Claude Code, Cursor, Codex 등 여러 AI 클라이언트 간에 메모리, 선호도 및 특화된 에이전트 팀을 동기화합니다.
다른 이름 JevonsCode/fuli, fuli-context
- 스타
- 10
- Tools
- —
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- —
- 마지막 커밋
- 2026년 11월 14일
- 라이선스
- Apache-2.0
fuli MCP란?
fuli은(는) MCP server입니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 여러 AI 클라이언트 간에 메모리, 선호도 및 특화된 에이전트 팀을 동기화합니다.
프로젝트 README에서 생성된 요약
fuli MCP server 정보
FULI는 Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode와 같은 도구를 사용하는 개발자가 서로 다른 AI 클라이언트 간에 메모리, 선호도 및 특화된 에이전트 팀을 동기화할 수 있도록 지원합니다. 로컬 서비스 및 콘솔 역할을 수행하여 한 클라이언트에서 설정한 규칙이나 선호도가 다른 클라이언트에서도 즉시 적용되도록 보장합니다. 이를 통해 문맥이나 지침을 반복할 필요 없이 다양한 에이전트 환경을 자유롭게 전환할 수 있습니다.
이 시스템은 프로젝트 관리를 위한 Jefa, 인력 배치를 위한 Bole, 선호도 확인을 위한 Tonborg, 일반 대화를 위한 Astro를 포함하여 FLA라고 불리는 특화된 에이전트 팀을 도입합니다. 이러한 에이전트들은 라운드테이블을 구성하여 서로 업무를 검토, 테스트 및 인계할 수 있습니다. FULI는 사용자의 컴퓨터에서 로컬로 실행되며 로컬 서비스를 통해 데이터를 관리하므로, 개인 그래프와 대화 기록은 비공개로 유지됩니다.
설정은 Windows 및 macOS용 데스크톱 애플리케이션 또는 Linux 및 클라우드 환경을 위한 npm을 통해 이루어집니다. 기존 모델 및 구독 서비스와 통합되며, 클라이언트에 필요한 항목만 추가합니다. 이러한 방식은 전체 기록을 보내는 대신 특정 작업에 필요한 사실만 제공함으로써 토큰 사용량을 줄이는 데 도움이 됩니다.
활용 사례
- 1클라이언트 간 선호도 동기화Claude Code에서 정의한 규칙이 Cursor로 전환했을 때도 자동으로 적용되도록 합니다.
- 2특화된 에이전트 팀 배포복잡한 개발 작업을 조정하기 위해 프로젝트 매니저와 인력 배치 에이전트를 할당합니다.
- 3선호도 확인 자동화Tonborg를 사용하여 일상적인 항목을 설정된 선호도와 대조하여 확인하고 피드백을 통해 학습합니다.
- 4토큰 소비 감소현재 작업에 관련된 사실만 제공하여 모델로 전송되는 문맥의 양을 최소화합니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
fuli MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Claude Code에 fuli MCP 설치
$ claude mcp add fuli -- npx -y fuli-contextCursor에 fuli MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fuli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}VS Code에 fuli MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"fuli": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}Claude Desktop에 fuli MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"fuli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}Codex에 fuli MCP 설치
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.fuli] command = "npx" args = ["-y", "fuli-context"]
Gemini CLI에 fuli MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"fuli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fuli-context"
]
}
}
}자동 검사
2026년 11월 14일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능jevonscode/fuli is public and reachablegithub.com/jevonscode/fuli ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 지정fuli-context names jevonscode/fuli as sourcenpmjs.com/package/fuli-context ↗통과
- 빌드 출처(Sigstore 증명)Sigstore attestation for fuli-contextnpmjs.com/package/fuli-context/v/0.27.3#provenance ↗통과
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-11-14github.com/jevonscode/fuli ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음No popular package one edit away from fuli-context통과
- 패키지와 의존성에 심각한 보안 권고 없음검사되지 않음
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 원격 endpoint가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기Each task gets only the small slice it needs. Your judgment and experience keep adding up, so FULI knows you better the more you use it. That is the compound interest. Little by little, what your AI makes starts to carry your taste.
What FULI does
Four FLAs come built in:
How it works
flowchart LR
U[You] -->|ask inside a project| A[Agent client]
A -->|task starts| F[FULI on your computer]
F -->|preferences and a small recall| A
A -->|look up more if needed| F
A -->|write back what is reusable| F
A task starts with the preferences in effect and a few related facts. The Agent looks up the rest when it needs it, and at the end writes back only what the next task can reuse.
Install
FULI runs a small service and a console on your own computer.
