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การติดตั้งจากผู้เผยแพร่ ไม่ใช่เอนด์พอยต์ของ PlugMCP
URL แบบรีโมตหรือคำสั่งบนเครื่องของคุณ? การติดตั้งสองแบบต่างกันอย่างไร
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เปิดจากผู้เผยแพร่
An integrated MCP (Model Context Protocol) server for managing work memories and sharing context between AI tools.
Work Memory MCP is a memory management system that helps developers and knowledge workers maintain consistent work context while using multiple AI tools (Claude, Cursor AI, etc.). It systematically manages knowledge and work progress accumulated from individual AI conversation sessions, providing a continuous and efficient work environment.
Never lose context again - persistent memory management system for AI-powered workflows across multiple tools
While AI conversations disappear when sessions end, important work content and deliverables should be permanently preserved. Work Memory MCP safely stores all important work memories in a SQLite database, making them accessible at any time.
You can share the same work context even when using multiple AI tools. Work started in Claude Desktop can be continued in Cursor AI or referenced from other tools, providing a consistent work environment.
There's no need to repeatedly explain already solved problems or organized information. Through an advanced search system, you can quickly find and reuse past work content, significantly improving work efficiency.
Rather than randomly scattered information, you can build a systematically organized knowledge base by project, importance level, and tags. Session-based management clearly separates and manages the context of each project.
Work Memory MCP consists of 5 integrated tools:
Core tool responsible for creating, modifying, querying, and deleting work memories.
Key Functions:
add: Add new work memoryupdate: Modify existing work memorylist: Query work memory list (with filtering and paging support)delete: Delete or archive work memorySupported Data Types:
Tool for efficiently finding and analyzing stored work memories.
Key Functions:
search: Keyword-based searchkeywords: Related keyword analysisstats: Search system statisticsoptimize: Search index optimizationSearch Features:
Tool for managing project-specific work sessions.
Key Functions:
create: Create new sessionactivate: Activate sessiondeactivate: Deactivate sessionlist: Query session liststatus: Check current session statusdetect: Automatic session detectionSession Management Features:
Tool for managing change history and versions of work memories.
Key Functions:
changes: Query change historyversions: Query version listrestore: Restore previous versionlist_versions: Full version historyVersion Management Features:
Tool responsible for server status monitoring and system optimization.
Key Functions:
status: Query server statusmonitor: Real-time monitoringoptimize: Database optimizationbatch: Batch operation processingdelete: Category-based data cleanupdiagnose: System diagnosisanalyze: Detailed analysisrepair: Automatic recoverySystem Management Features:
git clone https://github.com/your-repo/work-memory-mcp.git
cd work-memory-mcp
npm install
npm run build
npm start
To use Work Memory MCP in Claude Desktop, add the following to the configuration file:
Windows Configuration File Location:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS Configuration File Location:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Configuration File Content:
{
"mcpServers": {
"work-memory": {
"command": "node",
"args": ["/PATH/work-memory/dist/index.js"],
"env": {
"WORK_MEMORY_DIR": "/PATH/work-memory/data/",
"LOG_LEVEL": "WARN",
"NODE_ENV": "production"
}
}
}
}
You can set the following environment variables:
# Log level setting (default: INFO)
LOG_LEVEL=WARN
# Database storage directory (default: ./work_memory)
WORK_MEMORY_DIR=/PATH/work-memory/data/
# Database filename (only applied when WORK_MEMORY_DIR is set, default: database.sqlite)
DB_FILENAME=database.sqlite
Note:
To use with Cursor AI, you can connect through MCP extensions or plugins. Refer to Cursor AI's MCP support documentation for detailed configuration methods.
For optimal use of Work Memory MCP, add the following configuration to your AI assistant's user preferences:
# [Execute once at session start]
0. When a session starts for the first time, execute the following:
- Say "Searching for memories..."
- Query the 3 latest work memories from work-memory mcp
- Query the 3 highest priority incomplete todos
- Brief the user on the retrieved work memories and todos
# [Smart Session Management]
1. When conversation content is determined to be related to a specific project, subject area, or ongoing work, automatically detect and activate related sessions.
