Yellhorn MCP

옐혼 MCP

Claude Code에서 전체 코드베이스를 사용하여 소프트웨어 개발 작업을 수행할 수 있도록 Gemini 2.5 Pro 및 OpenAI 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 패턴은 Claude Code 또는 기타 MCP 호환 코딩 에이전트와 같은 코드 어시스턴트가 수행할 작업을 정의하고, 결과를 검토하여 원래 명시된 요구 사항을 정확히 충족하는지 확인하는 데 매우 유용합니다.

특징

• 작업 계획 생성 : 프롬프트에 따라 자세한 구현 계획을 생성하고 전체 코드베이스를 고려하여 이를 GitHub 이슈로 게시하고 코딩 에이전트를 위한 MCP 리소스로 노출합니다.
• Judge Code Diffs : 전체 코드베이스 컨텍스트를 사용하여 원래 작업 계획에 대한 git diff를 평가하는 도구를 제공하고 자세한 피드백을 제공하여 구현이 원래 요구 사항에서 벗어나지 않도록 보장하고 그렇게 하기 위해 무엇을 변경해야 하는지에 대한 지침을 제공합니다.
• 원활한 GitHub 통합 : 레이블이 지정된 이슈를 자동으로 생성하고 원래 작업 계획 이슈에 대한 참조와 함께 판단 하위 이슈를 게시합니다.
• 컨텍스트 제어 : .yellhornignore 파일을 사용하여 .gitignore 와 유사하게 AI 컨텍스트에서 특정 파일 및 디렉토리를 제외합니다.
• MCP 리소스 : 작업 계획을 표준 MCP 리소스로 표시하여 쉽게 나열하고 검색할 수 있습니다.

설치

지엑스피1

구성

서버에는 다음과 같은 환경 변수가 필요합니다.

• GEMINI_API_KEY : Gemini API 키(Gemini 모델에 필요)
• OPENAI_API_KEY : OpenAI API 키(OpenAI 모델에 필요)
• REPO_PATH : 저장소 경로(기본값은 현재 디렉토리)
• YELLHORN_MCP_MODEL : 사용할 모델입니다(기본값은 "gemini-2.5-pro-preview-03-25"). 사용 가능한 옵션은 다음과 같습니다.
  • 제미니 모델: "gemini-2.5-pro-preview-03-25", "gemini-2.5-flash-preview-04-17"
  • OpenAI 모델: "gpt-4o", "gpt-4o-mini", "o4-mini", "o3"

서버를 사용하려면 GitHub CLI( gh )를 설치하고 인증해야 합니다.

용법

시작하기

VSCode/커서 설정

VSCode 또는 Cursor에서 Yellhorn MCP를 구성하려면 다음 내용이 포함된 작업 공간 루트에 .vscode/mcp.json 파일을 만듭니다.

클로드 코드 설정

Claude Code를 사용하여 Yellhorn MCP를 직접 구성하려면 다음 내용이 포함된 루트 수준 .mcp.json 파일을 프로젝트에 추가하세요.

도구

작업 계획을 만듭니다

제목과 자세한 설명을 기반으로 자세한 작업 계획을 담은 GitHub 이슈를 생성합니다.

입력 :

• title : GitHub 이슈의 제목(이슈 제목 및 헤더로 사용됨)
• detailed_description : 작업 계획에 대한 자세한 설명
• codebase_reasoning : (선택 사항) AI 향상을 수행할지 여부를 제어합니다.
  • "full" : (기본값) AI를 사용하여 전체 코드베이스 컨텍스트로 작업 계획을 향상시킵니다.
  • "lsp" : 가벼운 코드베이스 컨텍스트(Python 및 Go의 함수/메서드 시그니처, 클래스 속성 및 구조체 필드)를 사용하여 AI를 사용합니다.
  • "none" : AI 향상을 건너뛰고 제공된 설명을 그대로 사용합니다.
• debug : (선택 사항) true 로 설정하면 생성에 사용되는 전체 프롬프트와 함께 문제에 대한 주석이 추가됩니다.

