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Dart MCP Server

by jmanhype
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Dart MCP 서버

Dart를 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버 구현으로, MCP 도구를 통해 작업 관리, 문서 처리 및 작업 공간 구성 기능을 제공합니다.

필수 조건

  • Node.js 16.x 이상
  • Python 3.8 이상
  • Dart Python SDK 설치됨( pip install dart-sdk )
  • 유효한 Dart API 토큰

특징

  • 작업 관리
    • 작업 생성 및 업데이트
    • 작업 우선순위 및 상태 설정
    • 팀원들에게 작업 할당
  • 문서 관리
    • 문서 만들기 및 정리
    • 마크다운 콘텐츠 지원
    • 보고서 생성
  • 공간 관리
    • 작업 공간 만들기 및 관리
    • 폴더로 콘텐츠 정리
    • 액세스 권한 제어
  • 다트보드 통합
    • 기본 상태 관리
    • 작업 구성
    • 팀 협업

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery 를 통해 Claude Desktop에 Dart MCP 서버를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

수동 설치

  1. 저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/jmanhype/dart-mcp-server.git cd dart-mcp-server
  1. Node.js 종속성을 설치하세요.
npm install
  1. Python 환경을 설정하고 Dart SDK를 설치하세요.
# Create and activate virtual environment python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate # Install Dart SDK pip install dart-sdk
  1. 환경 변수 설정:
# Copy example environment file cp .env.example .env # Edit .env with your configuration # Required: DART_TOKEN # Optional: PYTHONPATH (path to dart sdk)

용법

  1. TypeScript 코드를 작성합니다.
npm run build
  1. MCP 서버를 시작합니다.
npm start

개발

# Watch for TypeScript changes npm run dev # Run tests npm test

환경 변수

다음 변수를 사용하여 .env 파일을 만듭니다.

# Required: Your Dart API token DART_TOKEN=your_dart_token_here # Optional: Path to your Dart SDK installation PYTHONPATH=/path/to/dart/sdk # Optional: Python executable path (defaults to system Python) PYTHON_PATH=/path/to/python

사용 가능한 MCP 도구

  • create_task : 제목, 설명, 우선순위 등을 지정하여 새로운 작업을 만듭니다.
  • update_task : 기존 작업의 상태, 제목, 설명을 업데이트합니다.
  • get_default_status : 기본 상태 DUID 가져오기
  • get_default_space : 기본 공간 DUID 가져오기
  • get_dartboards : 사용 가능한 다트보드 목록
  • get_folders : 공간의 폴더 나열
  • create_folder : 새 폴더 생성
  • create_doc : 새 문서 또는 보고서 만들기
  • create_space : 새로운 작업공간을 생성합니다
  • delete_space : 기존 작업 공간 삭제

문제 해결

문제가 발생하는 경우:

  1. Python 환경 확인:
    python --version pip list | grep dart
  2. Dart SDK 설치 확인:
    python -c "import dart; print(dart.__version__)"
  3. 환경 변수를 확인하세요:
    echo $DART_TOKEN echo $PYTHONPATH

특허

MIT 라이센스

다트 도구

PyPI 지원 Python 버전 라이센스

Dart는 AI를 활용한 프로젝트 관리 솔루션입니다.

dart-tools Dart CLI 및 Python 라이브러리입니다. 터미널 CLI 또는 Python을 통해 Dart와 직접 통합할 수 있습니다.

  • 설치
  • CLI 사용
  • Python 라이브러리 사용
  • AWS Lambda 함수에서 Python 라이브러리 사용
  • MCP 서버 사용
  • 고급 사용법
  • 도움말 및 리소스
  • 기여하다
  • 특허

설치

터미널에서 다음을 실행하여 설치하세요.

pip install dart-tools

CLI 사용

인증을 설정하여 시작하세요.

dart login

그런 다음 다음과 같은 명령으로 새 작업을 만들 수 있습니다.

dart createtask "Update the landing page" -p0 --tag marketing

그러면 '랜딩 페이지 업데이트'라는 새 작업이 만들어지고 우선순위는 '중요'(즉, P0)이고 '마케팅' 태그가 붙습니다.

dart --help 또는 하위 명령에 대한 보다 구체적인 도움말(이 경우 dart createtask --help 사용하여 이러한 모든 옵션과 더 많은 옵션을 살펴볼 수 있습니다.

