WorkflowMCP

#!/usr/bin/env node /** * WorkflowMCP Sample Data Generator * Adds sample data for testing and demonstration purposes */ import sqlite3 from 'sqlite3'; import { open } from 'sqlite'; import { randomUUID } from 'crypto'; const DB_PATH = './data/workflow.db'; /** * Generate sample data for WorkflowMCP */ async function addSampleData() { console.log('🎯 WorkflowMCP Sample Data Generator'); console.log('=====================================\n'); try { // Connect to database const db = await open({ filename: DB_PATH, driver: sqlite3.Database }); console.log('✅ Connected to database'); // Check if data already exists const existingPRDs = await db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM prds'); const existingTasks = await db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM tasks'); const existingDocs = await db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM documents'); if (existingPRDs.count > 0 || existingTasks.count > 0 || existingDocs.count > 0) { console.log('⚠️ Sample data already exists:'); console.log(` 📊 PRDs: ${existingPRDs.count}, Tasks: ${existingTasks.count}, Documents: ${existingDocs.count}`); console.log(' Skipping data generation to avoid duplicates.\n'); console.log('💡 To reset and add fresh sample data:'); console.log(' 1. Delete data/workflow.db'); console.log(' 2. Run: node init-database.js'); console.log(' 3. Run: node add-sample-data.js'); await db.close(); return; } console.log('📊 Adding sample data...\n'); // Sample PRDs const samplePRDs = [ { id: randomUUID(), title: '워크플로우 MCP 플랫폼 개발', description: 'AI 기반 프로젝트 관리 및 협업 플랫폼 구축을 위한 종합 요구사항 문서', requirements: JSON.stringify([ '사용자 인증 및 권한 관리 시스템', 'PRD, 작업, 계획 관리 기능', '실시간 협업 및 알림 시스템', '대시보드 및 분석 기능', '테스트 관리 시스템' ]), priority: 'High', status: 'approved', tags: JSON.stringify(['platform', 'mcp', 'ai', 'collaboration']) }, { id: randomUUID(), title: '테스트 자동화 시스템', description: '통합 테스트 자동화 및 CI/CD 파이프라인 구축', requirements: JSON.stringify([ '단위 테스트 자동화', '통합 테스트 환경 구축', 'CI/CD 파이프라인 설정', '테스트 리포트 생성' ]), priority: 'High', status: 'review', tags: JSON.stringify(['testing', 'automation', 'cicd']) }, { id: randomUUID(), title: '사용자 경험 개선', description: '대시보드 UI/UX 개선 및 접근성 향상', requirements: JSON.stringify([ '반응형 디자인 적용', '접근성 가이드라인 준수', '사용자 피드백 시스템', '성능 최적화' ]), priority: 'Medium', status: 'draft', tags: JSON.stringify(['ui', 'ux', 'accessibility', 'performance']) } ]; console.log('📋 Creating sample PRDs...'); for (const prd of samplePRDs) { await db.run(` INSERT INTO prds (id, title, description, requirements, priority, status, tags, created_at, updated_at) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, datetime('now'), datetime('now')) `, [prd.id, prd.title, prd.description, prd.requirements, prd.priority, prd.status, prd.tags]); } console.log(` ✅ ${samplePRDs.length} PRDs created`); // Sample Tasks const sampleTasks = [ { id: randomUUID(), title: '데이터베이스 스키마 설계', description: 'SQLite 데이터베이스 스키마 설계 및 최적화', status: 'done', priority: 'High', assignee: 'dev-team', estimated_hours: 16, actual_hours: 18, tags: JSON.stringify(['database', 'schema', 'sqlite']) }, { id: randomUUID(), title: 'MCP 서버 구현', description: 'Model Context Protocol 서버 구현 및 35개 도구 개발', status: 'done', priority: 'High', assignee: 'backend-team', estimated_hours: 40, actual_hours: 