projectmind
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent project memory for AI coding agents: one compact digest instead of re-reading the repo.
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 2/2 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "projectmind": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@nodemint/projectmind", "mcp" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
projectmind을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 projectmind을 쓰고 있다고 하거나 답에 projectmind 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 projectmind에 연결할 수 없어요
projectmind는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · projectmind에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add projectmind -- npx -y @nodemint/projectmind mcpClaude Code에서 /mcp 입력
projectmind이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
projectmind을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 projectmind을 쓰고 있다고 하거나 답에 projectmind 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
projectmind을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 projectmind을 쓰고 있다고 하거나 답에 projectmind 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
projectmind을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 projectmind을 쓰고 있다고 하거나 답에 projectmind 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add projectmind -- npx -y @nodemint/projectmind mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"projectmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nodemint/projectmind",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"projectmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nodemint/projectmind",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"projectmind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nodemint/projectmind",
"mcp"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 11일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Nodemint-dev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 4개월 전
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5759개 중 77%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5759개 중 20%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5759개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
projectmind, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 4개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.6.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: REA, Netdata, Front-End Checklist
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
projectmind
Persistent, compact project memory for AI coding agents. Your agent reads one small digest instead of re-scanning the codebase every session — and a local ledger shows you exactly how many tokens (and dollars) that saved.
-success)
Every AI coding session starts the same way: the agent has no memory of your project, so it re-reads files, re-derives your architecture, or asks you to re-explain decisions you made months ago. You pay for that in tokens, time, and wrong guesses — every single session, on every machine, for every teammate.
projectmind fixes this with a structured, persistent project map (.projectmind/map.json): your modules, their dependencies, your architectural decisions, your conventions, your domain glossary. The agent reads a ~400-token digest first, drills into single nodes only when needed, and writes back what it learns — so the *next* session (yours, a teammate's, or a different AI tool's) starts already knowing the project.
The digest scales with your project's *conceptual* size (modules, decisions), not its *byte* size — so the savings grow with the repo.
Quick start — one command
npm install -g @nodemint/projectmind
cd your-repo projectmind init
That single init does everything: scaffolds the map, seeds it from your repo layout, detects which AI agents are installed on your machine and wires each one (MCP server + a rules file carrying the live map), adds .projectmind/ to your .gitignore (the map stays local — nothing to push), and installs the git hook that keeps the map fresh on every commit.
Then the one step no tool can do for you: restart your agent (or start a new chat session). AI agents load their config and rules files at session start — a chat that was already open keeps its old context, and every session after that has the map automatically. Using the VS Code savings extension? Cmd+Shift+P → *"Developer: Reload Window"* once.
Want it available in every future project without even running `init`?
projectmind setup --global # registers the MCP server once, user-wide
(projectmind init --bare scaffolds only, and projectmind setup re-wires agents on demand, if you prefer the pieces separately.)
See what it saves you — measured, not promised
The MCP server keeps a local savings ledger: every time your agent reads the map instead of scanning files, it records the tokens actually served vs. the estimated tokens of the files the agent would have read instead.
Check it anytime:
$ projectmind savings
projectmind savings (estimated — local ledger, never leaves this machine)
Total saved: ~20.5k tokens across 22 map read(s) ≈ $0.0614 at sonnet-tier input pricing ($3/MTok, as of 2026-06) Today: ~20.5k tokens (22 read(s))
By tool: mind_digest 12 reads ~18.5k saved mind_query 6 reads ~1210 saved mind_context 4 reads ~712 saved
Methodology: tokens ≈ ceil(bytes/4); baseline = files the agent would have read instead.
The dollar figure needs zero configuration: it defaults to Sonnet-tier input pricing from a built-in table of published rates (Haiku $1 / Sonnet $3 / Opus $5 / Fable $10 per MTok input, as of June 2026), and says exactly which assumption it used. If you run a different model, set savings.model (or an exact savings.inputPricePerMTok) in .projectmind/config.json — but nobody has to.
*(Real output from a scripted day of agent work on the sample project in test/fixtures/ — 12 session starts, 6 module drill-ins, 4 task-context reads. Reproduce the per-session number with npm run benchmark.)*
VS Code status bar: the integrations/vscode extension shows a live ✦ ~20.5k tokens saved counter that reads the same local ledger. Zero dependencies, zero network.
The ledger is honest by design: every number is labelled an estimate (ceil(bytes ÷ 4), the rough English+code average), savings are floored at zero, and the file is gitignored — it's your private data, on your machine, deletable at any time.
One deliberate gap, stated plainly: the ledger only counts *tool calls* (mind_digest, mind_query, mind_context). The embedded digest described below never requires a tool call — that's the whole point — so its savings don't show up as a number here. projectmind savings names which rules files carry it instead of inventing a token count we can't actually observe.