출력 :

• JSON 문자열에는 다음이 포함됩니다.
  • issue_url : 생성된 GitHub 이슈에 대한 URL
  • issue_number : GitHub 이슈 번호

get_workplan

작업 계획과 관련된 작업 계획 콘텐츠(GitHub 이슈 본문)를 검색합니다.

입력 :

• issue_number : 작업 계획에 대한 GitHub 이슈 번호입니다.

출력 :

• 작업 계획 문제의 내용을 문자열로 표현

판사_업무 계획

GitHub 이슈에 설명된 작업 계획을 기준으로 두 개의 git 참조(브랜치 또는 커밋)를 비교하는 비동기 코드 판단을 실행합니다. 실행 후(백그라운드에서) 해당 판단을 포함하는 GitHub 하위 이슈를 비동기적으로 생성합니다.

입력 :

• issue_number : 작업 계획에 대한 GitHub 이슈 번호입니다.
• base_ref : 비교를 위한 기본 Git 참조(커밋 SHA, 브랜치 이름, 태그). 기본값은 'main'입니다.
• head_ref : 비교를 위한 헤드 Git 참조(커밋 SHA, 브랜치 이름, 태그). 기본값은 'HEAD'입니다.
• codebase_reasoning : (선택 사항) 제공되는 코드베이스 컨텍스트를 제어합니다.
  • "full" : (기본값) 전체 코드베이스 컨텍스트를 사용합니다.
  • "lsp" : 더 가벼운 코드베이스 컨텍스트를 사용합니다(Python 및 Go에 대한 함수 시그니처만 포함, 전체 diff 파일 포함)
  • "none" : 가장 빠른 처리를 위해 코드베이스 컨텍스트를 완전히 건너뜁니다.
• debug : (선택 사항) true 로 설정하면 생성에 사용되는 전체 프롬프트와 함께 하위 문제에 주석이 추가됩니다.

출력 :

• 판단 작업이 시작되었음을 알리는 확인 메시지

리소스 액세스

Yellhorn MCP는 또한 작업 계획에 대한 액세스를 제공하기 위해 표준 MCP 리소스 API를 구현합니다.

• list-resources : 모든 작업 계획을 나열합니다(yellhorn-mcp 레이블이 있는 GitHub 문제)
• get-resource : 이슈 번호별로 특정 작업 계획의 내용을 검색합니다.

이러한 기능은 표준 MCP CLI 명령을 통해 액세스할 수 있습니다.

개발

CI/CD

이 프로젝트에서는 지속적인 통합 및 배포를 위해 GitHub Actions를 사용합니다.

• 테스트 : 풀 리퀘스트에서 자동으로 실행되고 메인 브랜치에 푸시됩니다.
  • flake8로 린팅하기
  • 검은색으로 형식 검사
  • pytest로 테스트하기
• 게시 : 버전 태그가 푸시되면 PyPI에 자동으로 게시됩니다.
  • 태그는 pyproject.toml의 버전과 일치해야 합니다(예: v0.2.2)
  • GitHub 저장소 비밀(PYPI_API_TOKEN)로 저장된 PyPI API 토큰이 필요합니다.

새 버전을 출시하려면:

1. pyproject.toml 및 yellhorn_mcp/__init__.py에서 버전을 업데이트합니다.
2. 새로운 변경 사항으로 CHANGELOG.md를 업데이트하세요.
3. 변경 사항 커밋: git commit -am "Bump version to XYZ"
4. 커밋에 태그를 지정합니다: git tag vX.YZ
5. 변경 사항 및 태그 푸시: git push && git push --tags

변경 내역을 보려면 변경 로그를 참조하세요.

더 자세한 지침은 사용 가이드를 참조하세요.

특허

MIT