도움말:S3 연구 메모리/macOS 연결

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

Terminal 또는 iTerm에서 다음 블록 전체를 실행합니다. macOS 기본 zsh와 Bash를 자동으로 구분합니다.

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="$HOME/.bash_profile" ;;
  *)
    printf '지원하지 않는 로그인 셸입니다: %s\n' "${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 전달받은 토큰을 붙여넣고 Enter를 누르세요. 입력 중에는 토큰이 화면에 보이지 않습니다.

현재 터미널과 이후 여는 같은 셸의 터미널에 적용됩니다. Finder나 Dock에서 시작한 GUI 앱은 셸 환경을 자동으로 받지 않을 수 있습니다. 먼저 토큰을 저장한 터미널에서 CLI 연결을 마치고, GUI 앱이나 확장이 토큰을 읽지 못하면 해당 앱의 사용자 전용 MCP 설정을 확인한 뒤 완전히 다시 시작하세요.

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 macOS와 현재 클라이언트, 기존 설정을 확인한 뒤 직접 설정하고 검증해 줘.
실제 메모를 생성하는 쓰기 시험은 하지 마.

3. 직접 연결

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 내용을 병합합니다.

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

Cursor CLI에서는 다음 명령으로 확인합니다.

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

ChatGPT desktop app의 Codex는 Codex CLI와 ~/.codex/config.toml을 공유합니다.
VS Code Codex·Claude 확장은 각각 Codex CLI·Claude Code 설정을 사용합니다.
Cursor는 사용자 전역 ~/.cursor/mcp.json을 사용합니다.

설정 뒤 앱과 확장을 완전히 종료했다가 다시 여세요.

4. 연결 확인

새 대화에 다음 요청을 붙여넣으세요.

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.