FogBugz MCP 서버

Claude와 같은 언어 학습 모델(LLM)을 통해 FogBugz와 상호작용하기 위한 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.

개요

이 서버를 사용하면 LLM이 FogBugz에서 다음을 포함한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

선택적 첨부 파일로 새로운 이슈/사례 생성
기존 사례 업데이트(프로젝트, 지역, 이정표, 우선순위 변경)
특정 사용자에게 사례 할당
사용자의 미해결 사례 나열
특정 사례에 대한 직접 링크 얻기
다양한 기준으로 사례 검색

서버는 MCP(Model Context Protocol) 사양을 구현하여 모든 MCP 호환 LLM 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

프로젝트 배경

이 프로젝트는 OpenAI의 o3-mini-high 모델을 활용하여 시작되었으며, 이를 통해 포괄적인 개발 계획이 수립되었습니다(저장소의 DEVELOPMENT-PLAN.md 참조). 이 계획에는 TypeScript로 FogBugz MCP 서버를 구축하기 위한 아키텍처, 도구 및 구현 세부 사항이 포함되어 있습니다.

상세 사양은 개발팀에게 청사진 역할을 하며, AI가 프로젝트 설계 및 계획 초기 단계에 어떻게 효과적으로 기여할 수 있는지 보여줍니다. 이 프로젝트는 AI 지원 개발의 사례이자 MCP 프로토콜을 통해 AI 역량을 강화하는 도구입니다.

설치

지엑스피1

용법

기본 사용법

# Run with command line arguments
fogbugz-mcp https://yourcompany.fogbugz.com your-api-key

# Or use environment variables
export FOGBUGZ_URL=https://yourcompany.fogbugz.com
export TEST_FOGBUGZ_API_KEY=your-api-key
fogbugz-mcp

개발

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/fogbugz-mcp.git
cd fogbugz-mcp

# Install dependencies
npm install

# Create a .env file with your FogBugz credentials
echo "FOGBUGZ_URL=https://yourcompany.fogbugz.com" > .env
echo "TEST_FOGBUGZ_API_KEY=your-api-key" >> .env

# Run API explorer to test FogBugz API
npm run explore

# Run the development version of the server
npm run dev

# Run tests
npm test

# Build the project
npm run build

API 탐색기

이 프로젝트에는 FogBugz API 엔드포인트를 직접 테스트하기 위한 API 탐색기 도구가 포함되어 있습니다.

# Run all API tests
npm run explore

# Run a specific test (by index)
npm run explore 0  # Run the first test

MCP 도구

이 서버는 LLM을 위한 다음과 같은 MCP 도구를 제공합니다.

fogbugz_create_case - 새로운 FogBugz 케이스를 만듭니다.
fogbugz_update_case - 기존 케이스의 필드 업데이트
fogbugz_assign_case - 특정 사용자에게 케이스 할당
fogbugz_list_my_cases - 특정 사용자에게 할당된 사례 나열
fogbugz_search_cases - 쿼리 문자열을 사용하여 사례 검색
fogbugz_get_case_link - 특정 사례에 대한 직접 링크 가져오기

특허

아이에스씨

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

언어 학습 모델이 FogBugz와 상호 작용할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 문제 생성 및 업데이트, 사례 할당, 열린 사례 나열, 자연어 검색과 같은 작업이 가능합니다.

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