- Execute session_status detect_active when determined to be continuous work rather than simple Q&A
- Auto-activate if related session exists, prepare new session if none exists
- Once activated, maintain exclusive session for 30 minutes (extend with activity)
- Change sessions only when switching to different subject areas
- All related work automatically connects to the same session
- Provide brief session overview
# [Repeated execution during general conversation]
2. During ongoing conversation, follow only these principles:
- Judge importance of all responses (out of 100 points), store in work-memory mcp if 50 points or higher
- Make judgments based only on existing memories, do not repeatedly query
{
"operation": "add",
"content": "For React component optimization, useMemo and useCallback should be used appropriately. Especially effective when used with React.memo for components with frequent prop changes",
"project": "frontend-optimization",
"tags": ["React", "performance-optimization", "useMemo", "useCallback"],
"importance_score": 8,
"work_type": "memory"
}
{
"operation": "add",
"content": "Implement caching strategy for API response time improvement",
"project": "backend-optimization",
"tags": ["caching", "performance", "API"],
"importance_score": 9,
"work_type": "todo",
"worked": "incomplete",
"requirements": "Implement Redis caching layer, set TTL, establish cache invalidation strategy"
}
{
"operation": "search",
"query": "React performance optimization",
"project": "frontend-optimization",
"importance_min": 7,
"highlight_matches": true,
"include_content": true
}
// Create new project session
{
"operation": "create",
"session_name": "Mobile App Refactoring",
"description": "Performance improvement and code structure enhancement project for existing mobile app"
}
// Add work memory linked to session
{
"operation": "add",
"content": "Mobile app performance bottleneck analysis completed. Main issues require image loading and state management optimization",
"project": "Mobile App Refactoring",
"auto_link": true
}
// Database optimization
{
"operation": "optimize",
"vacuum_type": "incremental",
"analyze": true
}
// Clean up low importance tasks
{
"operation": "delete",
"category": "work_memories",
"delete_criteria": {
"max_importance_score": 3,
"older_than_days": 30
},
"archive_only": true
}
work-memory-mcp/
├── src/
│ ├── database/ # Database related (SQLite, schema, connections)
│ ├── tools/ # MCP tool implementations (5 integrated tools)
│ │ ├── memory.ts # Memory management tool
│ │ ├── search.ts # Search and analysis tool
│ │ ├── session.ts # Session management tool
│ │ ├── history.ts # History management tool
│ │ └── system.ts # System management tool
│ ├── utils/ # Utility functions
│ ├── types/ # TypeScript type definitions
│ ├── session/ # Session management and termination handling
│ ├── progress/ # Progress tracking system
│ └── index.ts # Server entry point
├── tests/ # Test files
├── docs/ # Documentation
├── dist/ # Build output
└── work_memory/ # Database file storage directory
Work Memory MCP uses SQLite with the following table structure:
npm run dev
# All tests
npm test
# Unit tests
npm run test:unit
# Integration tests
npm run test:integration
# Performance tests
npm run test:performance
# Coverage tests
npm run test:coverage
# Lint check
npm run lint
# Automatic lint fix
npm run lint:fix
MCP Server Connection Failure
# 1. Server restart
npm run build && npm start
# 2. Claude Desktop restart
# 3. Check configuration file path
Database Performance Degradation
{
"operation": "optimize",
"vacuum_type": "full",
"analyze": true
}
Memory Usage Increase
{
"operation": "delete",
"category": "work_memories",
"delete_criteria": {
"max_importance_score": 2,
"older_than_days": 60
},
"archive_only": true
}
You can check detailed logs by setting environment variables:
LOG_LEVEL=debug npm start
MIT License - See LICENSE file for details.
git checkout -b feature/new-feature)git commit -am 'Add new feature')git push origin feature/new-feature)If this project has been helpful, please support with a cup of coffee: https://coff.ee/moontmsai
Your support is a great help for continuous open source development.
Thank you for using Work Memory MCP. Let's work together to create a better AI collaboration environment!
업무 작업 기억을 관리하고 AI 도구 간에 컨텍스트를 공유하기 위한 통합 MCP (Model Context Protocol) 서버입니다.
Work Memory MCP는 개발자와 지식 작업자가 여러 AI 도구(Claude, Cursor AI 등)를 사용하면서 일관된 작업 컨텍스트를 유지할 수 있도록 도와주는 메모리 관리 시스템입니다. 각각의 AI 대화 세션에서 축적된 지식과 작업 진행 상황을 체계적으로 관리하여, 연속적이고 효율적인 작업 환경을 제공합니다.
AI와의 대화는 세션이 끝나면 사라지지만, 중요한 작업 내용과 결과물은 영구적으로 보존되어야 합니다. Work Memory MCP는 모든 중요한 작업 기억을 SQLite 데이터베이스에 안전하게 저장하여 언제든지 접근할 수 있도록 합니다.
여러 AI 도구를 사용하더라도 동일한 작업 컨텍스트를 공유할 수 있습니다. Claude Desktop에서 시작한 작업을 Cursor AI에서 이어받거나, 다른 도구에서 참조할 수 있는 일관된 작업 환경을 제공합니다.
이미 해결한 문제나 정리한 정보를 반복적으로 설명할 필요가 없습니다. 고급 검색 시스템을 통해 과거의 작업 내용을 빠르게 찾아 재활용할 수 있어, 작업 효율성이 크게 향상됩니다.
