Claude AI 코딩 어시스턴트를 위한 지속적인 컨텍스트 관리를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 다시는 컴팩션 중에 컨텍스트를 잃지 마세요! 이 MCP 서버는 클로드 코드가 세션 간 컨텍스트를 유지하여 작업 이력, 결정, 진행 상황을 보존하도록 돕습니다.

🚀 퀵 스타트

30초 이내에 시작하세요:

그게 전부입니다! 메모리 키퍼는 이제 모든 클로드 세션에서 사용할 수 있습니다. 컨텍스트는 ~/mcp-data/memory-keeper/에 저장되며 세션 전반에 걸쳐 지속됩니다.

🚀 실용적인 메모리 키퍼 워크플로우 예시

커스텀 명령어 + CLAUDE.md = 자동 컨텍스트 관리

CLAUDE.md (요약된 예시)

사용자 지정 명령 예시: /my-dev-workflow

사용 예시

패턴:

1. 사용자 지정 명령에는 메모리키퍼 사용 명령어가 포함되어 있습니다
2. AI는 그 지시를 자동으로 따릅니다
3. **대화가 길어지는 걸 알아차리면, 당신이 클로드에게 체크포인트를 저장해 달라고 요청하세요 (보스전 전에 게임을 저장하는 것처럼!)
4. Claude가 공간이 부족해 새로 시작하면, 당신이 체크포인트 키를 사용해 복원하라고 명령합니다

** 🎯 주요 기능:** 메모리 키퍼는 공유 보드입니다! 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다:

• 리셋 후 같은 세션에서 계속

MCP Memory Keeper - Claude Code Context Management

A Model Context Protocol (MCP) server that provides persistent context management for Claude AI coding assistants. Never lose context during compaction again! This MCP server helps Claude Code maintain context across sessions, preserving your work history, decisions, and progress.

🚀 Quick Start

Get started in under 30 seconds:

# Add memory-keeper to Claude
claude mcp add memory-keeper npx mcp-memory-keeper

# Start a new Claude session and use it!
# Try: Analyze the current repo and save your analysis in memory-keeper

That’s it! Memory Keeper is now available in all your Claude sessions. Your context is stored in ~/mcp-data/memory-keeper/ and persists across sessions.

🚀 Practical Memory Keeper Workflow Example

Custom Command + CLAUDE.md = Automatic Context Management

CLAUDE.md (condensed example)

# Project Configuration

## Development Rules

- Always use memory-keeper to track progress
- Save architectural decisions and test results
- Create checkpoints before context limits

## Quality Standards

- All tests must pass before marking complete
- Document actual vs claimed results

Custom Command Example: /my-dev-workflow

# My Development Workflow

When working on the provided project:

- Use memory-keeper with channel: 
- Save progress at every major milestone
- Document all decisions with category: "decision"
- Track implementation status with category: "progress"
- Before claiming anything is complete, save test results

## Workflow Steps

1. Initialize session with project name as channel
2. Save findings during investigation
3. Create checkpoint before major changes
4. Document what actually works vs what should work

Usage Example

User: /my-dev-workflow authentication-service

AI: Setting up workflow for authentication-service.
[Uses memory-keeper with channel "authentication-service"]

[... AI works, automatically saving context ...]

User: "Getting close to context limit. Create checkpoint and give me a key"

AI: "Checkpoint created: authentication-service-checkpoint-20250126-143026"

[Continue working until context reset or compact manually]

User: "Restore from key: authentication-service-checkpoint-20250126-143026"