DB 동작 검수 필요 작업 완료

podman run -d -p 8000:7997 docker.io/michaelf34/infinity --model-id sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

임베딩 모델 추가 완료

API명세서.md

@@ -557,19 +557,21 @@ MCP 서버를 초기화하고 서버 정보 및 지원 기능을 반환합니다
   "jsonrpc": "2.0",
   "id": "8",
   "result": {
+    "contents": [
+      {
     "uri": "memory://recent",
     "mimeType": "application/json",
-    "text": "{\"message\": \"Resource content for memory://recent\"}",
-    "metadata": {
-      "uri": "memory://recent",
-      "timestamp": 1701234567890
+        "text": "{\"message\": \"Resource content for memory://recent\"}"
     }
+    ]
   }
 }
 ```
 
 **응답 DTO**: `McpResourceResponse.ResourceReadResponse`
 
+**참고:** MCP 프로토콜에 따라 `contents` 필드는 배열이며 필수입니다. 각 요소는 `uri`, `mimeType`, `text` (또는 바이너리 리소스의 경우 `blob`)를 포함합니다.
+
 ---
 
 ### 7. prompts/list
@@ -932,7 +934,7 @@ public class MemoryResponse {
 - ✅ `capabilities`에 `supported` 필드 추가
 - ✅ JSON-RPC 2.0 표준 준수 (정상 응답에 error 필드 제외)
 - ✅ 요청/응답 전체 로깅 기능 추가
-- ⏳ Redis 연동 (TODO)
+- ✅ Redis 연동 (임시 메모리 저장/조회 완료, TTL 3일)
 - ⏳ 벡터 검색 구현 (TODO)
 - ⏳ 배치 처리 구현 (TODO)
 

README.md

@@ -39,8 +39,8 @@ AI ↔ Spring Boot(Dewey)
      │          ├── api                     <-- 외부로 노출되는 REST API 계층
      │          │     ├── controller        <-- 요청을 받아 Service 호출하는 곳 (Endpoint)
      │          │     └── dto               <-- Controller에서 사용하는 DTO
-     │          │          ├── request      <-- 요청 DTO
-     │          │          └── response     <-- 응답 DTO
+     │          │           ├── request     <-- 요청 DTO
+     │          │           └── response    <-- 응답 DTO
      │          │
      │          ├── config                  <-- Spring 설정, Bean 등록, CORS, Filter, ModelConfig 등
      │          │

Rocky9 postgresql-17 설치 명령어.txt

@@ -0,0 +1,23 @@
+dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-9-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
+dnf update -y
+dnf -qy module disable postgresql
+
+dnf install -y postgresql17-server
+
+su - postgres
+/usr/pgsql-17/bin/initdb -D /var/lib/pgsql/17/data/
+exit
+
+systemctl enable --now postgresql-17
+cd /tmp
+git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pgvector/pgvector.git
+cd pgvector
+
+dnf config-manager --set-enabled crb
+dnf install -y perl-IPC-Run
+dnf install -y git gcc make postgresql17-devel redhat-rpm-config
+
+PATH=/usr/pgsql-17/bin:$PATH make
+PATH=/usr/pgsql-17/bin:$PATH make install
+
+systemctl restart postgresql-17

database_setup.sql

@@ -0,0 +1,102 @@
+-- ============================================
+-- Dewey 애플리케이션 데이터베이스 설정 스크립트
+-- ============================================
+-- 이 스크립트는 postgres superuser로 실행해야 합니다.
+-- 실행 방법: psql -U postgres -f database_setup.sql
+
+-- 1. dewey 사용자 생성 (이미 존재하면 스킵)
+DO $$
+BEGIN
+    IF NOT EXISTS (SELECT FROM pg_user WHERE usename = 'dewey') THEN
+        CREATE USER dewey WITH PASSWORD '0bk1rWu98mGl5ea3';
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자가 생성되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자가 이미 존재합니다.';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 2. dewey_memory 데이터베이스 생성 (이미 존재하면 스킵)
+DO $$
+BEGIN
+    IF NOT EXISTS (SELECT FROM pg_database WHERE datname = 'dewey_memory') THEN
+        CREATE DATABASE dewey_memory OWNER dewey;
+        RAISE NOTICE 'dewey_memory 데이터베이스가 생성되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey_memory 데이터베이스가 이미 존재합니다.';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 3. dewey_memory 데이터베이스에 연결
+\c dewey_memory
+
+-- 3. pgvector 확장 설치 (superuser 권한 필요)
+CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
+
+-- 4. dewey 사용자에게 필요한 최소 권한만 부여
+--    (보안을 위해 최소한의 권한만 부여)
+GRANT CONNECT ON DATABASE dewey_memory TO dewey;
+GRANT USAGE ON SCHEMA public TO dewey;
+GRANT CREATE ON SCHEMA public TO dewey;
+
+-- 5. 기존 테이블/시퀀스에 대한 권한 부여
+GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO dewey;
+GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO dewey;
+
+-- 6. 향후 생성될 테이블/시퀀스에 대한 기본 권한 설정
+ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON TABLES TO dewey;
+ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON SEQUENCES TO dewey;
+
+-- 7. dewey 사용자가 확장을 생성할 수 없도록 명시적으로 제한
+--    (확장 생성은 superuser만 가능하므로 이미 제한되어 있음)
+--    하지만 혹시 모를 권한을 명시적으로 제거
+REVOKE CREATE ON DATABASE dewey_memory FROM dewey;
+
+-- 8. dewey 사용자가 다른 사용자를 생성하거나 권한을 부여할 수 없도록 제한
+--    (이미 dewey는 일반 사용자이므로 불필요하지만 명시적으로 확인)
+DO $$
+BEGIN
+    -- dewey가 superuser인지 확인하고 제거 (혹시 모를 경우 대비)
+    IF EXISTS (
+        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usesuper = true
+    ) THEN
+        ALTER USER dewey WITH NOSUPERUSER;
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 superuser 권한이 제거되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 일반 사용자입니다.';
+    END IF;
+    
+    -- dewey가 데이터베이스를 생성할 수 없도록 제한
+    IF EXISTS (
+        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usecreatedb = true
+    ) THEN
+        ALTER USER dewey WITH NOCREATEDB;
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 CREATEDB 권한이 제거되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 CREATEDB 권한이 없습니다.';
+    END IF;
+    
+    -- dewey가 다른 사용자를 생성할 수 없도록 제한
+    IF EXISTS (
+        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usecreaterole = true
+    ) THEN
+        ALTER USER dewey WITH NOCREATEROLE;
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 CREATEROLE 권한이 제거되었습니다.';
+    ELSE
+        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 CREATEROLE 권한이 없습니다.';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 9. 권한 확인
+\echo '=== dewey 사용자 권한 확인 ==='
+\du dewey
+
+\echo '=== public 스키마 권한 확인 ==='
+\dn+ public
+
+\echo '=== pgvector 확장 확인 ==='
+SELECT extname, extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'vector';
+
+\echo '=== 스크립트 실행 완료 ==='
+\echo 'dewey 사용자는 이제 최소한의 권한만 가지고 있습니다.'
+\echo '애플리케이션은 테이블/인덱스 생성 및 데이터 조작만 가능합니다.'
+

prompt.md

@@ -0,0 +1,297 @@
+# Dewey MCP 대화 기록 저장 프롬프트
+
+## 개요
+
+당신은 Dewey MCP (Model Context Protocol) 서버에 연결되어 있습니다. 사용자와의 대화가 완료되면 **항상** MCP 도구를 사용하여 대화 기록을 저장해야 합니다.
+
+## MCP 도구 호출 규칙
+
+## 📖 데이터 읽기 (Retrieve) - AI 버튜버 방송 기준
+
+### 언제 과거 데이터를 읽어와야 하는가?
+
+**방송 시작 시 (세션 초기화):**
+- 방송이 시작되거나 새로운 대화 세션이 시작될 때
+- 사용자와 처음 대화를 시작하기 전
+- 이전 방송/대화의 맥락을 이어가야 할 때
+
+**사용자 질문/요청 시:**
+- 사용자가 "이전에 말한", "저번에", "예전에" 같은 과거 언급 표현 사용 시
+- 사용자가 특정 주제나 약속을 다시 언급할 때
+- 사용자의 선호도나 설정을 확인해야 할 때
+- 맥락이 필요한 질문이 들어올 때 (예: "그거 어떻게 됐어?", "그때 말한 거 기억나?")
