Geekbot MCP

긱봇 MCP

LLM 애플리케이션에서 Geekbot 데이터를 잠금 해제하세요 🚀

Geekbot MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 LLM 클라이언트 애플리케이션(예: Claude, Cursor, Windsurf 등)을 Geekbot 작업 공간에 직접 연결하는 브리지 역할을 합니다. 이를 통해 대화 내에서 자연어를 사용하여 스탠드업, 보고서 및 팀원과 원활하게 소통할 수 있습니다.

주요 특징 ✨

• 스탠드업 및 여론조사 정보 보기 : Geekbot 작업 공간에 있는 모든 스탠드업과 여론조사를 나열하세요. 📊
• 스탠드업 보고서 및 여론조사 결과 검색 : 특정 스탠드업, 사용자 또는 날짜 범위에 대한 필터를 적용하여 보고서 및 여론조사 결과를 가져옵니다. 📄
• 팀원 보기 : Geekbot에서 협업하는 팀원 목록을 확인하세요. 👥
• 스탠드업 보고서 게시 : Geekbot에 스탠드업 보고서를 게시하세요. 📝

설치 💻

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Geekbot MCP를 원격 서버로 설치하려면:

지엑스피1

원격 서버는 각 릴리스마다 최신 버전으로 자동 업데이트됩니다.

Smithery의 데이터 정책 에 대한 자세한 정보

수동 설치

Python 3.10 이상 및 uv 필요합니다.

1. Python 3.10 이상을 설치하세요(아직 설치하지 않았다면):
   • 맥OS:
     brew install python@3.10
     자세한 내용은 Homebrew Python 설치 가이드를 참조하세요.
   • 우분투/데비안:
     sudo apt update sudo apt install python3.10
   • Windows: Python.org 에서 다운로드하여 설치하세요.자세한 내용은 Windows Python 설치 가이드를 참조하세요.
2. uv를 설치하세요(아직 설치하지 않았다면):
   • macOS/Linux: 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.
     curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   • Windows: PowerShell에서 다음 명령을 실행합니다.
     powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

   (더 많은 옵션은 uv 설치 문서를 참조하세요.)

3. Geekbot MCP 설치/업그레이드:
   • macOS/Linux: 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.
     uv tool install --upgrade geekbot-mcp
   • Windows: PowerShell에서 다음 명령을 실행합니다.
     uv tool install --upgrade geekbot-mcp

구성 ⚙️

Geekbot MCP를 설치한 후 LLM 클라이언트 데스크톱 애플리케이션(예: Claude Desktop, Cursor, Windsurf 등)에 연결할 수 있습니다.

1. Geekbot API 키를 받으세요: Geekbot API/웹훅 설정 에서 찾으세요.
2. uv 실행 파일 경로를 찾으세요:

• Linux/macOS: 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.
  which uv
• Windows: PowerShell에서 다음 명령을 실행합니다.
  (Get-Command uv | Select-Object -ExpandProperty Path) -replace '\\', '\\'

3. LLM 클라이언트 데스크톱 애플리케이션 구성: MCP를 지원하는 각 LLM 클라이언트는 Geekbot MCP 서버를 추가하기 위해 편집할 수 있는 구성 파일을 제공합니다.

• 클로드 데스크탑
• 커서
• 윈드서핑

다른 LLM 클라이언트를 사용하는 경우 클라이언트 설명서를 참조하여 MCP 서버를 구성하는 방법을 알아보세요.

구성 파일을 찾은 후 편집하여 Geekbot MCP 서버를 추가합니다.

다음 사항을 반드시 교체하세요.

• 2단계에서 uv 실행 파일의 경로를 포함하는 UV-PATH
• 1단계의 Geekbot API 키를 사용하여 YOUR-API-KEY 입력하세요.

사용법 💡

구성이 완료되면 LLM 클라이언트 애플리케이션은 다음 도구와 프롬프트에 액세스하여 Geekbot 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.

도구 🛠️

list_standups

목적: API 키를 통해 접속 가능한 모든 스탠드업을 나열합니다. 개요를 확인하거나 특정 스탠드업 ID를 찾는 데 유용합니다.

예시 프롬프트: "안녕하세요, 제 Geekbot 스탠드업을 나열해 주시겠어요?"

반환된 데이터 필드:

• id : 고유한 스탠드업 식별자.
• name : 스탠드업의 이름.
• channel : 연관된 커뮤니케이션 채널(예: Slack 채널).
• time : 스탠드업 보고를 위한 예정된 시간입니다.
• timezone : 예약된 시간의 시간대.
• questions : 스탠드업에서 묻는 질문 목록입니다.
• participants : 스탠드업에 참여하는 사용자 목록입니다.
• owner_id : 스탠드업 소유자의 ID입니다.
• confidential : 스탠드업이 기밀인지 여부.
• anonymous : 스탠드업이 익명인지 여부.

list_polls

목적: API 키를 통해 접근 가능한 모든 여론조사를 나열합니다. 여론조사 개요를 확인하거나 특정 여론조사 ID를 찾는 데 유용합니다.

예시 프롬프트: "안녕하세요, 제 Geekbot 여론조사를 나열해 주시겠어요?"

