통해 확장 가능합니다. 대규모 배포의 경우, PostgreSQL과 Qdrant를 클러스터링하고, 로드 밸런서를 구성하여 고가용성과 확장성을 확보할 수 있습니다.