+
+**주제 전환 시:**
+- 대화 주제가 바뀔 때 관련 과거 정보 확인
+- 사용자가 이전에 언급한 내용과 연관된 질문을 할 때
+- 연속적인 대화 흐름을 유지해야 할 때
+
+**맥락 부족 감지 시:**
+- 사용자의 질문이 모호하거나 맥락이 필요할 때
+- 사용자의 의도를 파악하기 위해 과거 대화가 필요할 때
+- 개인화된 응답을 위해 사용자 정보가 필요할 때
+
+### 어떤 도구를 사용해야 하는가?
+
+**1. `retrieve_conversation` - 과거 대화 조회**
+```json
+{
+  "name": "retrieve_conversation",
+  "arguments": {
+    "user_id": "cursor-user",
+    "limit": 40
+  }
+}
+```
+- **사용 시점**: 방송 시작 시, 최근 대화 맥락이 필요할 때
+- **용도**: 최근 대화 기록을 시간순으로 조회하여 대화 흐름 파악
+
+**2. `retrieve_memory` - 사용자 메모리 조회**
+```json
+{
+  "name": "retrieve_memory",
+  "arguments": {
+    "user_id": "cursor-user",
+    "limit": 10
+  }
+}
+```
+- **사용 시점**: 사용자의 선호도, 약속, 중요한 정보를 확인해야 할 때
+- **용도**: 저장된 메모리(선호사항, 약속, 중요 사실) 조회
+
+**3. `search_memory` - 벡터 검색으로 관련 메모리 찾기**
+```json
+{
+  "name": "search_memory",
+  "arguments": {
+    "query": "검색 키워드",
+    "user_id": "cursor-user",
+    "limit": 5
+  }
+}
+```
+- **사용 시점**: 특정 주제나 키워드와 관련된 과거 정보를 찾아야 할 때
+- **용도**: 의미 기반 검색으로 관련 메모리 찾기
+
+### 데이터 읽기 우선순위
+
+1. **방송 시작 시**: `retrieve_conversation` (최근 10개) → `retrieve_memory` (최근 10개)
+2. **과거 언급 감지 시**: `search_memory` (관련 키워드로 검색)
+3. **선호도/약속 확인 시**: `retrieve_memory` (중요도 높은 메모리 우선)
+4. **맥락 부족 시**: `retrieve_conversation` (최근 대화 확인)
+
+### 데이터 읽기 예시
+
+**시나리오 1: 방송 시작**
+```
+[방송 시작]
+→ retrieve_conversation: 최근 대화 40개 조회
+→ retrieve_memory: 최근 메모리 10개 조회
+→ 조회된 정보를 바탕으로 개인화된 인사 및 대화 시작
+```
+
+**시나리오 2: 과거 언급 감지**
+```
+사용자: "저번에 말한 그 프로젝트 어떻게 됐어?"
+→ search_memory: "프로젝트" 키워드로 검색
+→ 관련 메모리 확인 후 답변
+```
+
+**시나리오 3: 선호도 확인**
+```
+사용자: "내가 좋아하는 음식 뭐였지?"
+→ retrieve_memory: 사용자 메모리 조회
+→ 선호도 정보 확인 후 답변
+```
+
+**시나리오 4: 맥락 부족**
+```
+사용자: "그거 해줘"
+→ retrieve_conversation: 최근 대화 확인
+→ 맥락 파악 후 답변
+```
+
+## 💾 데이터 저장 (Store)
+
+### 1. 언제 호출해야 하는가?
+
+**대화 완료 시점에 항상 호출:**
+- 사용자의 질문에 대한 답변을 완료한 후
+- 사용자가 새로운 주제로 전환하기 전
+- 대화 세션이 종료되기 직전
+- 중요한 정보나 약속, 선호사항이 언급된 경우 즉시 저장
+
+### 2. 어떤 도구를 사용해야 하는가?
+
+**`store_memory` 도구를 사용하여 대화 기록 저장:**
+
+```json
+{
+  "name": "store_memory",
+  "arguments": {
+    "memory_text": "대화 내용 요약",
+    "user_id": "cursor-user",
+    "importance": 1-5 (중요도)
+  }
+}
+```
+
+### 3. 어떻게 호출해야 하는가?
+
+#### 대화 기록 저장 형식
+
+1. **대화 요약 작성:**
+   - 사용자의 질문/요청 내용
+   - AI의 답변/제공한 정보
+   - 중요한 사실, 약속, 선호사항이 있다면 명시
+
+2. **중요도 설정:**
+   - `5`: 매우 중요한 약속, 선호사항, 중요한 사실
+   - `4`: 중요한 정보나 결정사항
+   - `3`: 일반적인 대화 내용 (기본값)
+   - `2`: 간단한 질의응답
+   - `1`: 단순 인사나 불필요한 내용 (저장 생략 가능)
+
+3. **저장 예시:**
+
+```markdown
+사용자: "서울 날씨를 검색해줄래?"
+AI: "서울 날씨는 맑고 기온 5도입니다..."
+→ 저장: "사용자가 서울 날씨를 검색 요청. 현재 맑고 기온 5도, 체감온도 3도, 낮 최고 11도 예상."
+```
+
+```markdown
+사용자: "MCP 서버 테스트를 진행했어"
+AI: "테스트 결과를 확인했습니다..."
+→ 저장: "MCP 서버 테스트 진행. content 배열 형식 수정 완료 및 정상 동작 확인."
+```
+
+### 4. 저장하지 않아도 되는 경우
+
+- 단순 인사 ("안녕하세요", "감사합니다" 등)
+- 명확히 불필요하다고 판단되는 대화
+- 중요도가 1 이하인 경우
+
+## 구현 예시
+
+### 대화 완료 후 자동 저장 패턴
+
+```markdown
+[사용자 질문에 답변 완료]
+
+→ 대화 기록 저장:
+- memory_text: "사용자 질문: [질문 내용]. AI 답변: [답변 요약]. 중요 정보: [있는 경우]"
+- user_id: "cursor-user" (또는 요청에서 제공된 user_id)
+- importance: [적절한 중요도 1-5]
+```
+
+## 주의사항
+
+1. **항상 대화 완료 후 저장**: 사용자의 질문에 답변을 완료하면 반드시 `store_memory`를 호출하세요.
+
+2. **요약 작성**: 전체 대화를 그대로 저장하지 말고, 핵심 내용을 요약하여 저장하세요.
+
+3. **중요도 판단**: 중요한 정보(약속, 선호, 결정사항)는 높은 중요도(4-5)로 저장하세요.
+
+4. **user_id 처리**: 사용자 ID가 명시되지 않은 경우 "cursor-user"를 기본값으로 사용하세요.
+
+5. **에러 처리**: 저장 실패 시에도 사용자에게 알리지 말고, 다음 대화에서 다시 시도하세요.
+
+## 예시 시나리오
+
+### 시나리오 1: 일반 질문
+```
+사용자: "파이썬에서 리스트를 정렬하는 방법은?"
+AI: [답변 제공]
+→ 저장: "사용자가 파이썬 리스트 정렬 방법 질문. sorted() 함수와 list.sort() 메서드 설명 제공."
+importance: 2
+```
+
+### 시나리오 2: 중요한 약속/선호
+```
+사용자: "나는 항상 커피를 아메리카노로 주문해"
+AI: [확인 응답]
+→ 저장: "사용자의 커피 선호도: 아메리카노를 선호함."
+importance: 5
+```
+
+### 시나리오 3: 기술적 논의
+```
+사용자: "MCP 서버의 content 필드를 배열 형식으로 수정했어"
+AI: [확인 및 테스트]
+→ 저장: "MCP 서버 content 필드를 문자열에서 배열 형식으로 수정 완료. MCP 표준 준수."
