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.

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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