AI Sticky Notes
📝 AI Sticky Notes - Python MCP Server
FastMCP를 사용하여 Python으로 구축된 가볍고 클라이언트에 구애받지 않는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트(예: Claude Desktop, Google Antigravity, Cursor 및 모든 MCP 호환 클라이언트)에게 영구적인 메모 작성 기능을 제공합니다.
🌟 주요 기능
이 서버는 Model Context Protocol의 세 가지 핵심 프리미티브를 구현합니다:
🛠️ 도구 (작업 실행):
add_note(message: str) -> str: 로컬 저장소 파일에 새 스티커 메모를 추가합니다.read_notes() -> str: 저장된 모든 메모를 읽어 단일 문자열로 반환합니다.
📦 리소스 (컨텍스트 공급):
notes://latest: 사용자 정의 URI를 통해 가장 최근에 저장된 메모를 동적으로 노출합니다.
💬 프롬프트 (재사용 가능한 LLM 템플릿):
note_summary_prompt(): AI가 현재 모든 스티커 메모를 요약하도록 지시하는 즉시 사용 가능한 프롬프트를 생성합니다.
📂 프로젝트 구조
.
├── main.py # Primary FastMCP server implementation
├── main_final.py # Clean reference implementation
├── notes.txt # Persistent note storage (auto-generated)
├── pyproject.toml # uv / Python package and dependency configuration
├── BITACORA_DE_ERRORES.md # Troubleshooting log & root-cause analyses (Linux & PATH notes)
├── MCP_PYTHON_SDK.md # FastMCP quick reference cheatsheet
└── README.md # Project documentation (this file)🚀 시작하기
사전 요구 사항
Python 3.12+
uv (빠른 패키지 및 환경 관리를 위한 권장 도구)
1. 설치
이 저장소를 클론하고 종속성을 동기화하세요:
git clone https://github.com/<your-username>/<your-repo-name>.git
cd <your-repo-name>
uv sync🧪 실행 및 테스트
옵션 A: 대화형 MCP Inspector (권장)
MCP Inspector는 도구를 테스트하고, 리소스를 검사하고, 프롬프트를 대화형으로 실행할 수 있는 시각적 웹 인터페이스를 제공합니다:
uv run mcp dev main.py터미널에 표시된 URL(일반적으로 http://localhost:5173 또는 유사한 주소)을 열어 서버와 상호작용하세요.
옵션 B: Claude Desktop 통합
claude_desktop_config.json에 서버 정의를 추가하세요:
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonLinux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ai-sticky-notes": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/your/project",
"run",
"main.py"
]
}
}
}💡 Linux / GUI 환경 팁: 데스크톱 환경이 셸의 대화형
PATH를 상속하지 않는 경우(spawn uv ENOENT오류 발생),uv바이너리의 절대 경로(예:/home/<user>/.local/bin/uv또는/home/<user>/miniconda3/bin/uv)를 지정하세요. 자세한 내용은 BITACORA_DE_ERRORES.md를 참조하세요.
옵션 C: 표준 MCP 클라이언트(Cursor, Antigravity, 사용자 정의 CLI)와의 통합
다음을 사용하여 표준 stdio 전송을 구성하세요:
명령어:
uv인수:
["--directory", "<PROJECT_PATH>", "run", "main.py"]
📖 MCP API 참조
도구
이름 | 매개변수 | 반환 유형 | 설명 |
|
|
|
|
| (없음) |
| 기록된 모든 메모를 반환하거나, 메모가 없으면 |
리소스
URI 패턴 | 이름 / 설명 | 반환 콘텐츠 |
| 최신 메모 가져오기 | 마지막으로 기록된 메모의 텍스트 콘텐츠 |
프롬프트
이름 | 인수 | 설명 |
| (없음) | AI 모델에게 현재 메모를 요약하도록 요청하는 프롬프트를 반환합니다 |
🛠️ 개발 및 문제 해결
개발 중 발생한 디버깅 단계, Linux 플랫폼 해결 방법 및 일반적인 설정 문제에 대한 자세한 변경 로그는 다음을 참조하세요:
📄 라이선스 및 크레딧
Model Context Protocol 및 FastMCP로 구축되었습니다.
Tech With Tim의 MCP 서버 개발 튜토리얼에서 영감을 받았습니다.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
Cross-session, cross-device memory for your agent: remember and recall notes. No key to start.
Your memory, everywhere AI goes. Build knowledge once, access it via MCP anywhere.
Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.
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