+importance: 4
+```
+
+## 🔄 AI 버튜버 방송 워크플로우
+
+### 표준 대화 흐름
+
+```
+1. [방송 시작]
+   ↓
+2. retrieve_conversation (최근 대화 조회)
+   ↓
+3. retrieve_memory (최근 메모리 조회)
+   ↓
+4. [사용자와 대화 시작 - 조회된 정보 활용]
+   ↓
+5. [사용자 질문/요청]
+   ↓
+6. [필요 시] search_memory 또는 retrieve_memory (맥락 확인)
+   ↓
+7. [AI 답변 제공]
+   ↓
+8. store_memory (대화 기록 저장)
+   ↓
+9. [다음 대화로 이동 또는 방송 종료]
+```
+
+### 실전 예시: 완전한 대화 사이클
+
+```
+[방송 시작]
+→ retrieve_conversation(user_id="viewer123", limit=10)
+→ retrieve_memory(user_id="viewer123", limit=10)
+→ "안녕하세요! 지난번에 말씀하신 프로젝트는 잘 진행되고 있나요?" (과거 정보 활용)
+
+[사용자 질문]
+사용자: "파이썬으로 웹 크롤링 하는 방법 알려줘"
+
+[맥락 확인 - 필요 시]
+→ search_memory(query="파이썬", user_id="viewer123", limit=3)
+
+[AI 답변]
+AI: "파이썬 웹 크롤링은 requests와 BeautifulSoup을 사용합니다..." (과거 학습 내용 반영)
+
+[대화 저장]
+→ store_memory(
+     memory_text="사용자가 파이썬 웹 크롤링 방법 질문. requests와 BeautifulSoup 사용법 설명 제공.",
+     user_id="viewer123",
+     importance=2
+   )
+```
+
+## 요약
+
+### 📖 데이터 읽기 핵심 원칙
+- ✅ **방송 시작 시** 과거 대화/메모리 조회
+- ✅ **과거 언급 감지 시** 관련 메모리 검색
+- ✅ **맥락 부족 시** 최근 대화 확인
+- ✅ **선호도/약속 확인 시** 메모리 조회
+
+### 💾 데이터 저장 핵심 원칙
+- ✅ 대화 완료 후 **항상** `store_memory` 호출
+- ✅ 대화 내용을 **요약**하여 저장
+- ✅ 중요도에 따라 **적절한 importance 값** 설정
+- ✅ 중요한 정보는 **즉시 저장**
+- ❌ 단순 인사나 불필요한 내용은 저장 생략 가능
+
+### 🎯 AI 버튜버 방송 최적화
+- **개인화**: 방송 시작 시 과거 정보 로드하여 개인화된 대화
+- **연속성**: 과거 대화 맥락을 활용하여 자연스러운 대화 흐름
+- **기억력**: 사용자의 선호도, 약속, 중요 정보를 기억하여 일관된 캐릭터 유지
+- **효율성**: 필요한 시점에만 데이터를 읽어 성능 최적화
+
+이 프롬프트를 따라 AI 버튜버 방송에서 사용자와의 모든 대화를 체계적으로 기록하고 활용하세요.
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/api/controller/McpController.java

@@ -5,12 +5,14 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import com.pandol365.dewey.api.dto.request.McpJsonRpcRequest;
 import com.pandol365.dewey.api.dto.response.McpJsonRpcResponse;
 import com.pandol365.dewey.api.service.McpService;
+import com.pandol365.dewey.domain.conversation.service.ConversationService;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.http.ResponseEntity;
 import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
 import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
 import java.util.Map;
 
 /**
@@ -26,6 +28,7 @@ public class McpController {
     
     private final McpService mcpService;
     private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final ConversationService conversationService;
     
     /**
      * 헬스 체크 엔드포인트 (GET 요청 처리)
@@ -105,6 +108,9 @@ public class McpController {
                         request.getMethod(), request.getId(), result);
             }
             
+            // 대화 자동 저장 (initialized 알림 제외)
+            saveConversation(request, response);
+            
             return ResponseEntity.ok(response);
             
         } catch (Exception e) {
@@ -132,6 +138,9 @@ public class McpController {
                         request.getMethod(), request.getId(), error);
             }
             
+            // 대화 자동 저장 (에러 응답도 저장)
+            saveConversation(request, response);
+            
             return ResponseEntity.ok(response);
         }
     }
@@ -154,13 +163,24 @@ public class McpController {
             case "tools/list" -> mcpService.listTools();
             case "tools/call" -> {
                 Object args = params != null ? params.getArguments() : null;
+                String toolName = null;
+                Object toolArguments = null;
+
                 if (args instanceof Map) {
                     Map<String, Object> callArgs = (Map<String, Object>) args;
-                    String toolName = callArgs.get("name") != null ? callArgs.get("name").toString() : null;
-                    Object toolArguments = callArgs.get("arguments");
-                    yield mcpService.callTool(toolName, toolArguments);
+                    toolName = callArgs.get("name") != null ? callArgs.get("name").toString() : null;
+                    toolArguments = callArgs.get("arguments");
                 }
-                yield mcpService.callTool(null, null);
+
+                // Fallback: params의 name/arguments를 직접 사용 (중첩 없이 오는 경우)
+                if (toolName == null && params != null && params.getName() != null) {
+                    toolName = params.getName();
+                }
+                if (toolArguments == null && params != null) {
+                    toolArguments = params.getArguments();
+                }
+
+                    yield mcpService.callTool(toolName, toolArguments);
             }
             case "resources/list" -> mcpService.listResources();
             case "resources/read" -> {
@@ -185,4 +205,307 @@ public class McpController {
             default -> throw new IllegalArgumentException("Unknown method: " + method);
         };
     }
+    
+    /**
+     * 대화를 Redis에 자동 저장
+     * 사용자 요청과 AI 응답을 하나의 row로 저장
+     */
+    private void saveConversation(McpJsonRpcRequest request, McpJsonRpcResponse response) {
+        try {
+            String method = request.getMethod();
+
+            // 알림 또는 저장 불필요한 메서드는 건너뜀
+            if (!shouldSaveConversation(method, request.getId())) {
+                return;
+            }
+            
+            // 사용자 메시지 추출
+            String userMessage = extractUserMessage(request);
+            
+            // AI 응답 추출
+            String aiResponse = extractAiResponse(response);
+            
+            // 사용자 ID 추출
+            String userId = extractUserId(request);
+            
+            // 메타데이터 생성
+            String metadata = createMetadata(request, response);
+            
+            // 대화 저장
+            conversationService.saveConversation(userId, userMessage, aiResponse, metadata);
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("대화 저장 실패: {}", e.getMessage());
+        }
+    }
+    
+    /**
+     * 대화 저장 여부 판단
+     * 사용자 입력/응답이 없는 호출은 저장하지 않음
+     */
+    private boolean shouldSaveConversation(String method, String requestId) {
+        if (method == null) {
+            return false;
+        }
+
+        // 알림 처리: initialized 및 notifications/* 은 저장하지 않음
+        if ("initialized".equals(method) && requestId == null) {
+            return false;
+        }
+        if (method.startsWith("notifications/")) {
+            return false;
+        }
+
+        // 사용자 입력이 있는 주요 메서드만 저장
+        return switch (method) {
+            case "tools/call", "resources/read", "prompts/get" -> true;
+            default -> false; // tools/list, resources/list, prompts/list 등은 저장하지 않음
+        };
+    }
+
+    /**
+     * 요청에서 사용자 메시지 추출
+     * 실제 사용자가 입력한 내용을 추출
+     */
+    @SuppressWarnings("unchecked")
+    private String extractUserMessage(McpJsonRpcRequest request) {
+        try {
+            String method = request.getMethod();
+            
+            // tools/call의 경우 실제 사용자 입력 내용 추출
+            if ("tools/call".equals(method) && request.getParams() != null) {
+                Object args = request.getParams().getArguments();
+                if (args instanceof Map) {
+                    Map<String, Object> callArgs = (Map<String, Object>) args;
+                    Object toolArgs = callArgs.get("arguments");
+                    
+                    if (toolArgs instanceof Map) {
+                        Map<String, Object> toolArguments = (Map<String, Object>) toolArgs;
+                        String toolName = callArgs.get("name") != null ? callArgs.get("name").toString() : null;
+                        
+                        // 도구별로 실제 사용자 입력 추출
+                        if ("store_memory".equals(toolName)) {
+                            String memoryText = toolArguments.get("memory_text") != null ? 
+                                    toolArguments.get("memory_text").toString() : null;
+                            if (memoryText != null && !memoryText.isEmpty()) {
+                                return memoryText;
+                            }
+                        } else if ("search_memory".equals(toolName)) {
+                            String query = toolArguments.get("query") != null ? 
+                                    toolArguments.get("query").toString() : null;
+                            if (query != null && !query.isEmpty()) {
+                                return "메모리 검색: " + query;
+                            }
+                        } else if ("retrieve_memory".equals(toolName)) {
+                            String userId = toolArguments.get("user_id") != null ? 
+                                    toolArguments.get("user_id").toString() : null;
+                            Integer limit = toolArguments.get("limit") != null ? 
+                                    ((Number) toolArguments.get("limit")).intValue() : null;
+                            return "메모리 조회 요청" + (userId != null ? " (사용자: " + userId + ")" : "") + 
+                                   (limit != null ? " (개수: " + limit + ")" : "");
+                        } else if ("retrieve_conversation".equals(toolName)) {
+                            String userId = toolArguments.get("user_id") != null ? 