Desktop client (recommended). Download from the latest release:
| System | File |
|---|---|
| Windows | FULI-Setup-<version>.exe. No terminal and no administrator rights. |
| macOS (Apple silicon, 13.5 or later) | fuli-macos-arm64-<version>.dmg. Drag FULI onto Applications. |
On first launch FULI finds the AI clients on this computer and connects each with one click. The installers are not signed yet, so each system holds FULI back once; Install and run shows the two clicks that let it through.
Servers, VMs and the cloud. Without a desktop, and on Intel Macs and Linux, install with npm (Node.js 24.12 or later):
npm install --global fuli-context
fuli setup
fuli open
fuli setup shows its plan and changes nothing until you confirm.
The console
The console opens on what matters now: questions waiting for you, the FLAs at work and what they
finished. Everything runs on 127.0.0.1; there is no account and no sign-in.
FAQ
On your computer. Your personal graph and conversation records stay local. External knowledge (Notion, Lark, MCP or RAG sources) is read-only: FULI never writes back.
Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, DeepSeek Harness, Claude Desktop, Gemini CLI, Qwen Code, Kiro
and Antigravity connect from the console (Settings › Clients) with one click. Other MCP clients run
fuli connect for a standard configuration. What each client supports, such as capturing
conversations, is in Connect a client.
Start a message with #FLA and its name. In Claude Code, OpenCode and Cursor you can also type
/fla and pick one from the menu; in the Codex app, type /prompts:fla. Turn the menu off in Settings › Clients.
A session starts with only the preferences in effect and a few related facts; the Agent looks up the rest when it needs it. Facts that only you know, such as a sandbox URL you mentioned once, come back later without a search through the code. The numbers are in the benchmark (section 8.9.4).
By default the built-in FLAs work inside your client's session. Only when you connect a model for them do they use their own model, so nothing spends money behind your back.
No. Without one, FULI finds knowledge by its words, retrieval terms and relations. To find it by meaning, open Models and usage and choose Built-in models on Semantic search: FULI downloads a small model (GTE Small 中文 is recommended) and runs it on this computer. It needs no endpoint and no key, and your knowledge stays on the computer.
On the project's page, click Organise and pick one of your connected AI clients. Astro reads the project with that client's own model and fills in what is missing. You can add where the existing material is: folders, files or links. When several projects share a preference, it asks whether that preference should apply everywhere.
In the console, open Settings › Clients and choose Remove for that client. fuli uninstall and the
Windows uninstaller do the same for every connected client. FULI takes out only its own entries
(the MCP server, hooks, Skills and its permission lines), backs up each file first, and keeps a
Skill you edited yourself. Your FULI data stays until you delete it. On macOS, remove the clients
in the console before you move FULI.app to the Trash: the Trash alone leaves those entries in place.
The program is, your data is not: both use the same data folder. When the desktop client starts, it runs the one FULI
service and points your connected clients at itself. The console then offers to remove the npm copy with one click;
until it is removed, a bare fl in a terminal is still the npm version.
Details
You do: AI looks things up and does the work, and humans retain final authority. Each task ends with one check that keeps only reusable knowledge. A preference an Agent guessed counts once you, or Tonborg within the autonomy you set, confirm it. Older answers stay in the history with their source and reason.
Learn more
| Topic | Read |
|---|---|
| Install details, CLI commands, ports | Install and run |
| Principles and what is stored where | How FULI works |
| Connecting each client | Connect a client |
| Skills, hooks and MCP tools | Agent integrations |
| Notion, Lark and other knowledge bases | External knowledge |
| Tonborg and autonomy | Judgment and autonomy |
| The roundtable | Roundtable |
| What is proven so far | Capabilities and limits · Measured report |
| Running the source | Develop and verify · Contributing |
The FULI mark and wordmarks come from the FULI 复利 brand system; see brand/README.md.
Licensed under Apache-2.0.
fuli MCP 질문
fuli MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add fuli -- npx -y fuli-context를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
fuli MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
데이터는 어디에 저장되나요?
모든 개인 그래프와 대화 기록은 사용자의 컴퓨터에 로컬로 저장됩니다. 외부 지식 소스는 읽기 전용입니다.
어떤 클라이언트에서 FULI를 사용할 수 있나요?
Fuli는 Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Claude Desktop을 원클릭 연결로 지원하며, other MCP 클라이언트는 표준 설정을 통해 지원합니다.
내장된 FLA 사용 시 추가 비용이 발생하나요?
내장된 FLA는 기본적으로 기존 클라이언트의 세션 내에서 작동하므로, 사용 중인 모델 연결만 사용합니다.
클라이언트에서 FULI를 제거하려면 어떻게 하나요?
콘솔 설정이나 uninstall 명령어를 통해 클라이언트에서 FULI를 제거할 수 있습니다. 이 명령은 특정 항목을 삭제하고 파일을 백업합니다.