Skip to main content
Glama
sosoyososo

lessons-mcp

by sosoyososo

lessons-mcp

Claude가 과거의 실수를 반복하지 않도록 교훈을 저장하고 검색하는 Claude Code용 MCP 서버입니다. 전문 검색과 태그 기반 탐색 기능을 갖춘 지속적인 경험 로그라고 생각하시면 됩니다.

빠른 시작

git clone https://github.com/<your>/lessons-mcp
cd lessons-mcp
pip install mcp

~/.claude/mcp.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "lessons": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/lessons-mcp/server/server.py"]
    }
  }
}

Related MCP server: Support Engineer MCP Server

도구

suggest_metadata

작성하기 전에 사용 가능한 카테고리/태그를 미리 봅니다. 기존 환경과 제안 사항을 반환합니다.

record_lesson

새로운 교훈을 기록합니다. 태그 재사용 일관성에 대한 피드백을 반환합니다.

과거의 교훈을 검색합니다. FTS5(태그/카테고리/제목) 및 LIKE 폴백(중국어 본문)을 지원합니다.

list_categories

최근 태그 활동이 있는 카테고리를 탐색합니다.

list_tags

사용 횟수와 함께 카테고리 내의 태그를 탐색합니다.

저장소

~/.claude/lessons.db(또는 $LESSONS_DB_PATH)에 위치한 SQLite입니다. 첫 실행 시 자동으로 생성되는 하나의 테이블과 FTS5 인덱스로 구성됩니다.

Claude Code와의 통합

1. MCP 설정에 추가

~/.claude/mcp.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "lessons": {
      "command": "/Users/karsa/proj/lessons-mcp/.venv/bin/python3",
      "args": ["/Users/karsa/proj/lessons-mcp/server/server.py"]
    }
  }
}

2. MEMORY.md에 포인터 추가

~/.claude/memory/MEMORY.md에 추가하세요:

## Lessons System
Lessons MCP available. Tools: search_lessons, suggest_metadata, record_lesson,
list_categories, list_tags

3. Claude Code 재시작

Claude Code가 실행되면 서버가 자동으로 시작됩니다. 로그에서 다음을 확인할 수 있습니다: lessons-mcp v1.0.0 | ~/.claude/lessons.db | 1 lessons

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    An MCP server that allows users to efficiently search and reference user-configured documents through document listing, grep searching, semantic searching with OpenAI Embeddings, and full document retrieval.
    4
    3
    MIT
  • -
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A vendor-agnostic MCP server for technical support engineers, providing knowledge search, ticket analysis, and resolution suggestions.
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A tiny local MCP memory server that stores lessons learned and resurfaces them before your AI agent repeats the same mistake. It provides tools for adding, searching, listing, forgetting, and inspecting lessons via MCP stdio.
    MIT