obra/private-journal-mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 어시스턴트(특히 Claude)가 다양한 대화 간에 지속적인 기억을 유지할 수 있도록 하는 프라이버시 중심의 로컬 우선 일기 시스템을 제공합니다. 기술적 통찰, 사용자 선호, 프로젝트별 교훈을 잊는 문제를 해결하며, 정보를 구조화된 방식으로 기록하고 검색할 수 있는 방법을 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로 작동합니다. 프로젝트별 디렉터리 또는 전역 사용자 디렉터리에 YAML 메타데이터가 포함된 마크다운 파일을 생성합니다. 탐색을 가능하게 하기 위해 @xenova/transformers를 사용해 로컬 AI 임베딩을 수행하여 단순한 키워드 매칭에 의존하지 않고 개념적으로 관련된 항목을 찾을 수 있습니다. 모든 처리 및 저장은 로컬 머신에서 이루어집니다.

대상 사용자

기술적 워크플로우, 아키텍처 결정, 개인적 성찰을 장기 기억으로 쌓고 싶은 Claude 개발자 및 사용자.

주요 특징

• 로컬 의미 검색: 외부 API 호출 없이 자연어 질의에 로컬 임베딩 사용.
• 다중 섹션 일기 작성: 리플렉션, 기술적 통찰, 프로젝트 노트 등 카테고리로 항목 정리.
• 이중 저장: 프로젝트별 노트와 전역 사용자 컨텍스트를 분리.
• 프라이버시 우선: 모든 데이터와 처리가 로컬 머신에 유지.
• 지속적 기억: 여러 세션에 걸쳐 패턴과 학습된 교훈을 AI가 추적 가능.