+                                    toolArguments.get("user_id").toString() : null;
+                            Integer limit = toolArguments.get("limit") != null ? 
+                                    ((Number) toolArguments.get("limit")).intValue() : null;
+                            return "대화 조회 요청" + (userId != null ? " (사용자: " + userId + ")" : "") + 
+                                   (limit != null ? " (개수: " + limit + ")" : "");
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            
+            // resources/read의 경우 URI 추출
+            if ("resources/read".equals(method) && request.getParams() != null) {
+                String uri = request.getParams().getUri();
+                if (uri != null && !uri.isEmpty()) {
+                    return "리소스 읽기 요청: " + uri;
+                }
+                // arguments에서 uri 추출 시도
+                if (request.getParams().getArguments() instanceof Map) {
+                    Map<String, Object> args = (Map<String, Object>) request.getParams().getArguments();
+                    uri = args.get("uri") != null ? args.get("uri").toString() : null;
+                    if (uri != null && !uri.isEmpty()) {
+                        return "리소스 읽기 요청: " + uri;
+                    }
+                }
+            }
+            
+            // prompts/get의 경우 프롬프트 이름 추출
+            if ("prompts/get".equals(method) && request.getParams() != null) {
+                if (request.getParams().getArguments() instanceof Map) {
+                    Map<String, Object> args = (Map<String, Object>) request.getParams().getArguments();
+                    String promptName = args.get("name") != null ? args.get("name").toString() : null;
+                    if (promptName != null && !promptName.isEmpty()) {
+                        return "프롬프트 요청: " + promptName;
+                    }
+                }
+            }
+            
+            // 기본값: 메서드 이름 반환
+            return method != null ? method : "Unknown request";
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("사용자 메시지 추출 실패: {}", e.getMessage());
+            return request.getMethod() != null ? request.getMethod() : "Unknown request";
+        }
+    }
+    
+    /**
+     * 응답에서 AI 응답 추출
+     * 실제 AI가 반환한 의미있는 내용 추출
+     */
+    @SuppressWarnings("unchecked")
+    private String extractAiResponse(McpJsonRpcResponse response) {
+        try {
+            if (response.getError() != null) {
+                return "오류: " + response.getError().getMessage();
+            }
+            
+            if (response.getResult() == null) {
+                return "응답 없음";
+            }
+            
+            // result가 Map인 경우 (대부분의 경우)
+            if (response.getResult() instanceof Map) {
+                Map<String, Object> result = (Map<String, Object>) response.getResult();
+                
+                // tools/call 응답인 경우 content 필드 추출 (MCP 표준: 배열)
+                if (result.containsKey("content")) {
+                    Object contentObj = result.get("content");
+                    Boolean isError = result.get("isError") instanceof Boolean ?
+                            (Boolean) result.get("isError") : null;
+
+                    // content가 배열인 경우 첫 요소의 text 사용
+                    if (contentObj instanceof java.util.List) {
+                        java.util.List<?> contents = (java.util.List<?>) contentObj;
+                        if (!contents.isEmpty()) {
+                            Object first = contents.get(0);
+                            if (first instanceof Map) {
+                                Map<?, ?> firstMap = (Map<?, ?>) first;
+                                Object text = firstMap.get("text");
+                                if (text != null) {
+                                    String textValue = text.toString();
+                                    if (isError != null && isError) {
+                                        return "오류: " + textValue;
+                                    }
+                                    return textValue;
+                                }
+                            }
+                            // fallback: toString
+                            String textValue = first.toString();
+                            if (isError != null && isError) {
+                                return "오류: " + textValue;
+                            }
+                            return textValue;
+                        }
+                    }
+
+                    // 과거 문자열 응답 호환
+                    if (contentObj instanceof String) {
+                        String content = (String) contentObj;
+                        if (isError != null && isError) {
+                            return "오류: " + content;
+                        }
+                        return content;
+                    }
+                }
+                
+                // resources/read 응답인 경우 contents 추출
+                if (result.containsKey("contents") && result.get("contents") instanceof List) {
+                    List<Object> contents = (List<Object>) result.get("contents");
+                    if (!contents.isEmpty() && contents.get(0) instanceof Map) {
+                        Map<String, Object> firstContent = (Map<String, Object>) contents.get(0);
+                        String text = firstContent.get("text") != null ? 
+                                firstContent.get("text").toString() : null;
+                        if (text != null && !text.isEmpty()) {
+                            return text;
+                        }
+                    }
+                }
+                
+                // resources/list 응답인 경우 리소스 목록 요약
+                if (result.containsKey("resources") && result.get("resources") instanceof List) {
+                    List<Object> resources = (List<Object>) result.get("resources");
+                    return resources.size() + "개의 리소스를 찾았습니다";
+                }
+                
+                // tools/list 응답인 경우 도구 목록 요약
+                if (result.containsKey("tools") && result.get("tools") instanceof List) {
+                    List<Object> tools = (List<Object>) result.get("tools");
+                    return tools.size() + "개의 도구를 사용할 수 있습니다";
+                }
+                
+                // prompts/list 응답인 경우 프롬프트 목록 요약
+                if (result.containsKey("prompts") && result.get("prompts") instanceof List) {
+                    List<Object> prompts = (List<Object>) result.get("prompts");
+                    return prompts.size() + "개의 프롬프트를 사용할 수 있습니다";
+                }
+                
+                // prompts/get 응답인 경우 메시지 추출
+                if (result.containsKey("messages") && result.get("messages") instanceof List) {
+                    List<Object> messages = (List<Object>) result.get("messages");
+                    if (!messages.isEmpty() && messages.get(0) instanceof Map) {
+                        Map<String, Object> firstMessage = (Map<String, Object>) messages.get(0);
+                        String content = firstMessage.get("content") != null ? 
+                                firstMessage.get("content").toString() : null;
+                        if (content != null && !content.isEmpty()) {
+                            return content;
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            
+            // 기본값: result를 JSON으로 변환 (너무 길면 요약)
+            String jsonResult = objectMapper.writeValueAsString(response.getResult());
+            if (jsonResult.length() > 500) {
+                return jsonResult.substring(0, 500) + "...";
+            }
+            return jsonResult;
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("AI 응답 추출 실패: {}", e.getMessage());
+            return "응답 파싱 실패";
+        }
+    }
+    
+    /**
+     * 사용자 ID 추출
+     */
+    @SuppressWarnings("unchecked")
+    private String extractUserId(McpJsonRpcRequest request) {
+        // 요청 파라미터에서 user_id 추출 시도
+        if (request.getParams() != null && request.getParams().getArguments() instanceof Map) {
+            Map<String, Object> args = (Map<String, Object>) request.getParams().getArguments();
+            if (args != null && args.get("user_id") != null) {
+                return args.get("user_id").toString();
+            }
+        }
+        
+        // 기본값 반환
+        return "anonymous";
+    }
+    
+    /**
+     * 메타데이터 생성
+     */
+    private String createMetadata(McpJsonRpcRequest request, McpJsonRpcResponse response) {
+        try {
+            Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();
+            metadata.put("method", request.getMethod());
+            metadata.put("requestId", request.getId());
+            metadata.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
+            
+            if (response.getError() != null) {
+                metadata.put("hasError", true);
+                metadata.put("errorCode", response.getError().getCode());
+            } else {
+                metadata.put("hasError", false);
+            }
+            
+            return objectMapper.writeValueAsString(metadata);
+        } catch (Exception e) {
+            return "{}";
+        }
+    }
 }

src/main/java/com/pandol365/dewey/api/dto/response/McpResourceResponse.java

@@ -6,7 +6,6 @@ import lombok.Data;
 import lombok.NoArgsConstructor;
 
 import java.util.List;
-import java.util.Map;
 
 /**
  * MCP Resource 응답 DTO (View)
@@ -37,11 +36,18 @@ public class McpResourceResponse {
     @Builder
     @NoArgsConstructor
     @AllArgsConstructor
-    public static class ResourceReadResponse {
+    public static class ResourceContent {
         private String uri;
         private String mimeType;
         private String text;
-        private Map<String, Object> metadata;
+    }
+    
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class ResourceReadResponse {
+        private List<ResourceContent> contents;
     }
 }
 

src/main/java/com/pandol365/dewey/api/dto/response/McpToolCallResponse.java

@@ -21,7 +21,10 @@ public class McpToolCallResponse {
     @JsonProperty("isError")
     private Boolean isError;
     
-    private String content;
+    /**
+     * MCP 표준 content 필드 (예: [{"type": "text", "text": "..."}])
+     */
+    private List<Map<String, Object>> content;
     
     private List<Map<String, Object>> parts;
     

src/main/java/com/pandol365/dewey/api/service/impl/McpServiceImpl.java

@@ -3,6 +3,8 @@ package com.pandol365.dewey.api.service.impl;
 import com.pandol365.dewey.api.dto.request.McpJsonRpcRequest;
 import com.pandol365.dewey.api.dto.response.*;
 import com.pandol365.dewey.api.service.McpService;
+import com.pandol365.dewey.domain.conversation.model.Conversation;
+import com.pandol365.dewey.domain.conversation.service.ConversationService;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryService;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
@@ -24,6 +26,7 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
     private static final String SERVER_VERSION = "0.0.1-SNAPSHOT";
     
     private final MemoryService memoryService;
+    private final ConversationService conversationService;
     
     @Override
     public McpInitializeResponse initialize(McpJsonRpcRequest.McpParams params) {
@@ -77,6 +80,7 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
         tools.add(createMemoryStoreTool());
         tools.add(createMemoryRetrieveTool());
         tools.add(createMemorySearchTool());
+        tools.add(createConversationRetrieveTool());
         
         return McpToolResponse.ToolListResponse.builder()
                 .tools(tools)
@@ -95,6 +99,15 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
         metadata.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
         
         try {
+            if (name == null) {
+                return McpToolCallResponse.builder()
+                        .isError(true)
+                        .content(textContent("Unknown tool: null"))
+                        .parts(Collections.emptyList())
+                        .metadata(metadata)
+                        .build();
+            }
+
             switch (name) {
                 case "store_memory" -> {
                     String userId = (String) args.get("user_id");
@@ -102,11 +115,20 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
                     Integer importance = args.get("importance") != null ? 