45, tags: JSON.stringify(['mcp', 'server', 'tools']) }, { id: randomUUID(), title: '웹 대시보드 개발', description: 'SvelteKit 기반 반응형 웹 대시보드 구현', status: 'in_progress', priority: 'High', assignee: 'frontend-team', estimated_hours: 32, actual_hours: 28, tags: JSON.stringify(['frontend', 'sveltekit', 'dashboard']) }, { id: randomUUID(), title: '테스트 케이스 작성', description: '핵심 기능에 대한 테스트 케이스 작성 및 실행', status: 'pending', priority: 'Medium', assignee: 'qa-team', estimated_hours: 24, tags: JSON.stringify(['testing', 'qa', 'validation']) }, { id: randomUUID(), title: '문서화 작업', description: '사용자 가이드 및 API 문서 작성', status: 'pending', priority: 'Medium', assignee: 'tech-writer', estimated_hours: 20, tags: JSON.stringify(['documentation', 'guide', 'api']) } ]; console.log('📋 Creating sample tasks...'); for (const task of sampleTasks) { await db.run(` INSERT INTO tasks (id, title, description, status, priority, assignee, estimated_hours, actual_hours, tags, created_at, updated_at) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, datetime('now'), datetime('now')) `, [task.id, task.title, task.description, task.status, task.priority, task.assignee, task.estimated_hours, task.actual_hours || null, task.tags]); } console.log(` ✅ ${sampleTasks.length} tasks created`); // Sample Documents const sampleDocuments = [ { title: '프로젝트 요구사항 분석 보고서', content: `# 프로젝트 요구사항 분석 보고서 ## 개요 WorkflowMCP 프로젝트의 핵심 요구사항을 분석한 결과를 정리합니다. ## 주요 발견사항 1. **AI 통합의 중요성**: Claude Code와의 원활한 통합이 핵심 성공 요소 2. **확장성 요구**: 대량의 프로젝트 데이터를 효율적으로 처리해야 함 3. **사용성 우선**: 개발자 중심의 직관적인 인터페이스 필요 ## 권장사항 - MCP 프로토콜 표준 준수 - SQLite를 통한 경량화된 데이터 관리 - 반응형 웹 대시보드 구현`, doc_type: 'analysis', category: 'requirements', summary: 'WorkflowMCP 프로젝트의 요구사항 분석 및 권장사항', tags: JSON.stringify(['requirements', 'analysis', 'project']) }, { title: '데이터베이스 설계 문서', content: `# 데이터베이스 설계 문서 ## 스키마 버전 - 현재 버전: 3.0.0 - 최종 업데이트: ${new Date().toISOString().split('T')[0]} ## 핵심 테이블 1. **prds**: 제품 요구사항 문서 2. **tasks**: 작업 관리 3. **plans**: 프로젝트 계획 4. **documents**: 문서 관리 5. **test_cases**: 테스트 케이스 관리 ## 관계형 설계 - 외래키 제약조건을 통한 데이터 무결성 보장 - 트리거를 통한 자동 업데이트 로직 - 인덱스 최적화로 성능 향상 ## 성능 고려사항 - FTS5를 통한 전문 검색 지원 - 뷰를 통한 복잡한 쿼리 최적화 - 적절한 인덱싱 전략`, doc_type: 'specification', category: 'database', summary: 'WorkflowMCP SQLite 데이터베이스 설계 상세 문서', tags: JSON.stringify(['database', 'schema', 'design', 'sqlite']) }, { title: 'MCP 도구 테스트 결과', content: `# MCP 도구 테스트 결과 ## 테스트 개요 - 테스트 일시: ${new Date().toLocaleDateString('ko-KR')} - 테스트 도구: 35개 MCP 도구 - 테스트 환경: Claude Code CLI ## 테스트 결과 요약 - ✅ 성공: 33/35 도구 (94.3%) - ⚠️ 경고: 2/35 도구 (5.7%) - ❌ 실패: 0/35 도구 (0%) ## 주요 성과 1. **CRUD 작업**: 모든 생성, 읽기, 수정, 삭제 작업 정상 작동 2. **검색 기능**: 전문 검색 및 필터링 기능 완벽 작동 3. **관계형 작업**: 엔티티 간 연결 작업 성공적 수행 ## 개선 권장사항 - 에러 핸들링 강화 - 성능 모니터링 추가 - 로깅 시스템 개선`, doc_type: 'test_results', category: 'testing', summary: 'MCP 서버 도구들에 대한 종합 테스트 결과 및 성능 분석', tags: JSON.stringify(['mcp', 'testing', 'results', 'tools']) }, { title: '대시보드 UI 개발 가이드', content: `# 대시보드 UI 개발 가이드 ## 디자인 원칙 1. **일관성**: 모든 페이지에서 통일된 UI 패턴 사용 2. **접근성**: WCAG 2.1 AA 수준 준수 3. **반응성**: 모바일부터 데스크탑까지 완벽 지원 ## 컴포넌트 구조 - **카드 기반 레이아웃**: 정보를 명확하게 구분 - **필터 시스템**: 직관적인 데이터 필터링 - **네비게이션**: 일관된 CRUD 패턴 ## 기술 스택 - **프론트엔드**: SvelteKit + Tailwind CSS - **상태 관리**: Svelte stores - **라우팅**: SvelteKit 파일 기반 라우팅 ## 성능 최적화 - 코드 분할 및 지연 로딩 - 이미지 최적화 - 캐싱 전략`, doc_type: 'specification', category: 'frontend', summary: '웹 대시보드 UI 개발을 위한 종합 가이드 문서', tags: JSON.stringify(['ui', 'frontend', 'guide', 'sveltekit']) } ]; console.log('📄 Creating sample documents...'); for (const doc of sampleDocuments) { await db.run(` INSERT INTO documents (title, content, doc_type, category, summary, tags, created_at, updated_at) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, datetime('now'), datetime('now')) `, [doc.title, doc.content, doc.doc_type, doc.category, doc.summary, doc.tags]); } console.log(` ✅ ${sampleDocuments.length} documents created`); // Sample Test Cases const sampleTestCases = [ { id: randomUUID(), title: 'PRD 생성 기능 테스트', description: 'PRD 생성 API 및 UI 기능의 정상 작동 확인', type: 'integration', status: 'active', priority: 'High', preconditions: '대시보드에 로그인된 상태', test_steps: JSON.stringify([ 'PRD 관리 페이지 접속', '새 PRD 추가 버튼 클릭', '필수 필드 입력 (제목, 설명)', '저장 버튼 클릭', '생성된 PRD 확인' ]), expected_result: 'PRD가 성공적으로 생성되고 목록에 표시됨', tags: JSON.stringify(['prd', 'crud', 'integration']) }, { id: randomUUID(), title: '검색 기능 성능 테스트', description: '대량 데이터 환경에서 검색 성능 확인', type: 'system', status: 'active', priority: 'Medium', preconditions: '1000개 이상의 문서가 데이터베이스에 존재', test_steps: JSON.stringify([ '문서 검색 페이지 접속', '키워드 "테스트" 입력', '검색 실행', '응답 시간 측정', '결과 정확성 확인' ]), expected_result: '2초 이내에 정확한 검색 결과 반환', tags: JSON.stringify(['search', 'performance', 'fts']) } ]; console.log('🧪 Creating sample test cases...'); for (const testCase of sampleTestCases) { await db.run(` INSERT INTO test_cases (id, title, description, type, status, priority, preconditions, test_steps, expected_result, tags, created_at, updated_at) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, datetime('now'), datetime('now')) `, [testCase.id, testCase.title, testCase.description, testCase.type, testCase.status, testCase.priority, testCase.preconditions, testCase.test_steps, testCase.expected_result, testCase.tags]); } console.log(` ✅ ${sampleTestCases.length} test cases created`); // Final verification console.log('\n📊 Verifying sample data...'); const finalCounts = await Promise.all([ db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM prds'), db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM tasks'), db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM documents'), db.get('SELECT COUNT(*) as count FROM test_cases') ]); console.log(' 📈 Final counts:'); console.log(` PRDs: ${finalCounts[0].count}`); console.log(` Tasks: ${finalCounts[1].count}`); console.log(` Documents: ${finalCounts[2].count}`); console.log(` Test Cases: ${finalCounts[3].count}`); await db.close(); console.log('\n🎉 SAMPLE DATA CREATION COMPLETE!'); console.log('====================================='); console.log('💡 You can now:'); console.log(' 1. Start the MCP server: npm start'); console.log(' 2. Start the dashboard: cd dashboard && npm run dev'); console.log(' 3. View sample data at: http://localhost:3301'); console.log(' 4. Test MCP tools with Claude Code'); } catch (error) { console.error('\n❌ SAMPLE DATA CREATION FAILED'); console.error('==============================='); console.error(`Error: ${error.message}`); process.exit(1); } } // Only run if called directly if (import.meta.url === `file://${process.argv[1]}`) { addSampleData(); } export default addSampleData;