samskriti-shared-layer

여러 AI 코딩 도구가 구조화된 프로젝트 상태(결정, 작업, 버그)를 공유할 수 있게 해 주는 로컬 MCP 서버입니다. 다시 설명할 필요 없이 도구들이 서로 조율할 수 있습니다.

   Claude Code      Cursor        Codex
       │              │             │
       │  read/write  │  read/write │
       └──────────────┼─────────────┘
                      ▼
            ┌───────────────────────┐
            │   samskriti-shared-layer   │   (local MCP server, stdio)
            └───────────┬───────────┘
                        ▼
              ┌───────────────────┐
              │   SQLite store    │   ~/.samskriti/  (100% local)
              └───────────────────┘

문제

한 AI 도구로 결정을 내리고 나서 다른 도구로 전환하면 모든 것을 처음부터 다시 설명해야 합니다. 각 어시스턴트는 이전에 이미 결정되었거나 시도되었거나 기각된 내용에 대해 전혀 모른 채 시작합니다. 이 서버는 프로젝트의 공유되고 구조화된 원장(ledger)을 제공하여 어떤 도구든 다른 도구가 기록한 내용을 읽을 수 있게 합니다.

Related MCP server: kb

설치

pipx로 설치합니다(권장 — samskriti-shared-layer 명령이 PATH에 추가되어 AI 도구가 찾을 수 있습니다):

pipx install git+https://github.com/Escalate17/samskriti-shared-layer

pipx가 없으신가요? 먼저 설치하세요: python3 -m pip install --user pipx && python3 -m pipx ensurepath (그런 다음 터미널을 다시 시작하세요).

설치가 제대로 되었는지 확인하려면:

samskriti-shared-layer --help

도움말 텍스트가 보이면 연결할 준비가 된 것입니다.

연결

가장 쉬운 방법: 도구 설정을 자동으로 구성

samskriti-shared-layer setup          # Claude Code
samskriti-shared-layer setup --cursor # Cursor
samskriti-shared-layer setup --codex  # Codex
samskriti-shared-layer setup --all    # all three

이 명령은 기존 설정을 먼저 백업한 후 MCP 설정 블록을 올바른 파일에 자동으로 작성하므로 JSON을 직접 수정할 필요가 없습니다. 그런 다음 도구를 완전히 종료하고 다시 여세요 — MCP 서버는 도구가 시작될 때만 로드되므로, 실행 중인 세션은 재시작하기 전까지 이를 인식하지 못합니다.

또는 수동으로 추가

AI 도구의 MCP 설정에 서버를 추가한 후 도구를 완전히 재시작하세요.

Claude Code (~/.claude.json):

{
  "mcpServers": {
    "samskriti-shared-layer": {
      "command": "samskriti-shared-layer",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "samskriti-shared-layer": {
      "command": "samskriti-shared-layer",
      "args": []
    }
  }
}

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.samskriti-shared-layer]
command = "samskriti-shared-layer"
args = []

도구가 명령을 찾지 못한다면 PATH 문제입니다 — which samskriti-shared-layer를 실행하여 전체 경로를 확인하고 그 전체 경로를 command 값으로 사용하세요.

연결 확인

Claude Code에서 /mcp를 입력하면 samskriti-shared-layer가 8개의 도구와 함께 표시되어야 합니다. (Cursor와 Codex도 설정에 유사한 MCP 상태 표시기가 있습니다.)

도구

• record_project_entry — 항목을 저장합니다 (goal, update, decision, convention, bug, task, rejected_idea).

• get_project_state — 카테고리별로 그룹화된 읽기 쉬운 요약을 읽습니다.

• search_project_state — 항목 전체에서 키워드 검색.

• update_project_entry — 항목의 제목, 내용 또는 상태를 편집.

• list_projects — 추적 중인 모든 프로젝트를 나열.

또한 가장 일반적인 작업을 위한 세 가지 단축키 — catchup, open, log —가 있습니다. 아래의 도우미 명령을 참조하세요.

이미 설치하셨나요? 새 명령을 적용하려면 pipx reinstall samskriti-shared-layer를 실행하세요. 이전 빌드를 설치했다면(pipx list에서 samskriti-shared-layer-local로 표시됨), 한 번 마이그레이션하세요: pipx uninstall samskriti-shared-layer-local && pipx install git+https://github.com/Escalate17/samskriti-shared-layer.

더 빠른 접근: /sam 슬래시 명령

매번 *“samskriti-shared-layer MCP를 사용해 …”*라고 입력하는 것은 번거롭습니다. Claude Code와 Cursor 모두 사용자 정의 슬래시 명령을 지원합니다 — 폴더에 넣는 Markdown 프롬프트 파일입니다. 이 명령은 도구에 직접 바인딩되지는 않지만, 에이전트에게 이 서버를 사용하도록 지시하는 프롬프트를 주입하므로 /sam <message>가 올바르게 동작합니다. (Codex에는 MCP용 슬래시 명령 메커니즘이 없습니다. 그냥 *“samskriti-shared-layer를 사용해 …”*라고 말하면 에이전트가 도구를 선택합니다.)

