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I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

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Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

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© 2026 – Pkg Stats / Ryan Hefner

learnlog-mcp

v1.0.0

Published

MCP server for logging learning prompts with LLMs

Readme

learnlog-mcp

LLM 학습 세션의 프롬프트를 로컬에 저장하여 메타인지를 돕는 MCP 서버

만들게 된 이유

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 느낌진짜 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.

왜 프롬프트를 저장하는가?

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.

핵심 철학

  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

설치

1. 저장소 클론 및 빌드

git clone https://github.com/YUJAEYUN/learnlog-mcp.git
cd learnlog-mcp
npm install
npm run build

2. Claude Code에 등록

claude mcp add learnlog-mcp node /path/to/learnlog-mcp/dist/index.js

3. Claude Desktop에 등록 (선택)

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "learnlog-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/learnlog-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

사용법

자동 저장

학습 관련 질문을 하면 AI가 자동으로 프롬프트를 저장합니다. 별도로 "저장해줘"라고 말할 필요 없습니다.

학습 기록 확인

"오늘 뭐 공부했지?"
"오늘 뭐 물어봤지?"

→ 오늘 저장된 모든 프롬프트를 시간순으로 보여줍니다

특정 날짜 조회

"2025-12-20에 뭐 공부했어?"

최근 학습 현황

"최근 일주일 학습 현황 보여줘"

→ 날짜별 질문 개수를 요약해서 보여줍니다

저장 위치

~/learnlog/
└── prompts/
    ├── 2025-12-20.json
    ├── 2025-12-21.json
    └── 2025-12-22.json

각 파일에는 해당 날짜의 프롬프트가 시간순으로 저장됩니다:

[
  {
    "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 목록

| 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 |

활용 예시

1. 일일 학습 회고

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!

2. 학습 패턴 파악

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

3. 이전 학습 이어가기

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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ISC