AI Sticky Notes MCP Server

AI 어시스턴트가 개인 메모를 저장, 읽기, 요약할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다. 메모는 서버 옆에 있는 로컬 notes.txt 파일에 저장됩니다.

기능

• add_note 도구: 새 메모를 추가합니다.

• read_notes 도구: 저장된 모든 메모를 읽습니다.

• notes://latest 리소스: 가장 최근에 추가된 메모를 가져옵니다.

• note_summary_prompt 프롬프트: 요약을 위해 현재 메모가 포함된 프롬프트를 생성합니다.

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요구 사항

• Python 3.12 이상

• pip 또는 uv

로컬에서 실행

uv 사용

uv sync
uv run python main.py

pip 사용

가상 환경을 만들고 활성화한 다음 의존성을 설치합니다:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
python main.py

서버는 MCP stdio로 통신하므로 브라우저에서 직접 여는 대신 일반적으로 MCP 호환 클라이언트에 의해 실행됩니다.

서버 테스트

MCP CLI가 설치된 상태에서 다음 명령으로 MCP Inspector를 시작합니다:

mcp dev main.py

Inspector를 사용하여 add_note, read_notes를 호출하고, notes://latest 리소스를 열고, note_summary_prompt를 실행하세요.

Python 모듈과 구문을 직접 확인할 수도 있습니다:

uv run python -c "import main; print('MCP server import ok')"
uv run python -m py_compile main.py

Smithery로 배포

저장소에는 smithery.yaml이 포함되어 있으며, 이 파일은 Smithery가 서버를 다음 명령으로 시작하도록 구성합니다:

startCommand:
	type: stdio
	command: python
	args: ["main.py"]

배포 파일을 GitHub 저장소에 푸시하고 해당 저장소를 Smithery를 통해 배포하세요. 중요한 파일은 다음과 같습니다:

• main.py

• requirements.txt

• smithery.yaml

notes.txt는 선택 사항입니다. 서버가 필요할 때 자동으로 생성하기 때문입니다. 샘플 메모를 포함하고 싶은 경우에만 이 파일을 포함하세요.

Docker로 실행

포함된 이미지를 빌드하고 시작합니다:

docker build -t ai-sticky-notes .
docker run --rm -i ai-sticky-notes

프로젝트 구조

main.py          MCP server implementation
requirements.txt Python dependencies
smithery.yaml    Smithery stdio startup configuration
Dockerfile       Container build configuration
notes.txt        Local note storage, created automatically if absent

저장소 참고 사항

메모는 일반 텍스트 파일에 저장됩니다. 이는 로컬 사용 및 데모에 적합하지만, 호스팅된 컨테이너는 재시작이나 재배포 시 파일을 보존하지 못할 수 있습니다. 프로덕션에서 지속적인 저장이 필요하다면 외부 데이터베이스 또는 영구 볼륨을 사용해야 합니다.