q-workspace-mcp-server 0.0.2

Conversation workspace management MCP server for Amazon Q CLI with SQLite + FTS5 storage and real-time sync

AWS Q Workspace MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that provides conversation workspace management for Amazon Q CLI using SQLite + FTS5 for fast, reliable storage and search.

Features

• Automatic Conversation Saving: Real-time sync of Q CLI conversations to SQLite database
• Workspace Management: Organize conversations by topics/workspaces with natural language support
• Workspace Restoration: Resume previous conversations with full context
• Full-Text Search: Search through conversation history using SQLite FTS5
• Q CLI LLM Integration: Intelligent conversation summarization using Q CLI's built-in LLM

Quick Start

1. MCP Configuration

Add to ~/.aws/amazonq/mcp.json:

For macOS:

{
  "mcpServers": {
    "q-workspace-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["q_workspace_mcp_server@latest"],
      "env": {
        "Q_CLI_DB_PATH": "~/Library/Application Support/amazon-q/data.sqlite3",
        "Q_WORKSPACE_VERBOSE": "true"
      },
      "disabled": false 
    }
  }
}

For Windows: First, find your Q CLI database path:

where /r %USERPROFILE% data.sqlite3

Then use the found path in your configuration:

{
  "mcpServers": {
    "q-workspace-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["q-workspace-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "Q_CLI_DB_PATH": "C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\amazon-q\\data.sqlite3",
        "Q_WORKSPACE_VERBOSE": "true"
      },
      "disabled": false 
    }
  }
}

2. Usage Examples

# Start Q CLI
q chat

# Start a new workspace
start_workspace(description="backend_development")
# OR natural language: "Start backend development workspace"

# Chat normally (automatically saved)
# ... have conversations ...

# List workspaces
list_workspaces()

# Resume workspace (loads full context)
resume_workspace(workspace_id="backend_development")
# OR natural language: "Resume backend development workspace"

# Switch to another workspace
resume_workspace(workspace_id="frontend_development")
# OR natural language: "Resume frontend development workspace"

# Search conversations
search_memory_by_workspace(workspace_id="backend_development", query="API design")
# OR natural language: "What did I say about API design?"

Available Tools

Tool	Description
q_workspace_help()	Show usage instructions
start_workspace(description)	Start a new workspace with auto-sync
list_workspaces(limit=10)	List all workspaces (default: 10, max: 50)
resume_workspace(workspace_id)	Resume workspace with full context
search_memory_by_workspace(workspace_id, query)	Search conversations using FTS5
delete_workspace(workspace_id, confirm=true)	Delete a workspace and all conversations
cleanup_old_workspaces(days=30, confirm=true)	Clean up workspaces older than specified days
get_storage_stats()	Get storage statistics and usage information

Technology Stack

• SQLite + FTS5: Fast full-text search without external dependencies
• Real-time Sync: Monitors Q CLI database for new conversations
• Q CLI LLM Integration: Uses Q CLI's built-in LLM for intelligent summarization
• MCP Protocol: Standard communication with Amazon Q

Data Storage

• Database: ~/.Q_workspace/conversations.db
• Logs: ~/.Q_workspace/operations.log

Auto-Sync Features

Q CLI conversations are automatically saved to SQLite in real-time:

• Real-time Detection: Monitors Q CLI database for new conversations
• Immediate Sync: Processes new conversations as they appear
• Background Processing: Non-blocking synchronization
• State Recovery: Maintains sync state across restarts

Workspace Management

Creating Workspaces

# Start a new workspace
start_workspace(description="Python_learning")
# OR natural language
"Start Python learning workspace"

Switching Between Workspaces

# List available workspaces (default: 10, max: 50)
list_workspaces()
list_workspaces(limit=20)

# Resume a specific workspace
resume_workspace(workspace_id="developer")
# OR natural language
"Resume developer workspace"

Searching Conversations

# Search within a workspace using FTS5
search_memory_by_workspace(workspace_id="Python_learning", query="list")

# OR natural language: "Did I mention lists in the current workspace?"

# Get all conversations from a workspace
search_memory_by_workspace(workspace_id="Python_learning", query="")

Maintenance

# Check storage usage and statistics
get_storage_stats()

# Clean up old workspaces (default: 30 days)
cleanup_old_workspaces(confirm=true)
cleanup_old_workspaces(days=60, confirm=true)

