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도움말:S3 연구 메모리/Linux 연결

S3 연구 메모리

이 페이지는 저장소 문서에서 자동으로 동기화됩니다. 위키에서 직접 편집하지 마세요.

서버 담당자에게 공용 쓰기 토큰을 받은 뒤 진행합니다. 중앙 주소는 https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp 하나만 사용합니다.

1. 토큰 저장

터미널에서 다음 블록 전체를 실행합니다. 현재 로그인 셸이 zsh면 ~/.zshrc, Bash면 ~/.bashrc를 자동으로 선택합니다. 

config_dir="${XDG_CONFIG_HOME:-$HOME/.config}/s3-research-memory"
client_env="$config_dir/client.env"
mkdir -p "$config_dir"
chmod 700 "$config_dir"

printf 'S3RM_MCP_TOKEN: '
IFS= read -rs S3RM_MCP_TOKEN
printf '\n'
(umask 077 && printf 'export S3RM_MCP_URL=%q\nexport S3RM_MCP_TOKEN=%q\n' \
  'https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp' "$S3RM_MCP_TOKEN" > "$client_env")
unset S3RM_MCP_TOKEN

case "${SHELL##*/}" in
  zsh) shell_rc="$HOME/.zshrc" ;;
  bash) shell_rc="$HOME/.bashrc" ;;
  *)
    printf '지원하지 않는 로그인 셸입니다: %s\n' "${SHELL:-알 수 없음}" >&2
    printf '%s\n' 'client.env를 현재 셸의 시작 파일에서 직접 불러오세요.' >&2
    return 1 2>/dev/null || exit 1
    ;;
esac

load_line='source "${XDG_CONFIG_HOME:-$HOME/.config}/s3-research-memory/client.env"'
grep -Fqx "$load_line" "$shell_rc" 2>/dev/null || \
  printf '\n%s\n' "$load_line" >> "$shell_rc"
source "$client_env"

실행하면 S3RM_MCP_TOKEN:이 표시됩니다. 그 뒤에 서버 담당자에게 전달받은 토큰을 붙여넣고 Enter를 누르세요. 입력 중에는 토큰이 화면에 보이지 않습니다.

현재 터미널과 이후 여는 같은 셸의 터미널에 적용됩니다. 토큰을 확인한다며 echo, printenv 등으로 출력하지 말고 프로젝트 파일이나 Git에 복사하지 마세요.

2. 에이전트에게 연결 맡기기

토큰을 저장한 터미널에서 Codex, Claude Code 또는 Cursor CLI를 시작한 뒤 다음 문장을 붙여넣으세요. 

현재 클라이언트를 연구실의 중앙 S3 Research Memory MCP에 쓰기 가능하게 연결해 줘.

반드시 지킬 조건:
- 중앙 주소는 https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp 하나만 사용한다.
- S3RM_MCP_TOKEN을 값으로 출력하지 말고 Bearer header에 사용한다.
- 로컬 MCP 서버, stdio 프로세스, Docker, 별도 위키나 DB를 만들거나 시작하지 않는다.
- localhost, 127.0.0.1, SSH tunnel, generic MediaWiki api.php를 등록하지 않는다.
- 현재 클라이언트의 공식 원격 Streamable HTTP 설정을 사용한다.
- 기존 MCP 설정을 먼저 읽고 다른 항목을 지우지 않은 채 안전하게 병합한다.
- Codex에서만 해당 서버 블록에 default_tools_approval_mode = "auto"를 넣는다.
- 토큰을 답변, 프로젝트 파일 또는 Git에 남기지 않는다.
- 재시작이 필요하면 정확히 어떤 앱이나 확장을 재시작할지 알려 준다.
- 재시작 뒤 MCP 도구 7개와 search_lessons(limit=1)를 확인하는 방법을 남긴다.

먼저 현재 클라이언트와 기존 설정을 확인한 뒤 직접 설정하고 검증해 줘.
실제 메모를 생성하는 쓰기 시험은 하지 마.

GUI에서 시작한 편집기나 확장은 셸 환경을 받지 못할 수 있습니다. 이 경우 토큰을 저장한 터미널에서 앱을 시작하거나, 사용 중인 앱의 사용자 전용 MCP 설정에 환경변수 참조를 넣은 뒤 완전히 다시 시작하세요.

3. 직접 연결

에이전트에게 맡기지 않을 때는 사용하는 클라이언트만 설정합니다.

Codex

codex mcp add s3-research-memory \
  --url https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp \
  --bearer-token-env-var S3RM_MCP_TOKEN
codex mcp list

~/.codex/config.toml의 생성된 서버 블록에 다음 줄도 병합합니다. 

default_tools_approval_mode = "auto"

ChatGPT desktop app의 Codex, Codex CLI, VS Code Codex 확장은 같은 설정을 공유합니다.

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user \
  s3-research-memory https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp \
  --header 'Authorization: Bearer ${S3RM_MCP_TOKEN}'
claude mcp get s3-research-memory

VS Code Claude 확장도 같은 Claude Code 설정을 사용합니다.

Cursor

사용자 전역 ~/.cursor/mcp.json에 다음 서버를 병합합니다. 

{
  "mcpServers": {
    "s3-research-memory": {
      "url": "https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:S3RM_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Cursor를 완전히 다시 시작한 뒤 Customize → MCP에서 확인합니다. Cursor CLI에서는 다음 명령으로 확인합니다. 

agent mcp list
agent mcp list-tools s3-research-memory

4. 연결 확인

새 대화에서 다음처럼 요청합니다. 

S3 Research Memory의 search_lessons를 빈 검색어와 limit=1로 실행해 줘.
id, title, confidence만 반환하고, 메모가 아직 없어도 새로 만들지는 마.

정상이면 읽기 도구 네 개와 쓰기 도구 세 개, 모두 일곱 개가 표시됩니다.

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