백로그 관리자 MCP 서버

AI 어시스턴트를 위한 간단한 작업 추적 및 백로그 관리 MCP 서버(해킹 프로젝트)

개요

백로그 매니저는 파일 기반 접근 방식을 통해 이슈 및 작업 관리를 위한 MCP(Machine-Consumable Programming) 서버입니다. AI 에이전트 및 기타 클라이언트가 이슈를 생성하고, 이슈에 작업을 추가하고, 작업 상태를 추적할 수 있는 도구를 제공합니다. 이슈는 상위 수준의 기능 요청이나 버그를 의미하며, 작업은 해당 이슈를 해결하는 데 필요한 구체적인 작업 항목을 의미합니다.

Anthropic의 MCP 프로토콜을 사용하여 구축되었으며, Claude와 같은 AI 어시스턴트나 다른 MCP 호환 클라이언트와 유연하게 통합할 수 있도록 SSE와 stdio 전송을 모두 지원합니다.

특징

이슈 관리 : 이슈를 생성, 나열, 선택하고 설명과 함께 추적합니다.
작업 추적 : 제목, 설명 및 상태 추적을 통해 문제에 작업을 추가합니다.
상태 워크플로 : 새 작업, 작업 중, 완료 상태를 통해 작업 진행 상황을 추적합니다.
파일 기반 저장소 : 간편한 백업 및 버전 제어를 위한 휴대용 JSON 저장 형식
유연한 전송 : SSE(HTTP) 및 stdio 통신 모두 지원
Docker 지원 : 쉬운 배포 및 격리를 위해 컨테이너에서 실행

필수 조건

파이썬 : 3.12 이상
패키지 관리자 : uv(권장) 또는 pip
Docker : (선택 사항) 컨테이너화된 배포를 위해
MCP 클라이언트 : Claude Code, Windsurf 또는 기타 MCP 호환 클라이언트

설치

uv 사용 (추천)

지엑스피1

Docker 사용

# Build the Docker image
docker build -t backlog/manager --build-arg PORT=8050 .

# Run the container
docker run -p 8050:8050 backlog/manager

# Verify container is running
docker ps | grep backlog/manager

구성

.env 파일에서 환경 변수를 사용하여 서버 동작을 구성합니다.

# Create environment file from example
cp .env.example .env

예시 .env 파일 내용:

# Transport mode: 'sse' or 'stdio'
TRANSPORT=sse

# Server configuration (for SSE transport)
HOST=0.0.0.0
PORT=8050

# Data storage
TASKS_FILE=tasks.json

변하기 쉬운	설명	기본	필수의
`TRANSPORT`	전송 프로토콜(sse 또는 stdio)	`sse`	아니요
`HOST`	SSE 전송을 사용할 때 바인딩할 호스트	`0.0.0.0`	아니요
`PORT`	SSE 전송을 사용할 때 수신할 포트	`8050`	아니요
`TASKS_FILE`	작업 저장 파일 경로	`tasks.json`	아니요

서버 실행

서버 시작(SSE 모드)

# Using the CLI command
uv run backlog-manager

# Or directly with Python
uv run src/backlog_manager/main.py

다음과 유사한 출력이 표시됩니다.

INFO:     Started server process [12345]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8050 (Press CTRL+C to quit)

참고 : 해당 서버는 기존 CLI 애플리케이션이 아닌 MCP 서버로 설계되었기 때문에 --help 플래그를 지원하지 않습니다.

stdio 모드 사용

stdio 모드를 사용하는 경우 별도로 서버를 시작할 필요가 없습니다. MCP 클라이언트가 올바르게 구성된 경우 자동으로 시작됩니다( MCP 클라이언트와 통합 참조).

MCP 도구

Backlog Manager는 MCP를 통해 다음 도구를 제공합니다.

이슈 관리

도구	설명	매개변수
`create_issue`	새로운 이슈를 생성하세요	`name` (문자열), `description` (문자열, 선택 사항), `status` (문자열, 선택 사항)
`list_issues`	사용 가능한 모든 문제 표시	없음
`select_issue`	활성 이슈 설정	`name` (문자열)
`initialize_issue`	문제 생성 또는 재설정	`name` (문자열), `description` (문자열, 선택 사항), `status` (문자열, 선택 사항)
`update_issue_status`	문제 상태 업데이트	`name` (문자열), `status` (문자열)

작업 관리

도구	설명	매개변수
`add_task`	활성 문제에 작업 추가	`title` (문자열), `description` (문자열, 선택 사항)
`list_tasks`	활성 이슈의 작업 목록	`status` (문자열, 선택 사항)
`update_task_status`	작업 상태 업데이트	`task_id` (문자열), `status` (문자열)

상태 값

작업 및 이슈는 다음 상태 중 하나를 가질 수 있습니다.

New (새로운 작업/문제의 기본값)
InWork (진행 중)
Done (완료)

MCP 클라이언트와의 통합

SSE 구성

SSE 전송으로 서버를 실행한 후 다음 구성을 사용하여 서버에 연결합니다.

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

윈드서핑 구성:

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "transport": "sse",
      "serverUrl": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

n8n 구성:

n8n 컨테이너에서 호스트 머신에 액세스하려면 localhost 대신 host.docker.internal 사용하세요.

http://host.docker.internal:8050/sse

Stdio 구성을 사용한 Python

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/backlog-manager/src/backlog_manager/main.py"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio",
        "TASKS_FILE": "tasks.json"
      }
    }
  }
}

Stdio 구성을 사용한 Docker

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "-e", "TRANSPORT=stdio", "backlog/manager"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

예

백로그 매니저는 AI 어시스턴트와 원활하게 연동되어 프로젝트 작업을 체계적으로 정리할 수 있도록 설계되었습니다. 가장 효과적인 활용 사례는 AI가 사양을 읽고 구조화된 백로그를 자동으로 생성하는 것입니다.

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Read the spec and create a backlog for features not completed.

AI 비서의 기능은 다음과 같습니다.

사양 문서를 읽고 분석하세요
주요 기능 및 구성 요소 식별
주요 기능 영역에 대한 문제 생성
각 문제를 구체적인 작업으로 분류합니다.
모든 것을 체계적인 백로그로 정리하세요

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