# Delete specific workspace
delete_workspace(workspace_id="backend_development", confirm=true)

 
# Show usage instructions
q_workspace_help()

Natural Language Support

The server supports natural language commands in both English and Korean:

# English
"start backend_development workspace"
"resume Python_learning workspace"
"show me all workspaces"

# Korean
"백엔드개발 워크스페이스로 시작해줘"
"Python_학습 워크스페이스로 재개해줘"
"워크스페이스 목록 보여줘"

Usage Tips

1. Workspace Organization: Use descriptive names for workspaces to easily identify them later
2. Search Strategy: Use specific keywords rather than general terms for better FTS5 search results
3. Regular Maintenance: Periodically clean up old workspaces to maintain performance
4. Context Restoration: Use resume_workspace to restore full conversation context
5. Natural Language: Use natural language commands for easier interaction

Advantages of SQLite + FTS5

• ⚡ Instant startup - No embedding model loading required
• 🔍 Fast search - Native FTS5 full-text search capabilities
• 💾 Reliable storage - Battle-tested SQLite database
• 🔄 Real-time sync - Immediate Q CLI integration
• 📊 Simple queries - Standard SQL operations
• 🚀 No dependencies - Self-contained solution

License

MIT License

Links

• PyPI: https://pypi.org/project/q_workspace_mcp_server/
• GitHub: https://github.com/jikang-jeong/aws-q-workspace-mcp-server
• Issues: https://github.com/jikang-jeong/aws-q-workspace-mcp-server/issues

---

Q Workspace MCP Server (한국어)

Amazon Q CLI를 위한 대화 워크스페이스 관리 기능을 제공하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. SQLite + FTS5를 사용하여 빠르고 안정적인 저장 및 검색을 제공합니다.

주요 기능

• 자동 대화 저장: Q CLI 대화를 SQLite 데이터베이스에 실시간 동기화
• 워크스페이스 관리: 주제/워크스페이스별로 대화 정리 (자연어 지원)
• 워크스페이스 복원: 이전 대화의 전체 컨텍스트와 함께 재개
• 전문 검색: SQLite FTS5를 사용한 대화 기록 검색
• Q CLI LLM 통합: Q CLI의 내장 LLM을 사용한 지능적 대화 요약

빠른 시작

1. MCP 설정

~/.aws/amazonq/mcp.json에 추가:

macOS의 경우:

{
  "mcpServers": {
    "q-workspace": {
      "command": "uvx",
      "args": ["q-workspace-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "Q_CLI_DB_PATH": "~/Library/Application Support/amazon-q/data.sqlite3",
        "Q_WORKSPACE_VERBOSE": "true"
      },
      "disabled": false 
    }
  }
}

Windows의 경우: 먼저 Q CLI 데이터베이스 경로를 찾으세요:

where /r %USERPROFILE% data.sqlite3

찾은 경로를 설정에 사용하세요:

{
  "mcpServers": {
    "q-workspace": {
      "command": "uvx",
      "args": ["q_workspace_mcp_server@latest"],
      "env": {
        "Q_CLI_DB_PATH": "C:\\Users\\사용자명\\AppData\\Local\\amazon-q\\data.sqlite3",
        "Q_WORKSPACE_VERBOSE": "true"
      },
      "disabled": false 
    }
  }
}

2. 사용 예시

# Q CLI 시작
q chat

# 새 워크스페이스 시작
start_workspace(description="백엔드개발")
# 또는 자연어: "백엔드개발 워크스페이스로 시작해줘"

# 일반적으로 대화 (자동 저장됨)
# ... 대화 진행 ...

# 워크스페이스 목록 보기
list_workspaces()

# 워크스페이스 재개 (전체 컨텍스트 로드)
resume_workspace(workspace_id="백엔드개발")
# 또는 자연어: "백엔드개발 워크스페이스로 재개해줘"

# 다른 워크스페이스로 전환
resume_workspace(workspace_id="프론트개발")
# 또는 자연어: "프론트개발 워크스페이스로 재개해줘"

# 대화 검색
search_memory_by_workspace(workspace_id="백엔드개발", query="API 설계")
# 또는 자연어: "API 설계에 대해서 뭐라고 말했었는가?"

사용 가능한 도구

도구	설명
q_workspace_help()	사용법 안내 표시
start_workspace(description)	자동 동기화와 함께 새 워크스페이스 시작
list_workspaces(limit=10)	모든 워크스페이스 목록 (기본: 10개, 최대: 50개)
resume_workspace(workspace_id)	전체 컨텍스트와 함께 워크스페이스 재개
search_memory_by_workspace(workspace_id, query)	FTS5를 사용한 대화 검색
delete_workspace(workspace_id, confirm=true)	워크스페이스와 모든 대화 삭제
cleanup_old_workspaces(days=30, confirm=true)	지정된 일수보다 오래된 워크스페이스 정리
get_storage_stats()	저장소 통계 및 사용량 정보 조회