반환된 데이터 필드:

• id : 고유한 투표 식별자.
• name : 여론조사의 이름.
• time : 여론조사를 위한 예정된 시간.
• timezone : 예약된 시간의 시간대.
• questions : 여론조사에서 질문된 질문 목록입니다.
• participants : 여론조사에 참여한 사용자 목록입니다.
• creator : 여론조사 생성자.

fetch_reports

목적: 특정 스탠드업 보고서를 검색합니다. 스탠드업, 사용자 및 날짜 범위별로 필터링할 수 있습니다.

예시 프롬프트:

• "어제 제출한 회고 보고서를 가져와."
• "'주간 동기화' 스탠드업에 대한 사용자 John Doe의 보고서를 보여주세요."
• "2024년 6월 1일 이후에 Daily Standup 스탠드업에 제출된 모든 보고서를 받으세요."

사용 가능한 필터:

• standup_id : 특정 스탠드업 ID로 필터링합니다.
• user_id : 특정 사용자 ID로 보고서를 필터링합니다.
• after : 이 날짜(YYYY-MM-DD) 이후에 제출된 보고서를 검색합니다. 🗓️.
• before : 이 날짜(YYYY-MM-DD) 이전에 제출된 보고서를 검색합니다. 🗓️.

반환된 데이터 필드:

• id : 고유한 보고서 식별자.
• reporter_name : 보고서를 제출한 사용자의 이름입니다.
• reporter_id : 보고서를 제출한 사용자의 ID입니다.
• standup_id : 보고서가 속한 스탠드업의 ID입니다.
• created_at : 보고서가 제출된 타임스탬프입니다.
• content : 보고서의 실제 답변/내용입니다.

post_report

목적: Geekbot에 보고서를 게시합니다.

예시 프롬프트: "안녕하세요, Daily Standup 스탠드업 보고서를 올려주시겠어요?"

반환된 데이터 필드:

• id : 고유한 보고서 식별자.
• reporter_name : 보고서를 제출한 사용자의 이름입니다.
• reporter_id : 보고서를 제출한 사용자의 ID입니다.
• standup_id : 보고서가 속한 스탠드업의 ID입니다.
• created_at : 보고서가 제출된 타임스탬프입니다.
• content : 보고서의 실제 답변/내용입니다.

list_members

목적: Geekbot 작업 공간에서 스탠드업을 공유하는 모든 팀원을 나열합니다.

예시 프롬프트: "Geekbot 작업 공간의 멤버는 누구인가요?"

반환된 데이터 필드:

• id : 회원의 고유 식별자.
• name : 회원의 성명을 기재합니다.
• email : 회원의 이메일 주소입니다.
• role : Geekbot 내에서의 멤버 역할(예: 관리자, 멤버).

fetch_poll_results

목적: 특정 여론조사 결과를 검색합니다. 여론조사 ID와 선택적으로 날짜 범위가 필요합니다.

예시 프롬프트: "안녕하세요, Geekbot 투표에서 새 로고에 대해 무엇이 결정되었나요?"

반환된 데이터 필드:

• total_results : 총 결과 수.
• question_results : 질문 결과 목록입니다.

프롬프트 💬

weekly_rollup_report

목적: 팀 스탠드업 응답을 요약하고, 주요 업데이트를 강조하고, 위험과 완화 전략을 파악하고, 다음 단계를 설명하고, 다가올 출시를 추적하는 포괄적인 주간 롤업 보고서를 생성합니다.

팁 💡

• 도구 사용 검토 : 에이전트가 각 도구 작업에 대해 명시적인 승인을 요청하고 자동 도구 호출을 허용하지 않도록 설정합니다. 이 안전 기능은 특히 Geekbot에 보고서를 게시할 때 민감한 작업에 대한 제어권을 유지할 수 있도록 해줍니다. 실행 전에 각 도구 호출을 검토하고 승인하라는 메시지가 표시되어 의도치 않은 데이터 제출을 방지할 수 있습니다.
• 미리보기 요청 : 보고서를 게시하기 전에 담당자에게 보고서를 실제로 게시하지 않고 미리보기로 확인하도록 요청하세요. 이렇게 하면 보고서를 검토하고 Geekbot에 게시하기 전에 보고서가 정확한지 확인하거나 수정할 수 있습니다.
• 검색되는 데이터의 양 제한 : fetch_reports 도구를 사용하는 경우, 기간을 적절한 기간으로 제한하세요. 이렇게 하면 에이전트가 대량의 데이터를 검색하여 성능 문제를 발생시키는 것을 방지할 수 있습니다. 단, 에이전트가 검색할 수 있는 보고서 수에는 제한이 적용됩니다.

인수:

• standup_id : 롤업 보고서에 포함할 스탠드업의 ID입니다.

개발 🧑‍💻

로컬에서 서버를 운영하거나 기여하는 데 관심이 있으신가요?

개발 환경 설정

테스트 실행 ✅

기여하기 🤝

기여를 환영합니다! 저장소를 포크하고 변경 사항을 담은 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

라이센스 📜

이 프로젝트는 MIT 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

감사의 말 🙏

• Anthropic Model Context Protocol 프레임워크를 기반으로 구축되었습니다.
• 공식 Geekbot API를 활용합니다.