MCP server for logging learning prompts with LLMs
npm install learnlog-mcpLLM 학습 세션의 프롬프트를 로컬에 저장하여 메타인지를 돕는 MCP 서버
LLM으로 공부하면서 계속 드는 의문이 있었습니다.
> "나 이거 정말 아는 건가?"
AI의 설명을 읽으면 이해가 되는 것 같습니다. 고개를 끄덕이고, "아 그렇구나" 하고 넘어갑니다.
그런데 며칠 뒤 팀원에게 같은 개념을 설명하려고 하면 입이 잘 떨어지지 않습니다.
분명 여러 번 봤는데, 막상 말로 하려니 추상적인 느낌만 남아있습니다.
그때 깨달았습니다. 이해한 것 같은 느낌과 진짜 이해는 다르다는 것을.
LLM과 대화하면서 "알게 됐다"고 착각하기 쉽습니다.
하지만 내가 무엇을 물어봤는지 돌아보면, 실제로 어디서 막혔는지가 보입니다.
질문의 흐름을 보면 내 이해의 빈틈이 드러납니다.
그래서 만들었습니다. 내가 한 질문들을 가볍게 저장해두고, 나중에 돌아볼 수 있는 도구.
AI의 긴 답변이 아니라, 내 짧은 질문들만 모아두면 충분합니다.
저는 이 도구를 활용해서 DevOps와 오픈소스 생태계를 깊이 파보려 합니다.
LLM으로 학습할 때 우리는 보통 출력값(AI의 답변)을 노션이나 메모장에 저장합니다.
하지만 생각해보면:
- 같은 프롬프트를 주면 비슷한 답변을 언제든 다시 얻을 수 있습니다
- 출력값은 길고 무겁지만, 프롬프트는 짧고 가볍습니다
- 내가 무엇을 물어봤는지가 곧 내가 무엇을 모르는지입니다
``
기존 방식: 세션 → AI 답변 복사 → 노션에 저장 → 나중에 찾기 어려움
learnlog 방식: 세션 → 프롬프트 자동 저장 → "오늘 뭐 공부했지?" → 즉시 확인
`
프롬프트를 저장하면 내가 어떤 부분에서 막혔는지, 무엇이 궁금했는지를 파악할 수 있습니다.
이것이 진짜 메타인지입니다.
1. 입력 > 출력: 출력값이 아닌 프롬프트를 저장합니다
2. 경량화: 무거운 답변 대신 가벼운 질문만 보관합니다
3. 메타인지: "내가 뭘 물어봤지?"를 통해 학습 현황을 파악합니다
4. 세션 독립: 어떤 LLM, 어떤 세션에서든 학습 기록이 하나로 모입니다
`bash`
git clone https://github.com/YUJAEYUN/learnlog-mcp.git
cd learnlog-mcp
npm install
npm run build
`bash`
claude mcp add learnlog-mcp node /path/to/learnlog-mcp/dist/index.js
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
`json`
{
"mcpServers": {
"learnlog-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/learnlog-mcp/dist/index.js"]
}
}
}
학습 관련 질문을 하면 AI가 자동으로 프롬프트를 저장합니다.
별도로 "저장해줘"라고 말할 필요 없습니다.
`
"오늘 뭐 공부했지?"
"오늘 뭐 물어봤지?"
→ 오늘 저장된 모든 프롬프트를 시간순으로 보여줍니다
`
"2025-12-20에 뭐 공부했어?"
`
"최근 일주일 학습 현황 보여줘"
→ 날짜별 질문 개수를 요약해서 보여줍니다
`
~/learnlog/
└── prompts/
├── 2025-12-20.json
├── 2025-12-21.json
└── 2025-12-22.json
각 파일에는 해당 날짜의 프롬프트가 시간순으로 저장됩니다:
`json`
[
{
"prompt": "N+1 쿼리 문제가 뭐야?",
"timestamp": "2025-12-22T10:30:00.000Z"
},
{
"prompt": "그럼 eager loading은 어떻게 구현해?",
"timestamp": "2025-12-22T10:35:00.000Z"
}
]
| 도구 | 설명 |
|------|------|
| save_prompt | 프롬프트 저장 (AI가 자동 호출) |get_today_prompts
| | 오늘의 질문 목록 조회 |get_prompts_by_date
| | 특정 날짜 질문 조회 |get_recent_prompts
| | 최근 N일 학습 현황 |
`
사용자: 오늘 뭐 공부했지?
AI: 📝 오늘의 질문 (5개)
1. [10:30] N+1 쿼리 문제가 뭐야?
2. [10:35] eager loading은 어떻게 구현해?
3. [14:20] 인덱스는 언제 걸어야해?
4. [14:45] 복합 인덱스 순서가 중요한 이유?
5. [16:00] EXPLAIN ANALYZE 결과 해석법?
`
→ 오늘 데이터베이스 최적화에 대해 공부했구나!
`
사용자: 최근 일주일 현황 보여줘
AI: 📊 최근 7일간 학습 기록
• 2025-12-22: 5개 질문
• 2025-12-21: 3개 질문
• 2025-12-20: 8개 질문
총 16개 질문
`
`
사용자: 12월 20일에 뭐 물어봤었지?
AI: 📝 2025-12-20의 질문 (8개)
1. [09:00] MCP 프로토콜이 뭐야?
2. [09:15] Tools, Resources, Prompts 차이?
...
``
→ 아, MCP 공부했었지. 이어서 질문해야겠다!
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