Skip to main content
Glama

Front Office

AI와의 대화로 구축된 프로젝트를 위한 디자인-옵스 기록 시스템: 의사결정 로그, 미해결 질문, 생성된 뷰로서의 문서 — 그래서 모든 세션(인간 또는 AI, 오늘 또는 몇 달 후, 병렬 또는 순차)이 채팅 스크롤백 대신 같은 두뇌에서 작업합니다.

실제 문제에서 탄생: 긴 AI 세션에 걸쳐 게임을 설계하면서 46개의 기록된 결정이 생성되었고, "그게 실제로 승인되었나?"라는 질문은 계속 감사가 필요했습니다. Front Office는 감사 추적을 기본 아티팩트로 만듭니다.

핵심 아이디어

  • 의사결정 로그는 이벤트 로그입니다. 모든 결정은 언제 / 누가 / 왜출처 태그[A] 명시적 인간 판정 · [A→C] 인간 지시, AI 사양 · [C→A] AI 제안, 인간 비준 · [C] AI 가정, 유효하지만 거부 가능 — 및 상태(✅ 결정됨 · 🕐 문서 대기 중 · 💬 제안됨)를 담습니다. 수정은 이전 항목을 참조하는 새 항목이며, 편집이 아닙니다.

  • 미해결 질문은 레코드이지 스크롤백이 아닙니다. 답변되지 않은 항목은 해결될 때까지 추적 파일에 남아 있습니다 — 로그 항목과 함께.

  • 문서는 빌드입니다. 컨텍스트 팩과 상태 뷰는 레코드에서 생성됩니다; 마크다운은 저장 교환 형식이므로 잠금이 없습니다 — 파일은 도구 없이도 유용합니다.

  • 라이더 가드. 승인된 결정에 첨부된 제안은 그 승인을 절대 상속하지 않습니다. AI가 작성한 초안은 항상 💬입니다.

Related MCP server: kb

사용

npm ci
npm run fo -- status                 # counts, unratified [C] list, pending rulings
npm run fo -- decisions --provenance C --status decided
npm run fo -- open --section A
npm run fo -- show 12
npm run fo -- pack                   # writes projects/<p>/context-pack.md
npm run fo -- validate               # CI-able: exit 1 on invariant violations

프로젝트 데이터는 projects/<name>/에 있으며 *decision-log.md*open-items.md를 포함합니다(형식은 test/fixtures/ 참조). projects/는 gitignored입니다 — 테넌트 데이터는 귀하의 것이며 비공개로 유지됩니다. --project <dir> 또는 FO_PROJECT_DIR로 다른 위치를 지정하세요.

웹 UI

npm run fo -- pack   # optional: regenerate views first
npm run web          # http://localhost:4747 (FO_PORT / FO_PROJECT_DIR to override)

동일한 파일에 대한 라이브 대시보드: 출처/상태 칩과 필터가 있는 결정 피드, 주의 스트립(대기 중인 판정, 비준되지 않은 [C]), 섹션별 미해결 항목, 통계 — 및 초안 양식(초안은 항상 💬). 100% UI/로직 분리: 클라이언트는 비즈니스 로직이 전혀 없습니다; 모든 파생 값은 /api/state에서 미리 계산되어 도착하며, 브라우저는 렌더링하고 명령을 보낼 뿐입니다.

MCP 서버 (두뇌 연결)

레코드를 모든 Claude Code 세션에 노출:

claude mcp add front-office --scope user -- npx tsx <repo>/src/mcp/server.ts

도구: get_context_pack · list_decisions · list_open_items · draft_decision(항상 💬) · get_stats. 서버 환경에서 FO_PROJECT_DIR을 설정하여 프로젝트를 선택하세요.

아키텍처

프로젝트 자체의 교리에 따라(네, 그 설계 결정은 Front Office 로그에 추적됩니다):

  • src/core, src/adapters, src/views순수(엄격한 함수형 ESLint 프로필: let/루프/클래스/변이 없음, 시계와 난수는 주입되어야 함).

  • src/shell, src/mcp — 이펙트 엣지(중간 프로필).

  • 파서는 원시 셀을 그대로 유지 → 직렬화 왕복이 정확히 일치합니다(parse(serialize(parse(x))) ≡ parse(x), 속성 테스트됨).

npm run typecheck && npm run lint && npm test

MIT.

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    A database-backed MCP server that acts as a project memory bank, enabling AI assistants to store, retrieve, and search structured context like decisions, tasks, and architecture using SQLite and vector embeddings.
    Apache 2.0
  • A
    license
    -
    quality
    C
    maintenance
    A local MCP server that provides a shared context and learning foundation across multiple AI tools (Claude, Copilot, Codex) for multiple projects, enabling persistent knowledge, decisions, and gap reflection through note storage.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    An MCP server that records decisions, rejected alternatives, and justifications, and retrieves them later to avoid re-litigating past choices. It stores data locally in SQLite and Markdown.
    2
    Apache 2.0
  • A
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    MCP server for BRIEF.md that captures decisions, constraints, and questions during AI chats, enabling seamless project re-entry across different AI tools.
    11
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server for generating rough-draft project plans from natural-language prompts.

  • A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…

  • MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/asafjac/front-office'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server