Session handoff — pick up exactly where you left off
The thing every agent session loses is *working state*: what you were in the middle of, what's next, the gotcha you just discovered. Code graphs can't capture it; chat history dies with the session. projectmind carries it over:
$ projectmind digest
shopflow-api — project map
Order-management HTTP API with JWT auth, backed by PostgreSQL. Stack: node, express, postgres
⏪ Handoff from last session (2026-07-02)
Adding refund support to orders-route; next: write the refund tests
Your agent calls mind_handoff before the session ends (or before its context gets compacted); the note leads the very next digest, so the next session — tonight on your laptop, tomorrow on your desktop, or a different AI tool entirely — resumes in one read instead of re-deriving the task. Notes live in your gitignored local overlay: personal working state, never committed, cleared with mind_handoff({clear: true}) when done. Humans can use it too: projectmind handoff "note".
Works everywhere your team works
No language assumptions, no platform assumptions: the full test suite (85 tests, including the git-hook end-to-end and offline-guarantee tests) runs in CI on Linux, macOS, and Windows × Node 18/20/22. Paths, globs, atomic renames, and the installed git hook are exercised on all three. The map format is plain JSON — nothing OS-specific is ever written to your repo.
Verified against real open-source repos (fresh clone → projectmind init --seed, 2026-07-02):
| Repo | Stack detected | Seeded nodes | Repo size (est.) | Digest |
|---|---|---|---|---|
| expressjs/express | node | examples, lib, test | ~175k tokens / 152 files | ~86 tokens |
| pallets/flask | python | examples, src, tests | ~153k tokens / 104 files | ~111 tokens |
| flutter/pinball | dart, flutter | lib, packages, test, web | ~513k tokens / 637 files | ~99 tokens |
That's the core scaling property in the wild: the digest tracks a project's *conceptual* size, staying ~100 tokens whether the repo is 150k or 500k tokens. (A freshly seeded digest is a starter skeleton — a curated map with decisions and conventions lands around 400 tokens, like the benchmark fixture. We quote the honest per-session savings number — 78.9% — from the benchmark, not from these whole-repo ratios.)
How it works
flowchart LR
subgraph agents["Your AI agents"] A1[Claude Code] A2[Cursor] A3[Gemini / Codex / Copilot] end subgraph pm["projectmind"] MCP["MCP server\n(stdio, 6 tools)"] CORE["core\n(atomic writes, schema-validated)"] HOOK["git post-commit hook\n+ watch mode"] end subgraph repo["Your repo"] MAP[".projectmind/map.json\nnodes · edges · decisions\nconventions · glossary"] DIG[".projectmind/digest.md\n+ embedded in CLAUDE.md etc."] end LEDGER[".projectmind/ledger.json\nlocal savings ledger (gitignored)"]
A1 <--> MCP A2 <--> MCP A3 <--> MCP MCP --> CORE HOOK --> CORE CORE <--> MAP CORE --> DIG MCP --> LEDGER
Two update paths keep the map current without burning tokens:
- Deterministic: the git hook (and optional
projectmind watch) map changed files to modules via globs and bump freshness. Pure local computation, zero LLM. - Agent-recorded: when the agent makes an architectural decision or learns a convention, it calls
mind_update— a few tokens once, instead of re-discovery every session.
There is deliberately no background LLM summarization — that would burn the tokens this tool exists to save.
What the agent actually reads
# shopflow-api — project map
Order-management HTTP API with JWT auth, backed by PostgreSQL. Stack: node, express, postgres
Active
- auth: Issues/verifies JWT access tokens; exposes requireAuth Express middleware. [active]
- orders-route: Create and list orders for the authenticated user; totals in integer cents. [active]
Modules
- db: PostgreSQL pool wrapper: query() helper and withTransaction().
…
Key decisions
- Store money as integer cents, never floats. (2026-06-10)
- JWT for stateless auth instead of server sessions. (2026-06-15)
Conventions
- Never read process.env outside src/config.js.
…
~412 tokens for the whole thing. The long fields (notes, rationale, file lists) are excluded from the digest and only surface through mind_query — cheap by default, detail on demand.
MCP tools
| Tool | Purpose |
|---|---|
mind_digest() | Read first every session. The compact map. |
mind_context({files}) | Task-scoped. Only the modules a task touches + their direct deps. The cheapest read when you know the files. |
mind_query(node) | Full detail on one node: files, notes, edges. |
mind_search(term) | Find nodes / decisions / glossary by keyword. |
mind_update(delta) | Record a structural change, decision, or convention. |
mind_handoff(note) | Leave a "resume here" note that leads the next session's digest. |
mind_stats() | Map size, digest cost, and your savings ledger. |
One-command agent wiring — and it doesn't depend on the model choosing to read it
projectmind setup idempotently writes the MCP config and a workflow rules block for each agent — merging into existing configs, never clobbering (an unparseable config is backed up and skipped).
Here's the part that matters: MCP tools are a *nudge* — no server can force a model to call one, so an agent can (and sometimes will) skip mind_digest on a plain "explain this project" question, especially mid-task. But rules files (CLAUDE.md, .cursorrules, .windsurfrules, GEMINI.md, AGENTS.md, .github/copilot-instructions.md) are loaded into every agent's context unconditionally, with zero model choice involved — that's the actual mechanism, not a coincidence. So setup doesn't just write instructions to call mind_digest; it embeds the live digest itself between markers, and every subsequent mind_update, CLI edit, git-commit hook run, or watch save re-syncs it automatically. The project map is present in context from message one, on every agent, with no tool call required at all