                             ((Number) args.get("importance")).intValue() : 1;
                     
+                    if (userId == null || memoryText == null) {
+                        return McpToolCallResponse.builder()
+                                .isError(true)
+                                .content(textContent("Error: user_id and memory_text are required"))
+                                .parts(Collections.emptyList())
+                                .metadata(metadata)
+                                .build();
+                    }
+                    
                     memoryService.storeTemporaryMemory(userId, memoryText, importance);
                     
                     return McpToolCallResponse.builder()
                             .isError(false)
-                            .content("Memory stored successfully")
+                            .content(textContent("Memory stored successfully"))
                             .parts(Collections.emptyList())
                             .metadata(metadata)
                             .build();
@@ -116,11 +138,20 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
                     Integer limit = args.get("limit") != null ? 
                             ((Number) args.get("limit")).intValue() : 10;
                     
+                    if (userId == null) {
+                        return McpToolCallResponse.builder()
+                                .isError(true)
+                                .content(textContent("Error: user_id is required"))
+                                .parts(Collections.emptyList())
+                                .metadata(metadata)
+                                .build();
+                    }
+                    
                     var memories = memoryService.getPermanentMemories(userId, limit);
                     
                     return McpToolCallResponse.builder()
                             .isError(false)
-                            .content("Retrieved " + memories.size() + " memories")
+                            .content(textContent("Retrieved " + memories.size() + " memories"))
                             .parts(Collections.emptyList())
                             .metadata(metadata)
                             .build();
@@ -131,11 +162,43 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
                     Integer limit = args.get("limit") != null ? 
                             ((Number) args.get("limit")).intValue() : 5;
                     
+                    if (query == null) {
+                        return McpToolCallResponse.builder()
+                                .isError(true)
+                                .content(textContent("Error: query is required"))
+                                .parts(Collections.emptyList())
+                                .metadata(metadata)
+                                .build();
+                    }
+                    
                     var memories = memoryService.searchMemoriesByVector(query, userId, limit);
                     
                     return McpToolCallResponse.builder()
                             .isError(false)
-                            .content("Found " + memories.size() + " matching memories")
+                            .content(textContent("Found " + memories.size() + " matching memories"))
+                            .parts(Collections.emptyList())
+                            .metadata(metadata)
+                            .build();
+                }
+                case "retrieve_conversation" -> {
+                    String userId = (String) args.get("user_id");
+                    Integer limit = args.get("limit") != null ? 
+                            ((Number) args.get("limit")).intValue() : 10;
+                    
+                    if (userId == null) {
+                        return McpToolCallResponse.builder()
+                                .isError(true)
+                                .content(textContent("Error: user_id is required"))
+                                .parts(Collections.emptyList())
+                                .metadata(metadata)
+                                .build();
+                    }
+                    
+                    List<Conversation> conversations = conversationService.getRecentConversations(userId, limit);
+                    
+                    return McpToolCallResponse.builder()
+                            .isError(false)
+                            .content(textContent("Retrieved " + conversations.size() + " conversations"))
                             .parts(Collections.emptyList())
                             .metadata(metadata)
                             .build();
@@ -143,7 +206,7 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
                 default -> {
                     return McpToolCallResponse.builder()
                             .isError(true)
-                            .content("Unknown tool: " + name)
+                            .content(textContent("Unknown tool: " + name))
                             .parts(Collections.emptyList())
                             .metadata(metadata)
                             .build();
@@ -153,7 +216,7 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
             log.error("Tool execution error: {}", e.getMessage(), e);
             return McpToolCallResponse.builder()
                     .isError(true)
-                    .content("Error: " + e.getMessage())
+                    .content(textContent("Error: " + e.getMessage()))
                     .parts(Collections.emptyList())
                     .metadata(metadata)
                     .build();
@@ -187,15 +250,18 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
     public McpResourceResponse.ResourceReadResponse readResource(String uri) {
         log.info("MCP 리소스 읽기: uri={}", uri);
         
-        Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();
-        metadata.put("uri", uri);
-        metadata.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
-        
-        return McpResourceResponse.ResourceReadResponse.builder()
+        // MCP 프로토콜에 따라 contents 배열을 반환해야 함
+        McpResourceResponse.ResourceContent content = McpResourceResponse.ResourceContent.builder()
                 .uri(uri)
                 .mimeType("application/json")
                 .text("{\"message\": \"Resource content for " + uri + "\"}")
-                .metadata(metadata)
+                .build();
+        
+        List<McpResourceResponse.ResourceContent> contents = new ArrayList<>();
+        contents.add(content);
+        
+        return McpResourceResponse.ResourceReadResponse.builder()
+                .contents(contents)
                 .build();
     }
     
@@ -283,6 +349,22 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
                 .build();
     }
     
+    private McpToolResponse createConversationRetrieveTool() {
+        Map<String, Object> inputSchema = new HashMap<>();
+        inputSchema.put("type", "object");
+        inputSchema.put("properties", Map.of(
+                "user_id", Map.of("type", "string", "description", "사용자 ID"),
+                "limit", Map.of("type", "integer", "description", "조회할 대화 개수", "default", 10)
+        ));
+        inputSchema.put("required", Arrays.asList("user_id"));
+        
+        return McpToolResponse.builder()
+                .name("retrieve_conversation")
+                .description("사용자와 AI의 최근 대화를 조회합니다")
+                .inputSchema(inputSchema)
+                .build();
+    }
+    
     // 프롬프트 생성 헬퍼 메서드들
     private McpPromptResponse createMemorySummaryPrompt() {
         List<McpPromptResponse.PromptArgument> arguments = new ArrayList<>();
@@ -313,4 +395,11 @@ public class McpServiceImpl implements McpService {
                 .arguments(arguments)
                 .build();
     }
+
+    /**
+     * MCP 표준 content 배열 생성 헬퍼
+     */
+    private List<Map<String, Object>> textContent(String text) {
+        return List.of(Map.of("type", "text", "text", text));
+    }
 }

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/DatabaseInitializer.java

@@ -0,0 +1,162 @@
+package com.pandol365.dewey.config;
+
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
+import org.springframework.core.annotation.Order;
+import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+/**
+ * 데이터베이스 초기화
+ * 프로젝트 시작 시 pgvector 확장 및 테이블 자동 생성
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@Order(1) // 다른 초기화보다 먼저 실행
+@RequiredArgsConstructor
+public class DatabaseInitializer implements CommandLineRunner {
+
+    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
+
+    @Override
+    public void run(String... args) {
+        try {
+            log.info("=== 데이터베이스 초기화 시작 ===");
+            
+            // 1. pgvector 확장 확인 (확장 생성은 시도만 하고, 실패해도 계속 진행)
+            boolean pgvectorAvailable = checkPgVectorExtension();
+            
+            if (!pgvectorAvailable) {
+                log.warn("pgvector 확장이 설치되지 않았습니다. 벡터 검색 기능을 사용하려면 pgvector 확장을 설치해주세요.");
+                log.warn("설치 방법: PostgreSQL 서버에서 다음 명령어 실행:");
+                log.warn("  psql -U postgres -d dewey_memory -c 'CREATE EXTENSION vector;'");