무작위로 흩어진 정보가 아닌, 프로젝트별, 중요도별, 태그별로 체계적으로 정리된 지식 베이스를 구축할 수 있습니다. 세션 기반 관리를 통해 각 프로젝트의 컨텍스트를 명확하게 분리하여 관리합니다.
Work Memory MCP는 5개의 통합 도구로 구성되어 있습니다:
작업 기억의 생성, 수정, 조회, 삭제를 담당하는 핵심 도구입니다.
주요 기능:
add: 새로운 작업 기억 추가update: 기존 작업 기억 수정list: 작업 기억 목록 조회 (필터링 및 페이징 지원)delete: 작업 기억 삭제 또는 아카이브지원하는 데이터 유형:
저장된 작업 기억을 효율적으로 찾고 분석하는 도구입니다.
주요 기능:
search: 키워드 기반 검색keywords: 연관 키워드 분석stats: 검색 시스템 통계optimize: 검색 인덱스 최적화검색 기능:
프로젝트별 작업 세션을 관리하는 도구입니다.
주요 기능:
create: 새 세션 생성activate: 세션 활성화deactivate: 세션 비활성화list: 세션 목록 조회status: 현재 세션 상태 확인detect: 자동 세션 감지세션 관리 특징:
작업 기억의 변경 이력과 버전을 관리하는 도구입니다.
주요 기능:
changes: 변경 이력 조회versions: 버전 목록 조회restore: 이전 버전 복원list_versions: 전체 버전 이력버전 관리 특징:
서버 상태 모니터링과 시스템 최적화를 담당하는 도구입니다.
주요 기능:
status: 서버 상태 조회monitor: 실시간 모니터링optimize: 데이터베이스 최적화batch: 일괄 작업 처리delete: 카테고리별 데이터 정리diagnose: 시스템 진단analyze: 상세 분석repair: 자동 복구시스템 관리 특징:
git clone https://github.com/your-repo/work-memory-mcp.git
cd work-memory-mcp
npm install
npm run build
npm start
Claude Desktop에서 Work Memory MCP를 사용하려면 설정 파일에 다음을 추가해야 합니다.
Windows 설정 파일 위치:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS 설정 파일 위치:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
설정 파일 내용:
{
"mcpServers": {
"work-memory": {
"command": "node",
"args": ["/PATH/work-memory/dist/index.js"],
"env": {
"WORK_MEMORY_DIR": "/PATH/work-memory/data/",
"LOG_LEVEL": "WARN",
"NODE_ENV": "production"
}
}
}
}
다음 환경 변수들을 설정할 수 있습니다:
# 로그 레벨 설정 (기본값: INFO)
LOG_LEVEL=WARN
# 데이터베이스 저장 디렉토리 (기본값: ./work_memory)
WORK_MEMORY_DIR=/PATH/work-memory/data/
# 데이터베이스 파일명 (WORK_MEMORY_DIR 설정시에만 적용, 기본값: database.sqlite)
DB_FILENAME=database.sqlite
참고:
Cursor AI에서 사용하려면 MCP 확장이나 플러그인을 통해 연결할 수 있습니다. 자세한 설정 방법은 Cursor AI의 MCP 지원 문서를 참조하세요.
Work Memory MCP를 최적으로 활용하기 위해 AI 어시스턴트의 사용자 설정에 다음 내용을 추가하세요:
# [세션 시작 시 1회만 실행]
0. 세션이 처음 시작될 때만 다음을 실행하세요:
- "기억을 찾아보는 중..." 이라고 말합니다.
- work-memory mcp에서 최신 작업기억 3개 조회합니다.
- 중요도 높은 미완료 할일 3개 조회합니다.
- 조회한 작업기억과 할일은 사용자에게 브리핑합니다.
# [스마트 세션 관리]
1. 대화 내용이 특정 프로젝트, 주제영역, 또는 지속적 작업에 해당한다고 판단될 때, 관련 세션을 자동으로 감지하고 활성화한다.
- 단순 질답이 아닌 연속적 작업으로 판단 시 session_status detect_active 실행
- 관련 세션 있으면 자동 활성화, 없으면 새 세션 준비
- 한번 활성화된 세션은 30분 동안 독점 유지 (활동 시 연장)
- 다른 주제영역 전환 시에만 세션 교체
- 모든 관련 작업이 자동으로 같은 세션에 연결
- 세션에 대해 간단히 브리핑
# [일반 대화 중 반복적으로 수행]
2. 대화가 진행되는 동안에는 다음 원칙만 따릅니다:
- 모든 응답은 중요도를 판단하여(100점 만점), 50점 이상일 경우 work-memory mcp에 저장합니다.
- 기존 기억을 기반으로만 판단하고 반복 조회하지 않습니다.
