Rember MCP 프로젝트 상세 소개

프로젝트 개요

Rember MCP는 Model Context Protocol (MCP) 기반의 서버로, Rember 학습 플랫폼을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 프로젝트를 통해 Claude AI 어시스턴트는 사용자를 위해 직접 학습 카드를 생성하고, 과학적인 간격 반복 알고리즘을 통해 사용자가 중요한 내용을 학습하고 기억하도록 돕습니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트와 외부 도구 및 서비스를 연결하는 공식 프로토콜이며, Rember MCP는 이 프로토콜을 활용하여 Claude와 Rember 학습 플랫폼의 원활한 통합을 구현합니다.

핵심 기능 및 특징

주요 기능

1. 지능형 학습 카드 생성

   • 채팅 대화에서 핵심 정보를 자동으로 추출하여 학습 카드 생성
   • PDF 문서에서 학습 카드 생성 지원
   • AI 기술을 활용하여 학습 내용의 구성 및 표현 최적화

2. 간격 반복 학습 시스템

   • 과학적인 간격 반복 알고리즘 기반의 복습 계획 수립
   • 사용자가 중요한 지식을 장기적으로 기억하도록 지원
   • 개인별 학습 진도 추적

3. 다양한 트리거 방식

   • "네 답변이 마음에 들어, 기억하도록 도와줘"
   • "이 PDF의 2장에서 학습 카드 만들어줘"
   • "이거 기억하도록 도와줘"
   • "Rember에 추가해줘"
   • "학습 카드 몇 장 만들어줘"

기술적 특징

• 간편한 설치: npx 명령어를 통해 원클릭 실행
• API 통합: Rember 공식 API와 긴밀하게 통합
• Claude Desktop 지원: Claude Desktop 앱과 완벽하게 호환
• 오류 처리: 재시도 메커니즘 및 오류 처리 내장
• 디버깅 용이: stderr 로그 출력 지원

사용 방법

설치 및 설정

1. MCP 서버 실행

   npx -y @getrember/mcp --api-key=YOUR_REMBER_API_KEY
   

2. Claude Desktop 설정 claude_desktop_config.json 파일에 다음 내용 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "rember": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@getrember/mcp", "--api-key=YOUR_REMBER_API_KEY"]
       }
     }
   }
   

3. API 키 획득

   • Rember 방문
   • API 키 형식: rember_ + 32자리 랜덤 문자

사용 시나리오

• 새로운 개념 학습: Claude와 대화 후, "이거 기억하도록 도와줘"라고 말하기
• 문서 학습: PDF 파일 업로드 후, "X장에서 학습 카드 만들어줘"라고 요청
• 지식 정리: 중요한 대화 내용을 복습 가능한 학습 자료로 변환

개발 경험 및 모범 사례

프로젝트 팀은 개발 과정에서 귀중한 경험을 축적했습니다.

기술적 측면

• 초기 로그 기록 설정: 가능한 한 빨리 stderr 로그를 설정하는 것이 디버깅에 매우 중요합니다.
• 간단하게 시작: 먼저 간단한 MCP 도구를 만들어 Claude가 올바르게 호출하는지 확인합니다.
• 도구 설명 개선: 제품 세부 정보, 사용 예시 등을 포함하여 도구 설명을 최적화하는 데 시간을 투자합니다.
• 전략적 응답 설계: 도구 호출 응답을 합리적으로 설계하여 Claude가 결과를 더 잘 이해하도록 돕습니다.

사용자 경험

• 명확한 사용 지침: 자세한 설치 및 구성 설명 제공
• 다양한 트리거 단어: 자연어의 다양한 표현 방식 지원
• 오류 처리 최적화: 월간 제한에 도달한 사용자에게 업그레이드 팁 제공

기술 아키텍처

• 프로토콜: Model Context Protocol (MCP)
• 실행 환경: Node.js (npx 사용)
• API 통합: Rember 공식 API
• 주요 도구: create_flashcards - 지능형 학습 카드 생성
• 오류 처리: 일시적인 오류 재시도 및 시간 초과 처리 지원

프로젝트 상태 및 미래 계획

현재 기능

• ✅ 기본 학습 카드 생성
• ✅ PDF 내용 처리
• ✅ Claude Desktop 통합
• ✅ 기본 오류 처리

개선 예정 항목

• 🔄 원격 측정 및 관측 가능성 기능
• 🔄 보다 포괄적인 오류 처리 메커니즘
• 🔄 도구 설명의 추가 최적화
• 🔄 더 많은 자동화 테스트 커버리지

결론

Rember MCP는 AI 어시스턴트의 대화 능력과 과학적인 학습 방법을 결합한 혁신적인 학습 도구입니다. MCP 프로토콜을 통해 사용자는 Claude와의 대화를 구조화된 학습 자료로 원활하게 변환하고, 간격 반복 알고리즘을 활용하여 장기 기억을 할 수 있습니다.