+                log.warn("또는 dewey 사용자에게 확장 생성 권한 부여 후 애플리케이션 재시작");
+                log.info("=== 데이터베이스 초기화 완료 (pgvector 없음) ===");
+                return;
+            }
+            
+            // 2. memory_embeddings 테이블 생성
+            createMemoryEmbeddingsTable();
+            
+            // 3. 인덱스 생성
+            createVectorIndex();
+            
+            log.info("=== 데이터베이스 초기화 완료 ===");
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("데이터베이스 초기화 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            // 초기화 실패해도 애플리케이션은 계속 실행 (이미 존재하는 경우 등)
+        }
+    }
+
+    /**
+     * pgvector 확장 확인
+     * @return 확장이 사용 가능하면 true
+     */
+    private boolean checkPgVectorExtension() {
+        try {
+            log.info("pgvector 확장 확인 중...");
+            
+            // 현재 데이터베이스에서 확장이 이미 존재하는지 확인
+            Integer count = jdbcTemplate.queryForObject(
+                "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
+                Integer.class
+            );
+            
+            if (count != null && count > 0) {
+                log.info("pgvector 확장이 이미 설치되어 있습니다.");
+                return true;
+            }
+            
+            // 확장이 없으면 생성 시도
+            log.info("pgvector 확장 생성 시도 중...");
+            try {
+                jdbcTemplate.execute("CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector");
+                
+                // 생성 후 다시 확인
+                count = jdbcTemplate.queryForObject(
+                    "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
+                    Integer.class
+                );
+                
+                if (count != null && count > 0) {
+                    log.info("pgvector 확장 생성 완료");
+                    return true;
+                } else {
+                    log.warn("pgvector 확장 생성 후에도 확인되지 않습니다.");
+                    return false;
+                }
+            } catch (Exception e) {
+                // 확장이 이미 존재하는 경우도 있으므로 다시 확인
+                log.debug("CREATE EXTENSION 실패, 재확인 중: {}", e.getMessage());
+                count = jdbcTemplate.queryForObject(
+                    "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
+                    Integer.class
+                );
+                
+                if (count != null && count > 0) {
+                    log.info("pgvector 확장이 존재합니다 (생성 시도 중 오류 발생했지만 확장은 존재함)");
+                    return true;
+                }
+                
+                log.warn("pgvector 확장 생성 실패: {}", e.getMessage());
+                log.warn("현재 데이터베이스에 pgvector 확장이 없습니다. 다음 명령어를 실행해주세요:");
+                log.warn("  psql -d dewey_memory -c 'CREATE EXTENSION vector;'");
+                return false;
+            }
+            
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("pgvector 확장 확인 중 오류 발생: {}", e.getMessage(), e);
+            return false;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * memory_embeddings 테이블 생성
+     */
+    private void createMemoryEmbeddingsTable() {
+        try {
+            log.info("memory_embeddings 테이블 생성 중...");
+            String sql = """
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_embeddings (
+                  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+                  memory_id BIGINT NULL,
+                  user_id VARCHAR(255),
+                  memory_text TEXT NOT NULL,
+                  importance INT DEFAULT 1,
+                  created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
+                  embedding VECTOR(768) NOT NULL
+                )
+                """;
+            jdbcTemplate.execute(sql);
+            log.info("memory_embeddings 테이블 생성 완료");
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("memory_embeddings 테이블 생성 실패 (이미 존재할 수 있음): {}", e.getMessage());
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 벡터 인덱스 생성 (cosine similarity)
+     */
+    private void createVectorIndex() {
+        try {
+            log.info("벡터 인덱스 생성 중...");
+            // 기존 인덱스가 있으면 삭제 후 재생성 (IF NOT EXISTS는 ivfflat에서 지원 안 함)
+            String dropIndexSql = "DROP INDEX IF EXISTS memory_embeddings_embedding_idx";
+            jdbcTemplate.execute(dropIndexSql);
+            
+            // ivfflat 인덱스 생성 (lists=100은 데이터량에 따라 조정 필요)
+            String createIndexSql = """
+                CREATE INDEX memory_embeddings_embedding_idx 
+                ON memory_embeddings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) 
+                WITH (lists = 100)
+                """;
+            jdbcTemplate.execute(createIndexSql);
+            log.info("벡터 인덱스 생성 완료");
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("벡터 인덱스 생성 실패 (이미 존재할 수 있음): {}", e.getMessage());
+        }
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/EmbeddingConfig.java

@@ -0,0 +1,16 @@
+package com.pandol365.dewey.config;
+
+import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.web.client.RestTemplate;
+
+@Configuration
+public class EmbeddingConfig {
+
+    @Bean
+    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
+        return builder.build();
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/RedisConfig.java

@@ -0,0 +1,40 @@
+package com.pandol365.dewey.config;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
+import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
+
+/**
+ * Redis 설정 클래스
+ */
+@Configuration
+public class RedisConfig {
+    
+    @Bean
+    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
+        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
+        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
+        
+        // Key는 String으로 직렬화
+        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
+        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
+        
+        // Value는 JSON으로 직렬화 (JSR310 모듈 포함)
+        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
+        objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
+        objectMapper.disable(com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
+        
+        GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer(objectMapper);
+        template.setValueSerializer(jsonSerializer);
+        template.setHashValueSerializer(jsonSerializer);
+        
+        template.afterPropertiesSet();
+        return template;
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/conversation/model/Conversation.java

@@ -0,0 +1,60 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.conversation.model;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * 대화 모델 (Model)
+ * 사용자와 AI의 대화를 하나의 row로 저장
+ * Redis에 저장되는 대화 데이터
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class Conversation {
+    
+    /**
+     * 대화 ID (Redis key로 사용)
+     * 형식: conversation:{userId}:{timestamp}:{uuid}
+     */
+    private String id;
+    
+    /**
+     * 사용자 ID
+     */
+    private String userId;
+    
+    /**
+     * 사용자 메시지 (질문/요청)
+     */
+    private String userMessage;
+    
+    /**
+     * AI 응답 (답변)
+     */
+    private String aiResponse;
+    
+    /**
+     * 대화 생성 시간
+     */
+    private LocalDateTime createdAt;
+    
+    /**
+     * 대화 만료 시간 (TTL 기반)
+     */
+    private LocalDateTime expiresAt;
+    
+    /**
+     * 추가 메타데이터 (JSON 형식)
+     * 예: method, tool, importance 등
+     */
+    private String metadata;
+}
+
+
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/conversation/service/ConversationService.java

@@ -0,0 +1,50 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.conversation.service;
+
+import com.pandol365.dewey.domain.conversation.model.Conversation;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 대화 도메인 비즈니스 로직 인터페이스 (Service)
+ */
+public interface ConversationService {
+    
+    /**
+     * 대화를 Redis에 저장
+     * 사용자 메시지와 AI 응답을 하나의 row로 저장
+     * 
+     * @param userId 사용자 ID
+     * @param userMessage 사용자 메시지
+     * @param aiResponse AI 응답
+     * @param metadata 추가 메타데이터 (JSON 형식, 선택)
+     * @return 저장된 대화 객체
+     */
+    Conversation saveConversation(String userId, String userMessage, String aiResponse, String metadata);
+    
+    /**
+     * 사용자의 최근 대화 목록 조회
+     * 
+     * @param userId 사용자 ID
+     * @param limit 조회할 대화 개수
+     * @return 대화 목록
+     */
+    List<Conversation> getRecentConversations(String userId, Integer limit);
+    
+    /**
+     * 특정 사용자의 모든 대화 조회
+     * 
+     * @param userId 사용자 ID
+     * @return 대화 목록
+     */
+    List<Conversation> getAllConversationsByUserId(String userId);
+    
+    /**
+     * 대화 삭제
+     * 
+     * @param conversationId 대화 ID
+     */
+    void deleteConversation(String conversationId);
+}
+
+
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/conversation/service/impl/ConversationServiceImpl.java

@@ -0,0 +1,148 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.conversation.service.impl;
+
+import com.pandol365.dewey.domain.conversation.model.Conversation;
+import com.pandol365.dewey.domain.conversation.service.ConversationService;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.time.Duration;
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.Set;
+import java.util.UUID;
+
+/**
+ * 대화 도메인 비즈니스 로직 구현체 (Service)
+ */
+@Slf4j
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class ConversationServiceImpl implements ConversationService {
+    
