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.
Related MCP server: approveit MCP Server
📂 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 deployed
Related MCP Connectors
MCP-native notes and memory for ChatGPT, Claude, and other AI tools.
Persistent memory layer for AI tools. Save and recall notes across Claude and other MCP clients.
Cross-tool persistent memory and context for AI assistants over MCP.
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
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