선형 MCP 통합 서버

이 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 선형 통합 기능을 제공합니다. AI 모델이 문제 추적 및 프로젝트 관리를 위해 선형 통합과 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.

특징

서버는 MCP 인터페이스를 통해 다음 도구를 제공합니다.

선형_생성_문제

다음 매개변수를 사용하여 새로운 선형 문제를 생성합니다.

• title (필수): 호 제목

• teamId (필수): 문제를 생성할 팀 ID

• description (선택 사항): 문제 설명(마크다운 지원)

• priority (선택 사항): 우선순위 수준(0-4)

• status (선택 사항): 초기 상태 이름

선형 검색 문제

유연한 필터링 및 페이지 매김 지원을 통한 선형 문제 검색:

• query (선택 사항): 제목/설명에서 검색할 텍스트

• teamId (선택 사항): 팀별 필터링

• status (선택 사항): 상태별 필터링

• assigneeId (선택 사항): 담당자로 필터링

• priority (선택 사항): 우선순위 수준(0-4)

• limit (선택 사항, 기본값: 10): 페이지당 최대 결과 수

• cursor (선택 사항): 다음 페이지를 가져오기 위한 페이지 번호 커서

• sortBy (선택 사항, 기본값: 'updated'): 정렬 기준 필드('created', 'updated', 'priority', 'title')

• sortDirection (선택 사항, 기본값: 'desc'): 정렬 방향('asc', 'desc')

선형 스프린트 문제

현재 스프린트/반복의 모든 이슈를 가져옵니다.

• teamId (필수): 스프린트 문제를 가져오기 위한 팀 ID

선형_검색_팀

선형 팀 검색 및 검색:

• query (선택 사항): 팀 이름으로 검색할 텍스트

선형 필터 스프린트 문제

현재 스프린트 문제를 상태별로 필터링하고 현재 사용자로 자동 필터링합니다.

• teamId (필수): 스프린트 문제를 가져오기 위한 팀 ID

• status (필수): 필터링할 상태(예: "보류 중인 제품 릴리스")

선형_문제_세부_정보_얻기

전체 설명, 의견, 메타데이터를 포함하여 특정 문제에 대한 자세한 정보를 얻으세요.

• issueId (필수): 세부 정보를 가져올 문제 ID(예: "DATA-1284")

선형_대량_업데이트_상태

여러 선형 문제의 상태를 한 번에 업데이트합니다.

• issueIds (필수): 업데이트할 이슈 ID 목록(예: ["ENG-123", "DATA-456"])

• targetStatus (필수): 모든 문제에 대해 설정할 대상 상태(예: "진행 중")

선형 관리 주기

선형 사이클(스프린트)을 생성, 업데이트 또는 정보 가져오기:

• action (필수): 수행할 작업: "create", "update", "get" 또는 "list"

• teamId (필수): 사이클을 관리하기 위한 팀 ID

• cycleId (선택 사항, 업데이트 및 가져오기 작업에 필수): 사이클 ID

• name (선택 사항, 생성 시 필수): 사이클 이름

• startDate (선택 사항, 생성 시 필수): ISO 형식(YYYY-MM-DD)의 시작 날짜

• endDate (선택 사항, 생성 시 필수): ISO 형식(YYYY-MM-DD)의 종료 날짜

• description (선택 사항): 사이클 설명

Related MCP server: Linear MCP Server

개발자 설정

1. Linear 설정 > API 섹션에서 Linear API 키를 받으세요.

2. 프로젝트 루트에 .env 파일을 만듭니다.

지엑스피1

3. 종속성 설치:

4. 서버를 시작합니다:

기술적 세부 사항

• TypeScript 및 Model Context Protocol SDK로 구축됨

• API 상호작용을 위해 Linear SDK를 사용합니다.

• 오류 처리, 속도 제한 및 연결 관리가 포함됩니다.

• 구성 가능한 재시도 시도를 통해 자동 재연결을 지원합니다.

• 연결 상태를 위한 하트비트 모니터링을 구현합니다.

• 디버그 모드에서 자세한 로깅을 제공합니다.

• 성능 향상을 위한 메모리 내 캐싱 시스템을 갖추고 있습니다.

• 대용량 결과 집합을 처리하기 위한 페이지 분할을 지원합니다.

• 대량 작업에 대한 일괄 처리를 구현합니다.

성능 및 안정성

이 서버에는 성능과 안정성을 위한 포괄적인 기능이 포함되어 있습니다.

캐싱 시스템

• 자주 액세스되는 데이터(팀, 워크플로 상태)에 대한 메모리 내 캐싱

• 캐시 항목에 대한 구성 가능한 TTL(수명)

• 만료된 캐시 항목의 자동 정리

• 디버그 모드에서 사용 가능한 캐시 통계

오류 처리

• 구성 가능한 시간 초과를 통한 API 시간 초과 보호

• 연결 손실 시 자동 재연결 시도

• 타임스탬프와 컨텍스트를 포함한 자세한 오류 로깅

• 정리를 통한 우아한 종료 처리

• 연결 상태를 위한 하트비트 모니터링

성능 최적화

• 대량 작업을 위한 일괄 처리

• 대규모 결과 집합에 대한 페이지 매김 지원

• 동시 작업을 위한 Promise.all을 사용한 병렬 처리

• 최소한의 API 호출로 효율적인 데이터 가져오기

종속성

• @linear/sdk : Linear API 클라이언트

• @modelcontextprotocol/sdk : MCP 서버 구현

• zod : 런타임 유형 검사 및 검증

• dotenv : 환경 변수 관리

• TypeScript 및 관련 개발 도구

종속성의 전체 목록을 보려면 package.json 참조하세요.

대장간 배치

제공된 구성 파일을 사용하여 이 서버를 Smithery.ai 에 배포할 수 있습니다.

필수 조건

• Smithery.ai 계정

• 선형 API 키

배포 단계

1. 이 저장소를 Smithery에 추가하거나 기존 서버를 청구하세요.

2. 배포 탭에 액세스합니다(인증된 소유자만 해당)

3. Linear API 키로 배포를 구성하세요

4. 서버 배포

구성 파일

저장소에는 Smithery 배포에 필요한 두 가지 필수 파일이 포함되어 있습니다.

1. Dockerfile : 서버 빌드 프로세스를 정의합니다.

   • Node.js 18 Alpine을 기본 이미지로 사용합니다.

   • 종속성을 설치하고 TypeScript 코드를 빌드합니다.

   • 서버를 실행하기 위한 명령을 설정합니다

2. smithery.yaml : 서버 시작 구성을 정의합니다.

   • 서버를 실행하기 위한 명령을 지정합니다

   • 필수 구성 매개변수(선형 API 키)를 정의합니다.

   • 환경 변수 설정을 처리합니다

로컬 테스트

MCP Inspector를 사용하여 Smithery 구성을 로컬로 테스트할 수 있습니다.