Abyss MCP Server

AI 대화에서 중요한 사고 맥락(결정, 원칙, 가정)을 자동으로 구조화하고 다시 찾을 수 있게 해주는 MCP 서버입니다.

설치

Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "abyss": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "abyss-mcp"],
      "env": {
        "ABYSS_API_URL": "https://your-pilot-api.onrender.com",
        "ABYSS_ACTOR_ID": "your-name",
        "ABYSS_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursor Settings > MCP Servers > Add:

{
  "abyss": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "abyss-mcp"],
    "env": {
      "ABYSS_API_URL": "https://your-pilot-api.onrender.com",
      "ABYSS_ACTOR_ID": "your-name",
      "ABYSS_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

환경 변수

| 변수 | 설명 | 기본값 | |------|------|--------| | ABYSS_API_URL | Abyss 백엔드 API URL | http://localhost:3000 | | ABYSS_ACTOR_ID | 사용자 식별자 | default-user | | ABYSS_API_KEY | API 인증 키 (파일럿 참여 시 개별 안내) | - |

도구

record_thinking_artifact

AI 대화에서 중요한 사고 맥락을 추출합니다.

"이번 프로젝트에서 React 대신 Svelte를 쓰기로 했어. 번들 사이즈가 작고 러닝커브가 낮아서."

이런 대화를 입력하면:

• Decision: React 대신 Svelte 채택
• Assumption: 번들 사이즈가 프로젝트에서 중요한 요소

이렇게 구조화된 draft를 반환합니다.

confirm_thinking_artifact

draft를 검토한 후 저장을 확정하거나 폐기합니다.

generate_weekly_review

이번 주에 축적된 기록을 주간 리뷰로 생성합니다.

• 어떤 결정을 내렸는지
• 반복되는 원칙은 무엇인지
• 아직 검증하지 못한 가정은 무엇인지

개발

cd mcp-servers/abyss-mcp
npm install
npm run build

로컬 테스트 시 Claude Desktop config에서 빌드된 파일을 직접 지정:

{
  "mcpServers": {
    "abyss": {
      "command": "node",
      "args": ["<path-to-repo>/mcp-servers/abyss-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "ABYSS_API_URL": "http://localhost:3000",
        "ABYSS_ACTOR_ID": "dev-user"
      }
    }
  }
}