Claude Code — slash-commands/claude-code/sam.md를 다음 중 한 곳에 저장하세요:

• ~/.claude/commands/sam.md (모든 프로젝트에서 사용 가능), 또는

• <your-project>/.claude/commands/sam.md (해당 프로젝트에서만).

그런 다음 Claude Code에서: /sam what's open 또는 /sam log we're dropping the Redis cache. 파일의 $ARGUMENTS 플레이스홀더는 /sam 뒤에 입력한 모든 내용을 받습니다.

Cursor (1.6+) — slash-commands/cursor/sam.md를 다음에 저장하세요:

• ~/.cursor/commands/sam.md (전역), 또는

• <your-project>/.cursor/commands/sam.md (해당 프로젝트에서만).

그런 다음 Cursor의 Agent 상자에서 /를 입력하고 sam을 선택한 다음 메시지를 추가하세요.

아직 슬래시 명령을 MCP 호출에 직접 바인딩하는 진정한 클라이언트 기능은 없습니다 — 이 명령 파일이 지원되는 가장 유사한 방법이며 오늘도 작동합니다.

도우미 명령

세 가지 단축키가 가장 일반적인 작업을 처리합니다. 도구 이름으로 직접 호출하는 것이 아니라 /sam에 일반 영어를 덧붙여 트리거하거나, 그냥 평범한 말로 요청합니다.

두 가지 호출 방법 — 모두 동작합니다:

1. /sam 슬래시 명령 (위의 명령 파일을 추가한 경우 Claude Code / Cursor):

   /sam catch me up
   /sam what's open
   /sam log we're switching local storage to SQLite

   /sam 뒤에 일반 영어를 입력합니다. 독립적인 /catchup, /open, /log 명령은 없습니다 — 항상 /sam 뒤에 원하는 내용을 붙입니다.

2. 일반 언어 (Codex를 포함한 모든 MCP 도구에서 작동):

   use samskriti-shared-layer to catch me up
   use samskriti-shared-layer to show what's open
   use samskriti-shared-layer to log: we're switching local storage to SQLite

30초 만에 사용해 보기

1. 도구 A (예: Claude Code)에서: “‘demo’ 프로젝트에 결정을 기록하세요: 로컬 저장소로 SQLite를 사용합니다.”

2. 도구 B (예: Cursor)에서: “‘demo’ 프로젝트의 상태를 가져오세요.”

도구 B는 도구 A가 방금 기록한 결정을 다시 읽습니다 — 다시 설명할 필요가 없습니다.

데모

개인정보 보호

100% 로컬. 클라우드 없음, 계정 없음, 데이터는 기기를 절대 떠나지 않습니다. 상태는 ~/.samskriti/ 아래의 SQLite 데이터베이스에 저장됩니다(SAMSKRITI_HOME 또는 SAMSKRITI_PROJECT_DB 환경 변수로 재정의할 수 있습니다). AI 클라이언트 자체의 데이터 및 개인정보 처리 방침은 여전히 적용됩니다.

이것이 어떻게 맞아떨어지는가

이것은 Samskriti라는 이름으로 유지 관리하는 세 가지 중 하나이며, 공통된 전제를 공유합니다: 중요한 상태는 매번 대화 기록에서 재구성되는 것이 아니라 명시적으로 계산되고 저장되어야 한다.

• samskriti — 에이전트가 경험한 것으로부터 정서적·관계적 상태를 결정론적으로 계산하는 엔진으로, 어떤 언어 모델에도 의존하지 않습니다. Python SDK를 갖춘 C++입니다. (논문)

• samskriti-luau — Roblox용 동일 모델로, NPC가 플레이어가 자신을 대했던 방식을 기억합니다.

• samskriti-shared-layer — 이 저장소입니다. 캐릭터가 아닌 여러분의 프로젝트에 동일한 아이디어를 적용합니다: 결정, 작업, 기각된 아이디어가 매 세션마다 컨텍스트에서 다시 유도되는 대신, 어떤 도구든 읽을 수 있는 구조화된 원장에 저장됩니다.

여러분의 코드베이스에 대해 아무것도 모른 채 시작하는 AI 어시스턴트와 지난주에 당신이 자신을 털었다는 사실을 잊어버린 게임 캐릭터는 같은 실패입니다. 둘 다 결코 주어지지 않은 상태를 재구성하도록 모델에 요청하고 있습니다. 이 서버는 화려하지는 않지만 그 문제를 해결하는 버전이며, 제가 매일 사용하는 것입니다.

상태

초기 단계 / 검증 중. 실제 워크플로우로 테스트되고 있는 작동하는 프로토타입입니다. 버그, 거친 부분, 누락된 기능이 있을 수 있습니다 — 이슈와 피드백은 언제나 환영합니다.

라이선스

MIT — LICENSE를 참조하세요.