+    private static final String CONVERSATION_KEY_PREFIX = "conversation:";
+    private static final String USER_CONVERSATIONS_KEY_PREFIX = "user:conversations:";
+    private static final int DEFAULT_TTL_DAYS = 7; // 기본 TTL 7일
+    
+    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+    
+    @Override
+    public Conversation saveConversation(String userId, String userMessage, String aiResponse, String metadata) {
+        log.info("대화 저장: userId={}, userMessageLength={}, aiResponseLength={}", 
+                userId, 
+                userMessage != null ? userMessage.length() : 0,
+                aiResponse != null ? aiResponse.length() : 0);
+        
+        // 대화 ID 생성: conversation:{userId}:{timestamp}:{uuid}
+        String timestamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis());
+        String uuid = UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8);
+        String conversationId = CONVERSATION_KEY_PREFIX + userId + ":" + timestamp + ":" + uuid;
+        
+        // 대화 객체 생성
+        Conversation conversation = Conversation.builder()
+                .id(conversationId)
+                .userId(userId)
+                .userMessage(userMessage)
+                .aiResponse(aiResponse)
+                .createdAt(LocalDateTime.now())
+                .expiresAt(LocalDateTime.now().plusDays(DEFAULT_TTL_DAYS))
+                .metadata(metadata)
+                .build();
+        
+        // Redis에 저장 (TTL 설정)
+        redisTemplate.opsForValue().set(conversationId, conversation, Duration.ofDays(DEFAULT_TTL_DAYS));
+        
+        // 사용자별 대화 목록에 추가 (Sorted Set 사용하여 시간순 정렬)
+        String userConversationsKey = USER_CONVERSATIONS_KEY_PREFIX + userId;
+        redisTemplate.opsForZSet().add(userConversationsKey, conversationId, (double) System.currentTimeMillis());
+        redisTemplate.expire(userConversationsKey, Duration.ofDays(DEFAULT_TTL_DAYS));
+        
+        log.info("대화 저장 완료: conversationId={}", conversationId);
+        return conversation;
+    }
+    
+    @Override
+    public List<Conversation> getRecentConversations(String userId, Integer limit) {
+        log.info("최근 대화 조회: userId={}, limit={}", userId, limit);
+        
+        String userConversationsKey = USER_CONVERSATIONS_KEY_PREFIX + userId;
+        
+        // Sorted Set에서 최신 대화 ID 목록 조회 (내림차순)
+        int limitValue = limit != null && limit > 0 ? limit : 10;
+        Set<Object> conversationIds = redisTemplate.opsForZSet()
+                .reverseRange(userConversationsKey, 0, limitValue - 1);
+        
+        if (conversationIds == null || conversationIds.isEmpty()) {
+            return List.of();
+        }
+        
+        // 각 대화 ID로 실제 대화 데이터 조회
+        List<Conversation> conversations = new ArrayList<>();
+        for (Object conversationIdObj : conversationIds) {
+            if (conversationIdObj instanceof String conversationId) {
+                Object conversationObj = redisTemplate.opsForValue().get(conversationId);
+                if (conversationObj instanceof Conversation conversation) {
+                    conversations.add(conversation);
+                }
+            }
+        }
+        
+        log.info("최근 대화 조회 완료: count={}", conversations.size());
+        return conversations;
+    }
+    
+    @Override
+    public List<Conversation> getAllConversationsByUserId(String userId) {
+        log.info("사용자 전체 대화 조회: userId={}", userId);
+        
+        String userConversationsKey = USER_CONVERSATIONS_KEY_PREFIX + userId;
+        
+        // Sorted Set에서 모든 대화 ID 조회
+        Set<Object> conversationIds = redisTemplate.opsForZSet()
+                .reverseRange(userConversationsKey, 0, -1);
+        
+        if (conversationIds == null || conversationIds.isEmpty()) {
+            return List.of();
+        }
+        
+        // 각 대화 ID로 실제 대화 데이터 조회
+        List<Conversation> conversations = new ArrayList<>();
+        for (Object conversationIdObj : conversationIds) {
+            if (conversationIdObj instanceof String conversationId) {
+                Object conversationObj = redisTemplate.opsForValue().get(conversationId);
+                if (conversationObj instanceof Conversation conversation) {
+                    conversations.add(conversation);
+                }
+            }
+        }
+        
+        log.info("사용자 전체 대화 조회 완료: count={}", conversations.size());
+        return conversations;
+    }
+    
+    @Override
+    public void deleteConversation(String conversationId) {
+        log.info("대화 삭제: conversationId={}", conversationId);
+        
+        // 대화 데이터 조회하여 userId 확인
+        Object conversationObj = redisTemplate.opsForValue().get(conversationId);
+        if (!(conversationObj instanceof Conversation)) {
+            log.warn("삭제할 대화를 찾을 수 없음: conversationId={}", conversationId);
+            return;
+        }
+        
+        Conversation conversation = (Conversation) conversationObj;
+        
+        // 대화 데이터 삭제
+        redisTemplate.delete(conversationId);
+        
+        // 사용자별 대화 목록에서도 제거
+        String userConversationsKey = USER_CONVERSATIONS_KEY_PREFIX + conversation.getUserId();
+        redisTemplate.opsForZSet().remove(userConversationsKey, conversationId);
+        
+        log.info("대화 삭제 완료: conversationId={}", conversationId);
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/EmbeddingClient.java

@@ -0,0 +1,128 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.memory.service;
+
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.web.client.RestTemplate;
+import org.springframework.web.util.UriComponentsBuilder;
+
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 임베딩 생성 클라이언트
+ * all-mpnet-base-v2 (768d) 같은 로컬/외부 서비스에 HTTP 호출
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class EmbeddingClient {
+
+    private final RestTemplate restTemplate;
+
+    @Value("${embedding.api.base-url:http://localhost:8000}")
+    private String embeddingBaseUrl;
+
+    @Value("${embedding.api.path:/embeddings}")
+    private String embeddingPath;
+
+    @Value("${embedding.api.model:sentence-transformers/all-mpnet-base-v2}")
+    private String embeddingModel;
+
+    /**
+     * 텍스트 임베딩 생성
+     * Infinity API 형식: 요청 { "model": "...", "input": "..." }, 응답 { "data": [{"embedding": [...]}] }
+     */
+    public float[] embed(String text) {
+        try {
+            String url = UriComponentsBuilder.newInstance()
+                    .scheme(extractScheme(embeddingBaseUrl))
+                    .host(extractHost(embeddingBaseUrl))
+                    .port(extractPort(embeddingBaseUrl))
+                    .path(embeddingPath == null ? "/embeddings" : embeddingPath)
+                    .toUriString();
+
+            // Infinity API 요청 형식: {"model": "...", "input": "..."}
+            Map<String, Object> request = Map.of(
+                    "model", embeddingModel != null ? embeddingModel : "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
+                    "input", text
+            );
+
+            @SuppressWarnings("unchecked")
+            Map<String, Object> resp = restTemplate.postForObject(
+                    url,
+                    request,
+                    Map.class
+            );
+
+            if (resp == null || !resp.containsKey("data")) {
+                throw new IllegalStateException("data field missing in response");
+            }
+
+            Object dataObj = resp.get("data");
+            if (!(dataObj instanceof List<?> dataList) || dataList.isEmpty()) {
+                throw new IllegalStateException("data is not a non-empty list");
+            }
+
+            // data[0].embedding 추출
+            Object firstItem = dataList.get(0);
+            if (!(firstItem instanceof Map<?, ?> firstMap)) {
+                throw new IllegalStateException("data[0] is not a map");
+            }
+
+            Object embObj = firstMap.get("embedding");
+            if (!(embObj instanceof List<?> list)) {
+                throw new IllegalStateException("embedding is not a list");
+            }
+
+            float[] embedding = new float[list.size()];
+            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
+                Object v = list.get(i);
+                if (v instanceof Number num) {
+                    embedding[i] = num.floatValue();
+                } else {
+                    throw new IllegalStateException("embedding element is not numeric");
+                }
+            }
+            return embedding;
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("임베딩 생성 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("Failed to generate embedding", e);
+        }
+    }
+
+    // 간단한 URL 파서 (기본값 포함)
+    private String extractScheme(String url) {
+        if (url == null || url.isBlank()) return "http";
+        int idx = url.indexOf("://");
+        return idx > 0 ? url.substring(0, idx) : "http";
+    }
+
+    private String extractHost(String url) {
+        if (url == null || url.isBlank()) return "localhost";
+        String noScheme = url.contains("://") ? url.substring(url.indexOf("://") + 3) : url;
+        int slash = noScheme.indexOf('/');
+        String hostPort = slash >= 0 ? noScheme.substring(0, slash) : noScheme;
+        int colon = hostPort.indexOf(':');