{
"operation": "add",
"content": "React 컴포넌트 최적화를 위해 useMemo와 useCallback을 적절히 사용해야 함. 특히 props 변경이 잦은 컴포넌트에서는 React.memo와 함께 사용하면 효과적",
"project": "frontend-optimization",
"tags": ["React", "성능최적화", "useMemo", "useCallback"],
"importance_score": 8,
"work_type": "memory"
}
{
"operation": "add",
"content": "API 응답 시간 개선을 위한 캐싱 전략 구현",
"project": "backend-optimization",
"tags": ["캐싱", "성능", "API"],
"importance_score": 9,
"work_type": "todo",
"worked": "미완료",
"requirements": "Redis 캐싱 레이어 구현, TTL 설정, 캐시 무효화 전략 수립"
}
{
"operation": "search",
"query": "React 성능 최적화",
"project": "frontend-optimization",
"importance_min": 7,
"highlight_matches": true,
"include_content": true
}
// 새 프로젝트 세션 생성
{
"operation": "create",
"session_name": "모바일 앱 리팩토링",
"description": "기존 모바일 앱의 성능 개선 및 코드 구조 개선 프로젝트"
}
// 세션에 연결된 작업 기억 추가
{
"operation": "add",
"content": "모바일 앱 성능 병목 지점 분석 완료. 주요 문제는 이미지 로딩과 상태 관리 최적화 필요",
"project": "모바일 앱 리팩토링",
"auto_link": true
}
// 데이터베이스 최적화
{
"operation": "optimize",
"vacuum_type": "incremental",
"analyze": true
}
// 낮은 중요도 작업 정리
{
"operation": "delete",
"category": "work_memories",
"delete_criteria": {
"max_importance_score": 3,
"older_than_days": 30
},
"archive_only": true
}
work-memory-mcp/
├── src/
│ ├── database/ # 데이터베이스 관련 (SQLite, 스키마, 연결)
│ ├── tools/ # MCP 도구 구현 (5개 통합 도구)
│ │ ├── memory.ts # 메모리 관리 도구
│ │ ├── search.ts # 검색 및 분석 도구
│ │ ├── session.ts # 세션 관리 도구
│ │ ├── history.ts # 이력 관리 도구
│ │ └── system.ts # 시스템 관리 도구
│ ├── utils/ # 유틸리티 함수
│ ├── types/ # TypeScript 타입 정의
│ ├── session/ # 세션 관리 및 종료 처리
│ ├── progress/ # 진행률 추적 시스템
│ └── index.ts # 서버 엔트리 포인트
├── tests/ # 테스트 파일
├── docs/ # 문서
├── dist/ # 빌드 결과물
└── work_memory/ # 데이터베이스 파일 저장 디렉토리
Work Memory MCP는 SQLite를 사용하여 다음과 같은 테이블 구조를 가집니다:
npm run dev
# 전체 테스트
npm test
# 단위 테스트
npm run test:unit
# 통합 테스트
npm run test:integration
# 성능 테스트
npm run test:performance
# 커버리지 테스트
npm run test:coverage
# 린트 검사
npm run lint
# 린트 자동 수정
npm run lint:fix
MCP 서버 연결 실패
# 1. 서버 재시작
npm run build && npm start
# 2. Claude Desktop 재시작
# 3. 설정 파일 경로 확인
데이터베이스 성능 저하
{
"operation": "optimize",
"vacuum_type": "full",
"analyze": true
}
메모리 사용량 증가
{
"operation": "delete",
"category": "work_memories",
"delete_criteria": {
"max_importance_score": 2,
"older_than_days": 60
},
"archive_only": true
}
환경 변수를 설정하여 상세한 로그를 확인할 수 있습니다:
LOG_LEVEL=debug npm start
MIT License - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
git checkout -b feature/새기능)git commit -am '새 기능 추가')git push origin feature/새기능)이 프로젝트가 도움이 되셨다면, 커피 한 잔으로 응원해주세요: https://coff.ee/moontmsai
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Work Memory MCP를 사용해주셔서 감사합니다. 더 나은 AI 협업 환경을 만들어가는 데 함께해주세요!
Never lose context again - persistent memory management system for AI-powered workflows across multiple tools
เครื่องมือ
ยังไม่มีรายการเครื่องมือ เซิร์ฟเวอร์แบบรีโมตจะได้รายการหลังการตรวจสอบสถานะครั้งแรก
FAQ
คัดลอกคอนฟิก stdio สำหรับ Cursor, Claude Desktop, Claude Code หรือ VS Code ได้ในหน้านี้ คอนฟิกนี้ใช้การติดตั้งของผู้เผยแพร่ ไม่ใช่พร็อกซีของ PlugMCP
ระเบียนนี้ไม่ได้ระบุตัวแปรสภาพแวดล้อมที่จำเป็น
Work Memory ทำงานแบบโลคัลผ่าน stdio
ตรวจสอบล่าสุดเมื่อ 2026-10-28 Never lose context again - persistent memory management system for AI-powered workflows across multiple tools
