도움말:S3 연구 메모리

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

S3 연구 메모리는 연구실이 함께 쓰는 지식 저장소입니다. 프로젝트가 끝난 뒤에도 시행착오를 다시 찾을 수 있게, 시도한 방법과 실제 결과를 짧게 기록합니다. 실험 원본이나 일정표는 여기 쌓지 않습니다.

위키 본문과 MCP 검색은 공개될 수 있습니다. 에이전트는 연구실 공용 토큰으로 메모 작성, 관계 연결, 근거 첨부, 근거 검증 기록 추가와 Lesson의 조건부 수정을 할 수 있습니다. 수정에는 기준 리비전과 기존 근거가 필요합니다. 삭제, 이동과 위키 관리 기능은 제공하지 않습니다. 저장한 메모는 바로 검색되고 모든 수정은 MediaWiki 이력에 남습니다.

서버가 S3RM_MCP_WRITE_AUTH_MODE=open으로 운영되는 동안에는 다섯 가지 변경 도구를 토큰 없이 사용할 수 있습니다. github 모드는 GitHub 로그인으로 MCP 전체를 보호합니다. 공개 시험이 끝나면 token으로 되돌립니다.

처음 사용하는 순서

서버 담당자에게 공용 쓰기 토큰을 받습니다.
아래에서 운영체제에 맞는 연결 문서를 열고 토큰을 먼저 저장합니다.
같은 문서의 에이전트 프롬프트를 사용하거나 클라이언트를 직접 연결합니다.
도구 열 개와 search_lessons(limit=1) 응답을 확인합니다.
진행 중 프로젝트에서 메모 옮기기를 사용합니다.

읽기 전용 연결을 기본 경로로 안내하지 않습니다. 메모를 남길 사람은 토큰까지 설정해 쓰기 가능한 상태로 연결하세요. 토큰은 채팅창, 프로젝트 파일과 Git에 붙여넣지 않습니다.

플랫폼별 연결

중앙 MCP 주소는 모든 플랫폼에서 https://s3wiki.yonsei.ac.kr/mcp입니다. 각 PC에 저장소, Docker, 별도 위키나 로컬 MCP 서버를 만들지 않습니다.

Claude Code를 사용한다면 토큰을 저장한 뒤 다음 명령으로 사용자 범위에 등록합니다.

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

작은따옴표를 유지해야 토큰 값 대신 환경변수 참조가 저장됩니다. 등록 뒤 claude mcp get s3-research-memory 또는 Claude Code의 /mcp에서 확인하세요.

각 문서는 다음 순서로 구성되어 있습니다.

전달받은 토큰을 사용자 환경에 안전하게 저장
에이전트에게 현재 클라이언트 연결 맡기기
Codex, Claude Code 또는 Cursor를 직접 설정
연결 확인

토큰 저장 블록을 실행하면 S3RM_MCP_TOKEN:이 표시됩니다. 그 뒤에 서버 담당자에게 전달받은 토큰을 붙여넣고 Enter를 누르세요. 입력 중에는 토큰이 화면에 보이지 않습니다. Linux와 macOS 문서는 로그인 셸을 확인해 zsh 또는 Bash에 맞는 시작 파일을 자동으로 선택하므로 파일명을 직접 바꿀 필요가 없습니다.

ChatGPT 웹, Claude 웹·Desktop과 조직 커넥터처럼 별도 인증 제약이 있는 제품은 MCP 클라이언트 참고를 확인하세요.

연구실에서 쓰는 여러 AI 클라이언트
              │
              ▼
   중앙 S3 Research Memory MCP
              │
              ▼
   하나의 Semantic MediaWiki

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.

정상이라면 다음 열 개 도구가 보입니다.

읽기	쓰기
`search_lessons`	`create_lesson_draft`
`get_lesson`	`link_lessons`
`audit_lessons`	`attach_evidence`
`find_related_lessons`	`record_evidence_verification`
`find_analogies`	`revise_lesson`

검색 기본값은 기존 전체 텍스트·단어 겹침 방식인 legacy입니다. 서버 담당자가 의미 검색을 켠 환경에서는 search_lessons나 find_analogies에 retrieval_mode=hybrid_v1을 지정해 표현이 다른 후보도 함께 찾을 수 있습니다. 결과의 effective_mode와 semantic_status로 실제 적용 여부를 확인하세요. 이 서버의 GPU에서 선택적으로 실행하는 번들 모델과 설정 방법은 설치·설정의 의미 검색에 있습니다.

진행 중 프로젝트에서 메모 옮기기

쓰기 연결을 마친 클라이언트에서 아래 프롬프트를 붙여넣으세요. 현재 확인할 수 있는 문제와 해결 방법만 골라 최대 다섯 건씩 옮깁니다.

현재 대화, 이 클라이언트가 제공한 저장 메모리, 현재 작업공간과 명시적으로 첨부된
자료 중 실제로 접근할 수 있는 내용만 사용해, 다른 프로젝트에서도 도움이 될 문제와
해결 방법을 중앙 S3 Research Memory에 옮겨 줘.

반드시 지킬 조건:
- S3 Research Memory의 MCP 도구만 사용한다. generic MediaWiki API, 별도 위키·DB,
로컬 MCP 서버는 사용하거나 만들지 않는다.
- 프로젝트 소개, 진행 현황, 할 일, 일정, 회의록이나 실행 로그 자체를 메모로 만들지
않는다. 한 가지 문제와 결론을 메모 한 건으로 만든다.
- 과거 대화나 저장 메모리를 실제로 읽을 수 없으면 읽었다고 가정하지 않는다. 접근한
자료의 범위와 접근하지 못한 범위를 마지막에 구분해 적는다.
- 위키는 공개로 읽힐 수 있다. 비밀번호, 토큰, 개인 정보, 사적인 대화 원문, 개인의
신상·관계·취향·업무 평가, 미공개 제3자 자료는 쓰지 않는다. 사람 이름 대신 필요한
실제 역할만 쓴다. 비밀 파일은 읽지 않고, 원시 데이터와 큰 산출물은 원래 저장소에
둔다. 공개 논문의 저자처럼 인용에 필요한 정보는 정확히 유지한다.
- 수치, 버전, 짧은 기술 표현은 출처가 뒷받침할 때만 정확히 보존한다. 경로, URL,
체크섬, 날짜, 실험 결과나 인과관계를 추측해서 채우지 않는다.