+        return colon >= 0 ? hostPort.substring(0, colon) : hostPort;
+    }
+
+    private Integer extractPort(String url) {
+        if (url == null || url.isBlank()) return null;
+        String noScheme = url.contains("://") ? url.substring(url.indexOf("://") + 3) : url;
+        int slash = noScheme.indexOf('/');
+        String hostPort = slash >= 0 ? noScheme.substring(0, slash) : noScheme;
+        int colon = hostPort.indexOf(':');
+        if (colon >= 0) {
+            String portStr = hostPort.substring(colon + 1);
+            try {
+                return Integer.parseInt(portStr);
+            } catch (NumberFormatException ignored) {
+                return null;
+            }
+        }
+        return null;
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/MemoryVectorStore.java

@@ -0,0 +1,73 @@
+package com.pandol365.dewey.domain.memory.service;
+
+import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.Memory;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import com.pgvector.PGvector;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * PGVector 기반 메모리 벡터 스토어
+ * 별도 테이블 memory_embeddings 에 저장/검색
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class MemoryVectorStore {
+
+    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
+
+    private static final String TABLE_NAME = "memory_embeddings";
+
+    /**
+     * 임베딩과 함께 저장 (permanent 목적)
+     */
+    public void save(String userId, String memoryText, Integer importance, float[] embedding) {
+        try {
+            PGvector pgVector = new PGvector(embedding);
+            jdbcTemplate.update(
+                    "INSERT INTO " + TABLE_NAME + " (user_id, memory_text, importance, created_at, embedding) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
+                    userId,
+                    memoryText,
+                    importance != null ? importance : 1,
+                    LocalDateTime.now(),
+                    pgVector
+            );
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("memory_embeddings 저장 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("Failed to store embedding", e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 코사인 유사도 기반 검색
+     */
+    public List<Memory> search(float[] queryEmbedding, int limit) {
+        try {
+            PGvector pgVector = new PGvector(queryEmbedding);
+            String sql = "SELECT id, user_id, memory_text, importance, created_at, " +
+                    "       (embedding <=> ?) AS distance " +
+                    "FROM " + TABLE_NAME + " " +
+                    "ORDER BY embedding <=> ? " +
+                    "LIMIT ?";
+            return jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> {
+                Memory m = new Memory();
+                m.setId(rs.getLong("id"));
+                m.setUserId(rs.getString("user_id"));
+                m.setMemoryText(rs.getString("memory_text"));
+                m.setImportance(rs.getInt("importance"));
+                m.setCreatedAt(rs.getTimestamp("created_at").toLocalDateTime());
+                m.setUpdatedAt(null);
+                return m;
+            }, pgVector, pgVector, limit);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("memory_embeddings 검색 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            throw new RuntimeException("Failed to search embeddings", e);
+        }
+    }
+}
+

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/impl/MemoryServiceImpl.java

@@ -4,14 +4,20 @@ import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.Memory;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.TemporaryMemory;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.repository.MemoryRepository;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryService;
+import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.EmbeddingClient;
+import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryVectorStore;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.data.domain.PageRequest;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
+import java.time.Duration;
 import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
+import java.util.Set;
 import java.util.UUID;
 
 /**
@@ -24,24 +30,46 @@ import java.util.UUID;
 public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     
     private final MemoryRepository memoryRepository;
-    // TODO: Redis 연동 추가 필요
-    // private final ReactiveRedisTemplate<String, TemporaryMemory> redisTemplate;
+    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+    private final EmbeddingClient embeddingClient;
+    private final MemoryVectorStore memoryVectorStore;
 
+    private static final String TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX = "tempMemory:";
+    private static final String USER_TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX = "user:tempMemories:";
+    private static final int TEMP_TTL_DAYS = 3;
+    
+    @SuppressWarnings("null")
     @Override
     public TemporaryMemory storeTemporaryMemory(String userId, String memoryText, Integer importance) {
         log.info("임시 메모리 저장: userId={}, importance={}", userId, importance);
         
-        // TODO: Redis에 저장하는 로직 구현
         TemporaryMemory temporaryMemory = TemporaryMemory.builder()
                 .id(UUID.randomUUID().toString())
                 .userId(userId)
                 .memoryText(memoryText)
                 .importance(importance != null ? importance : 1)
                 .createdAt(LocalDateTime.now())
-                .expiresAt(LocalDateTime.now().plusDays(3)) // TTL 3일
+                .expiresAt(LocalDateTime.now().plusDays(TEMP_TTL_DAYS)) // TTL 3일
                 .build();
 
-        // TODO: redisTemplate.opsForValue().set(key, temporaryMemory, Duration.ofDays(3));
+        final Duration ttl = Duration.ofDays(TEMP_TTL_DAYS);
+
+        // Redis에 저장
+        String memoryKey = TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX + temporaryMemory.getId();
+        redisTemplate.opsForValue().set(memoryKey, temporaryMemory, ttl);
+
+        // 사용자별 목록에도 추가 (시간순 정렬)
+        String userMemoriesKey = USER_TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX + userId;
+        redisTemplate.opsForZSet().add(userMemoriesKey, memoryKey, System.currentTimeMillis());
+        redisTemplate.expire(userMemoriesKey, ttl);
+
+        // 임베딩 생성 및 PGVector 저장 (실패해도 Redis 저장은 유지)
+        try {
+            float[] embedding = embeddingClient.embed(memoryText);
+            memoryVectorStore.save(userId, memoryText, importance, embedding);
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("임베딩 저장 실패 (계속 진행): {}", e.getMessage());
+        }
         
         return temporaryMemory;
     }
@@ -51,8 +79,26 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     public List<TemporaryMemory> getTemporaryMemories(String userId) {
         log.info("임시 메모리 조회: userId={}", userId);
         
-        // TODO: Redis에서 조회하는 로직 구현
-        return List.of();
+        String userMemoriesKey = USER_TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX + userId;
+
+        Set<Object> ids = redisTemplate.opsForZSet()
+                .reverseRange(userMemoriesKey, 0, -1);
+
+        if (ids == null || ids.isEmpty()) {
+            return List.of();
+        }
+
+        List<TemporaryMemory> memories = new ArrayList<>();
+        for (Object idObj : ids) {
+            if (idObj instanceof String memoryKey) {
+                Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(memoryKey);
+                if (obj instanceof TemporaryMemory memory) {
+                    memories.add(memory);
+                }
+            }
+        }
+
+        return memories;
     }
     
     @Override
@@ -75,10 +121,16 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     @Override
     @Transactional(readOnly = true)
     public List<Memory> searchMemoriesByVector(String query, String userId, Integer limit) {
-        log.info("벡터 기반 메모리 검색: query={}, userId={}, limit={}", query, userId, limit);
+        log.info("벡터 기반 메모리 검색: query={}, userId(optional)={}, limit={}", query, userId, limit);
 
-        // TODO: 벡터 유사도 검색 구현 (Spring AI PgVectorStore 사용)
-        return List.of();
+        int topK = limit != null && limit > 0 ? limit : 5;
+        try {
+            float[] embedding = embeddingClient.embed(query);
+            return memoryVectorStore.search(embedding, topK);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("벡터 검색 실패: {}", e.getMessage(), e);
+            return List.of();
+        }
     }
     
     @Override

src/main/resources/application.properties

@@ -1,7 +1,7 @@
 spring.application.name=dewey
 
 # PostgreSQL
-spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/dewey_memory
+spring.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.100.230:5432/dewey_memory
 spring.datasource.username=dewey
 spring.datasource.password=0bk1rWu98mGl5ea3
 spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver
@@ -15,3 +15,9 @@ spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true
 # Redis
 spring.data.redis.host=localhost
 spring.data.redis.port=6379
+
+# Embedding service
+# all-mpnet-base-v2 768d embedding endpoint (infinity)
+embedding.api.base-url=http://192.168.100.220:8000
+embedding.api.path=/embeddings
+embedding.api.model=sentence-transformers/all-mpnet-base-v2