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1. Getting Started

1. GitHub로 가입하고 관리자 승인을 받는다.
2. 콘솔에서 API 액세스 키를 발급한다.
3. 사용하는 에이전트(Claude Code·Cursor 등)에 MCP 서버를 등록한다.
4. 첫 remember → recall 왕복으로 연동을 검증한다.

2. 연결 정보

엔드포인트는 Streamable HTTP(JSON-RPC)이며, 인증은 Bearer 헤더를 사용한다.

Endpoint: https://memento.anchormind.net/mcp
Auth: Authorization: Bearer <ACCESS_KEY>

3. Codex 연동

Codex CLI·IDE·ChatGPT 데스크탑은 ~/.codex/config.toml을 공유한다. 토큰을 파일에 직접 쓰지 말고 ANCHORMIND_ACCESS_KEY 환경 변수로 전달한다.

[mcp_servers.anchormind]
url = "https://memento.anchormind.net/mcp"
bearer_token_env_var = "ANCHORMIND_ACCESS_KEY"
required = true

환경 변수를 추가한 뒤 실행 중인 Codex 또는 데스크탑 앱을 재시작하고 codex mcp list 또는 /mcp로 확인한다.

Codex는 MCP 도구를 모델에 바로 보여 주지 않아, 연결만 하면 기억 도구를 쓰지 않는다. Downloads의 Codex 기억 사용 지침을 ~/.codex/AGENTS.md에 넣으면 작업 시작 때 기억을 불러오고 결정과 해결책을 저장한다.

4. Claude Code 연동

원격 서버는 권장 전송인 HTTP로 등록한다. 프로젝트 공유는 .mcp.json, 모든 프로젝트 적용은 CLI의 --scope user를 사용한다. 템플릿은 Downloads에서 받을 수 있다.

export ANCHORMIND_ACCESS_KEY="YOUR_ACCESS_KEY"
claude mcp add --transport http --scope user anchormind https://memento.anchormind.net/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ANCHORMIND_ACCESS_KEY"
claude mcp list

5. Cursor 연동

프로젝트별 설정은 .cursor/mcp.json, 전역 설정은 ~/.cursor/mcp.json에 둔다. 설정 후 Cursor를 재시작하고 Available Tools에서 AnchorMind 도구를 확인한다.

{
  "mcpServers": {
    "anchormind": {
      "url": "https://memento.anchormind.net/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_KEY"
      }
    }
  }
}

6. Gemini CLI 연동

Streamable HTTP 서버와 Authorization 헤더를 CLI로 등록한다. 프로젝트 설정은 .gemini/settings.json, 사용자 설정은 ~/.gemini/settings.json에 저장된다.

export ANCHORMIND_ACCESS_KEY="YOUR_ACCESS_KEY"
gemini mcp add --transport http anchormind https://memento.anchormind.net/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $ANCHORMIND_ACCESS_KEY"

7. VS Code·GitHub Copilot 연동

새 설정은 프로젝트 루트의 portable .mcp.json을 권장한다. 비밀값은 파일에 넣지 않고 input 변수로 요청한다.

{
  "mcpServers": {
    "anchormind": {
      "type": "http",
      "url": "https://memento.anchormind.net/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${input:anchormind-access-key}"
      }
    }
  }
}

8. Agent Skill과 기억 생명주기

MCP 연결은 도구를 제공하고 Skill은 언제 어떤 도구를 쓸지 정한다. 경량 Agent Skill은 매 세션 규칙용이고, 전체 정본은 상세 도구·복구 레퍼런스다.

Codex 프로젝트에 경량 Skill 설치

mkdir -p .agents/skills/anchormind
curl -fsSL https://anchormind.net/docs/anchormind-agent-skill.md \
  -o .agents/skills/anchormind/SKILL.md

1. 시작: context로 핵심 기억을 로드하고 현재 주제로 recall한다.
2. 작업 중: 확정된 사실·결정·오류 해결 절차를 remember하고 검색 결과에는 tool_feedback을 보낸다.
3. 종료: reflect로 요약·결정·해결 오류를 원자 파편으로 남긴다.

최신 상세 규칙은 서버의 get_skill_guide(section=...)로 필요한 절만 읽는다.

9. 기억 도구 레퍼런스

10. 연동 검증

연결 후 다음 체크리스트로 왕복을 확인한다.

1. context 호출 → ANCHOR/CORE MEMORY 응답 확인(신규 계정은 빈 목록이 정상).
2. remember로 파편 1건 저장 → 응답의 success와 파편 id 확인.
3. recall로 해당 키워드 검색 → 방금 저장한 파편이 반환되면 정상.
4. 세션 종료 시 reflect 호출 → 요약 파편 생성 확인.

11. curl 폴백

MCP 세션이 만료되면 JSON-RPC로 직접 호출한다. initialize로 세션을 발급받아 MCP-Session-Id 헤더로 전달한다.

1. 세션 초기화 — 응답 헤더의 MCP-Session-Id를 보관

SESSION_ID=$(curl -s -X POST https://memento.anchormind.net/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_KEY" \
  -D - \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-11-25","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"1"}}}' \
  2>/dev/null | grep -i "^mcp-session-id" | tr -d '\r' | awk '{print $2}')

2. 도구 호출 — remember 예시

curl -s -X POST https://memento.anchormind.net/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_KEY" \
  -H "MCP-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{
    "name":"remember",
    "arguments":{"content":"connection test","topic":"setup","type":"fact"}
  }}'

3. 응답 검증

• HTTP 200이고 result 필드가 있으면 성공, error.code가 있으면 실패다.
• error.code가 -32001 또는 -32002(세션 관련)면 initialize부터 다시 수행한다.