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 제목teamId
(필수): 문제를 생성할 팀 IDdescription
(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 텍스트teamId
(선택 사항): 팀별 필터링status
(선택 사항): 상태별 필터링assigneeId
(선택 사항): 담당자로 필터링priority
(선택 사항): 우선순위 수준(0-4)limit
(선택 사항, 기본값: 10): 페이지당 최대 결과 수cursor
(선택 사항): 다음 페이지를 가져오기 위한 페이지 번호 커서sortBy
(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 IDstatus
(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 IDcycleId
(선택 사항, 업데이트 및 가져오기 작업에 필수): 사이클 IDname
(선택 사항, 생성 시 필수): 사이클 이름startDate
(선택 사항, 생성 시 필수): ISO 형식(YYYY-MM-DD)의 시작 날짜endDate
(선택 사항, 생성 시 필수): ISO 형식(YYYY-MM-DD)의 종료 날짜description
(선택 사항): 사이클 설명
개발자 설정
- Linear 설정 > API 섹션에서 Linear API 키를 받으세요.
- 프로젝트 루트에
.env
파일을 만듭니다.
지엑스피1
- 종속성 설치:
- 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 구현zod
: 런타임 유형 검사 및 검증dotenv
: 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
- 이 저장소를 Smithery에 추가하거나 기존 서버를 청구하세요.
- 배포 탭에 액세스합니다(인증된 소유자만 해당)
- Linear API 키로 배포를 구성하세요
- 서버 배포
구성 파일
저장소에는 Smithery 배포에 필요한 두 가지 필수 파일이 포함되어 있습니다.
- Dockerfile : 서버 빌드 프로세스를 정의합니다.
- Node.js 18 Alpine을 기본 이미지로 사용합니다.
- 종속성을 설치하고 TypeScript 코드를 빌드합니다.
- 서버를 실행하기 위한 명령을 설정합니다
- 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.
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 AI 모델이 Linear와 상호 작용하여 문제 추적 및 프로젝트 관리를 수행할 수 있도록 하여 문제 생성, 검색, 스프린트 관리, 대량 상태 업데이트와 같은 기능을 지원합니다.
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