기술 스택

• SQLite + FTS5: 외부 의존성 없는 빠른 전문 검색
• 실시간 동기화: Q CLI 데이터베이스의 새 대화 모니터링
• Q CLI LLM 통합: Q CLI의 내장 LLM을 사용한 지능적 요약
• MCP 프로토콜: Amazon Q와의 표준 통신

데이터 저장

• 데이터베이스: ~/.Q_workspace/conversations.db
• 로그: ~/.Q_workspace/operations.log

자동 동기화 기능

Q CLI 대화가 SQLite에 실시간으로 자동 저장됩니다:

• 실시간 감지: Q CLI 데이터베이스의 새 대화 모니터링
• 즉시 동기화: 새 대화가 나타나면 즉시 처리
• 백그라운드 처리: 논블로킹 동기화
• 상태 복구: 재시작 후에도 동기화 상태 유지

워크스페이스 관리

워크스페이스 생성

# 새 워크스페이스 시작
start_workspace(description="Python_학습")
# 또는 자연어
"Python_학습 워크스페이스로 시작해줘"

워크스페이스 간 전환

# 사용 가능한 워크스페이스 목록 (기본: 10개, 최대: 50개)
list_workspaces()
list_workspaces(limit=20)

# 특정 워크스페이스 재개
resume_workspace(workspace_id="개발자")
# 또는 자연어
"개발자 워크스페이스로 재개해"

대화 검색

# FTS5를 사용한 워크스페이스 내 검색
search_memory_by_workspace(workspace_id="Python_학습", query="리스트")

# 또는 자연어: "현재 워크스페이스에서 내가 리스트를 말한적이 있었는가?"

# 워크스페이스의 모든 대화 조회
search_memory_by_workspace(workspace_id="Python_학습", query="")

유지보수

# 저장소 사용량 및 통계 확인
get_storage_stats()

# 오래된 워크스페이스 정리 (기본: 30일)
cleanup_old_workspaces(confirm=true)
cleanup_old_workspaces(days=60, confirm=true)

# 특정 워크스페이스 삭제
delete_workspace(workspace_id="백엔드개발", confirm=true)


# 사용법 안내 표시
q_workspace_help()

자연어 지원

서버는 영어와 한국어 자연어 명령을 모두 지원합니다:

# 영어
"start backend_development workspace"
"resume Python_learning workspace"
"show me all workspaces"

# 한국어
"백엔드개발 워크스페이스로 시작해줘"
"Python_학습 워크스페이스로 재개해줘"
"워크스페이스 목록 보여줘"

사용 팁

1. 워크스페이스 정리: 나중에 쉽게 식별할 수 있도록 워크스페이스에 설명적인 이름 사용
2. 검색 전략: 더 나은 FTS5 검색 결과를 위해 일반적인 용어보다 구체적인 키워드 사용
3. 정기 유지보수: 성능 유지를 위해 주기적으로 오래된 워크스페이스 정리
4. 컨텍스트 복원: 전체 대화 컨텍스트 복원을 위해 resume_workspace 사용
5. 자연어: 더 쉬운 상호작용을 위해 자연어 명령 사용

SQLite + FTS5의 장점

• ⚡ 즉시 시작 - 임베딩 모델 로딩 불필요
• 🔍 빠른 검색 - 네이티브 FTS5 전문 검색 기능
• 💾 안정적인 저장 - 검증된 SQLite 데이터베이스
• 🔄 실시간 동기화 - 즉시 Q CLI 통합
• 📊 간단한 쿼리 - 표준 SQL 작업
• 🚀 의존성 없음 - 자체 완결형 솔루션

라이선스

MIT License

링크

• PyPI: https://pypi.org/project/q_workspace_mcp_server/
• GitHub: https://github.com/jikang-jeong/aws-q-workspace-mcp-server
• Issues: https://github.com/jikang-jeong/aws-q-workspace-mcp-server/issues