MCP 파이프라인과 Claude Code를 활용한 지역 행동 모니터링 시스템

한 개발자가 컴퓨터 사용을 추적하고 사용자 정의 MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 Claude Code에 데이터를 공급하는 지속적인 로컬 행동 모니터링 시스템을 구현했습니다. BRAIN이라고 불리는 이 시스템은 클라우드 의존성 없이 앱 전환, 파일 작업, 개발 세션에 대한 데이터를 완전히 로컬에서 수집합니다.

시스템 아키텍처 및 구성 요소

스택은 다음과 같이 구성됩니다:

• 핵심 구현을 위한 Python
• 데이터 파이프라인을 위한 사용자 정의 MCP 서버
• 주요 AI 인터페이스로 Claude Code
• 하이쿠 기반 로컬 챗봇(BBC로 지칭)
• 저장을 위한 CSV 데이터 레이크
• 모든 구성 요소가 100% 로컬에서 실행되며 클라우드 사용 없음

주요 기능 및 테스트 결과

실제 테스트 4일차 동안, 시스템은 토큰이 만료되고 MCP가 오프라인 상태가 되었을 때도 복원력을 보여주었습니다. 파이프라인은 백그라운드에서 조용히 데이터 수집을 계속했습니다. Claude가 재연결되었을 때, 다음과 같은 부팅 프로토콜을 실행했습니다:

• 오프라인 기간 동안의 3일치 요약을 가져옴
• 이벤트 인박스를 읽음
• BBC(하이쿠 기반 챗봇) 대화 로그를 상호 참조함
• 60초 이내에 전체 컨텍스트를 재구성함

이 시스템은 지속적인 컨텍스트 인식을 유지함으로써 수동적인 따라잡기 과정과 "내가 뭘 놓쳤지?" 상황을 제거합니다. Claude Code 터미널은 개발자의 워크플로우 네비게이션 설정의 일부로 포르투갈어로 실행됩니다.

철학적 접근 방식

개발자는 AI가 행동을 판단하지 않고 관찰하며, "인간이 항상 배포를 소유하고 기계가 아닌" 개념을 유지한다고 강조합니다. 아키텍처와 AI 보고서는 GitHub에 우화로 공유되며, 진행 중인 이야기에 대한 일일 업데이트가 제공됩니다.