또 다른 일반적인 워크플로는 기존 작업을 업데이트하는 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 명령을 실행하세요.

dart updatetask [DUID] -s Done

이 명령은 참조된 작업을 '완료'로 표시합니다. 여기서 [DUID] 기존 작업의 'Dart ID'로 대체해야 합니다(괄호 포함). 기존 작업에서 DUID를 가져오는 방법은 여러 가지가 있습니다. 작업 URL 끝부분에서 복사하거나 Dart 작업 페이지에서 '...' 버튼을 클릭한 후 'ID 복사'를 선택하면 됩니다.

Python 라이브러리 사용

먼저 인증을 설정하세요. 터미널에서 dart login 실행하여 대화형 프로세스를 실행하거나, Dart 프로필을 방문하여 dart.login(token) 실행하거나 토큰을 DART_TOKEN 환경 변수에 저장하세요.

그런 다음 다음과 같은 것을 실행할 수 있습니다.

import os from dart import create_task, is_logged_in, update_task # Check that auth is set up and stop if not, can remove this once everything is set up is_logged_in(should_raise=True) # Create a new task called 'Update the landing page' with priority 'Critical' (i.e. p0) and with the 'marketing' tag new_task = create_task( "Update the landing page", priority_int=0, tag_titles=["marketing"] ) # Update the task to be 'Done' update_task(new_task.duid, status_title="Done")

MCP 서버 사용

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현은 클로드와 같은 AI 어시스턴트가 표준화된 도구를 통해 Dart와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 기능과 Dart 작업 관리 시스템의 원활한 통합이 가능합니다.

설치

# Clone the repository git clone https://github.com/its-dart/dart-tools.git cd dart-tools/dart/mcp # Install dependencies npm install # Set up Python environment python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate pip install dart-tools # Configure environment cp .env.example .env # Edit .env with your DART_TOKEN

사용 가능한 MCP 도구

서버는 다음과 같은 MCP 도구를 제공합니다.

  • 작업 관리(작업 생성/업데이트)
  • 문서 관리(문서 생성/정리)
  • 공간 관리(작업 공간/폴더)
  • 다트보드 통합

자세한 내용은 MCP 서버 README를 참조하세요.

고급 사용법

Dart에서 할 수 있는 거의 모든 작업은 Python 라이브러리에서도 할 수 있지만, 모든 작업에 편리한 래퍼 함수가 있는 것은 아닙니다. 고급 기능을 사용하려면 저희에게 연락하시면 도와드리겠습니다.

하지만 직접 탐색해 보고 싶다면 클라이언트가 잘 작성되어 있으므로 코드를 살펴보며 어떤 기능이 가능한지 확인할 수 있습니다. 모든 업데이트는 dart.transact 함수를 통해 진행됩니다.

예를 들어 update_task 와 유사한 것을 실행할 수 있습니다.

from dart import ( Dart, Operation, OperationKind, OperationModelKind, TaskUpdate, TransactionKind, ) # Initialize the inner client dart = Dart() # Prepare the update operation task_update = TaskUpdate( duid="[DUID]", size=5, ) task_update_op = Operation( model=OperationModelKind.TASK, kind=OperationKind.UPDATE, data=task_update, ) # Call the operation transactionally to perform the update response = dart.transact([task_update_op], TransactionKind.TASK_UPDATE)

도움말 및 리소스

  • 홈페이지
  • 웹 앱
  • 도움말 센터
  • 버그 및 기능
  • 도서관 출처
  • Discord에서 채팅하기
  • support@itsdart.com 으로 이메일을 보내주세요.

기여하다

기여를 환영합니다! 이슈를 개설하거나 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

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A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

View all tools

표준화된 도구와 원활한 Dart 통합을 통해 AI 지원 작업 관리, 문서 처리 및 작업 공간 구성을 지원하는 Dart 기반 MCP 서버 구현입니다.

  1. 필수 조건
    1. 특징
      1. 설치
        1. Smithery를 통해 설치
        2. 수동 설치
      2. 용법
        1. 개발
          1. 환경 변수
            1. 사용 가능한 MCP 도구
              1. 문제 해결
                1. 특허
                  1. 다트 도구
                    1. 설치
                    2. CLI 사용
                    3. Python 라이브러리 사용
                    4. MCP 서버 사용
                    5. 고급 사용법
                    6. 도움말 및 리소스
                    7. 기여하다
                    8. 특허

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                    An MCP server implementation that standardizes how AI applications access tools and context, providing a central hub that manages tool discovery, execution, and context management with a simplified configuration system.
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