다음 순서로 처리한다:
1. 후보마다 핵심 메커니즘과 적용 조건으로 search_lessons를 먼저 실행한다.
한 번에 최대 5건만 받고, 필요할 때만 find_related_lessons나
find_analogies로 확인한다.
2. 같은 주장과 적용 범위의 메모가 있으면 새 메모를 만들지 않는다. 출처만 늘어나면
attach_evidence를 사용한다. 기존 핵심 내용을 보강해야 하면 get_lesson으로 현재
revision을 읽고 근거를 먼저 붙인다. 이어지는 revise_lesson에는 attach_evidence
응답의 current_revision_id를 expected_revision_id로 사용한다. 그 사이 다른 변경이
있었다면 get_lesson을 다시 읽고 변경안을 재계산한다.
3. 주장이 다르지만 관련 메모가 있으면 새 메모를 만든 뒤 supports, contradicts,
analogous_to, failed_because, works_when, suggests, supersedes 중 정확한 관계만
link_lessons로 연결한다. 관련성이 불명확하면 관계를 만들지 않는다.
4. 새 메모에는 고유한 operation_id, title, question, attempt, context, observation,
interpretation, reusable_lesson, applicability, confidence, evidence, 구조화된
initial_evidence와 필요하면 안정적인 lesson_id를 넣는다. observation에는 직접 확인한
사실만 쓰고 interpretation에는 가능한 원인과 불확실성을 분리해 쓴다.
5. 다시 찾을 수 있는 인용이 최소 한 개 있을 때만 create_lesson_draft를 실행한다.
initial_evidence는 Lesson과 같은 revision에 원자적으로 저장된다. 추가 인용만
attach_evidence로 붙인다. 논문 근거에는 실제 확인 범위를
full_text, official_abstract, partial_source, metadata_only 중 정확히 표시한다.
확인 범위를 기록하지 못한 자료는 새 evidence로 붙이지 않으며, 기술 내용을
추측하지 않는다. 근거가 기억뿐이거나 위치를 확인할 수 없으면 쓰지 말고
'근거 필요' 후보로 남긴다. 실제 자료를 읽은 경우에만 자료 식별자,
검사한 자료의 SHA-256, 위치, 확인 범위, 판정과 연결한 주장 필드를
검증 기록으로 남긴다. high confidence는 full_text 또는 official_abstract의
`supports` 검증이 observation, interpretation, reusable_lesson 세 필드를 모두
뒷받침할 때만 쓴다.
6. 이번 실행에서는 생성 또는 변경한 메모를 합쳐 최대 5건까지만 처리한다. 그 이상은
제목과 중단 이유만 남기고 위키를 변경하지 않는다.
- 다섯 쓰기 도구 모두 새 작업마다 고유한 operation_id를 쓰고, 결과가 불분명한 재시도에는
원래 ID와 요청을 그대로 쓴다. 내부 호환 필드는 서버에 맡기며 삭제와 이동은 하지 않는다.
같은 Lesson의 정정·보강은 revision으로 남기고, supersedes는 실제로 다른 주장이
이전 주장을 대신할 때만 사용한다. evidence note나 Technical Review 중복 메모를
본문 수정 대신 만들지 않는다.

별도 확인 질문 없이 위 조건을 만족하는 항목만 처리해. 마지막에는 다음 순서로 짧게
보고해:
1. 실제로 확인한 자료 범위와 확인하지 못한 범위
2. 생성·근거 추가·검증 추가·관계 추가·중복으로 건너뜀을 구분한 Lesson ID와 제목
3. 위키에 쓰지 않은 '근거 필요' 후보와 빠진 정보
4. 접근 가능한 범위를 모두 확인했는지, 아니면 5건 제한 때문에 남은 후보가 있는지

생성·수정한 메모도 바로 검색됩니다. 반환된 Lesson: ID와 revision을 audit_lessons로 확인하고, 위키에서 관찰과 해석이 섞이지 않았는지, 인용으로 원본을 다시 찾을 수 있는지, 공개하면 안 되는 내용이 없는지 확인하세요. 문제가 있으면 새 revision으로 고칩니다. 감사는 저장된 구조, digest, 검증 수령 기록의 일관성만 확인하며 외부 자료의 사실 진위를 자동으로 판정하지 않습니다.

무엇을 남기나

각 메모에는 궁금했던 점, 해본 것, 당시 조건, 실제 결과, 가능한 원인, 다음에 기억할 것, 언제 맞는지, 신뢰도와 관련 자료를 적습니다. 관계는 다음 일곱 가지만 사용합니다.

supports, contradicts, analogous_to, failed_because,
works_when, suggests, supersedes

원시 로그, 대형 데이터셋과 실험 산출물 전체는 원래 저장소에 두고, 위키에는 다시 찾을 수 있는 URL·경로·체크섬과 해석을 기록합니다.

문서

사용자:

서버 담당자:

기여:

처음 사용하는 순서

플랫폼별 연결

Linux

macOS

Windows

연결 확인

진행 중 프로젝트에서 메모 옮기기

무엇을 남기나

문서