hybrid server

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

Integrations

Supports testing functionality with pytest as shown in the development workflow, with commands for running different test suites.
Provides tools for Python project management with features like project structure organization and IDE integration.

MCP 애자일 플로우

FastMCP를 사용하여 최신 리소스 기반 API로 AI 지원 애자일 개발 워크플로를 관리하기 위한 포괄적인 시스템입니다.

상태

✅ 마이그레이션 완료 : 레거시 서버에서 FastMCP 구현으로의 마이그레이션이 완전히 완료되었습니다. 모든 레거시 코드와 테스트가 제거되었습니다.

개요

MCP Agile Flow 프로젝트는 공식 MCP SDK의 FastMCP를 활용한 리소스 기반 접근 방식을 사용하며, 다음 사항에 중점을 둡니다.

RESTful API 디자인 - 데이터 액세스를 위한 깔끔하고 직관적인 리소스 URI
리소스 우선 아키텍처 - 데이터 검색 및 상태 표현에 최적화됨
동작 지향 도구 - 상태를 수정하는 작업에만 사용되는 도구

주요 특징

Agile 문서화 : 포괄적인 AI 문서 생성 및 유지 관리
프로젝트 구조 : AI가 생성한 파일 및 디렉토리로 프로젝트를 구성하세요
IDE 통합 : 다양한 AI IDE(Cursor, Windsurf, Cline)와 직접 통합
워크플로 관리 : Agile 스토리 및 진행 상황 추적
직관적인 API 구조 : RESTful 계층 구조로 구성된 리소스
간소화된 통합 : 리소스 URI에 대한 직접 매핑
향상된 성능 : 데이터 액세스 패턴에 최적화됨

시작하기

MCP Agile Flow를 사용하려면:

패키지를 설치하세요:지엑스피1
코드에서 가져오기:
from mcp_agile_flow import call_tool, call_tool_sync # Use async interface result = await call_tool("get-project-settings", {}) # Or use sync interface result = call_tool_sync("get-project-settings", {})

MCP 클라이언트 구성

중요: 구성 업데이트가 필요합니다.

이전에 MCP Agile Flow를 구성했다면 구성을 업데이트해야 합니다. fastmcp_server.py 모듈은 코드 정리 작업의 일환으로 제거되었으며, 기능은 기본 패키지에 통합되었습니다.

다음에서 MCP 클라이언트 구성을 업데이트하세요.

{
    "name": "mcp-agile-flow",
    "server": {
        "type": "module",
        "module": "mcp_agile_flow.fastmcp_server",
        "entry_point": "run"
    }
}

에게:

{
    "name": "mcp-agile-flow",
    "server": {
        "type": "module",
        "module": "mcp_agile_flow",
        "entry_point": "main"
    }
}

Cursor 사용자의 경우 mcp.json 파일(일반적으로 ~/.cursor/mcp.json에 있음)도 업데이트하세요.

"mcp-agile-flow": {
  "command": "/path/to/python",
  "args": [
    "-m",
    "mcp_agile_flow"  // Updated from "mcp_agile_flow.fastmcp_server"
  ],
  "autoApprove": [
    // ...
  ]
}

명령줄 사용법

명령줄에서 직접 서버를 실행할 수도 있습니다.

# Using Python (logs disabled by default)
python -m mcp_agile_flow

# Enable normal logging
python -m mcp_agile_flow --verbose

# Debug mode (most verbose logging)
python -m mcp_agile_flow --debug

사용 가능한 도구

MCP Agile Flow는 다음과 같은 여러 도구를 제공합니다.

get-project-settings : 경로 및 환경 변수를 포함한 프로젝트 설정을 가져옵니다.
initialize-ide : 특정 IDE에 대한 프로젝트 디렉토리 구조를 초기화합니다.
initialize-ide-rules : 특정 IDE에 대한 AI 규칙 파일을 초기화합니다.
prime-context : 프로젝트 문서를 분석하고 맥락적 이해를 구축합니다.
migrate-mcp-config : 서로 다른 IDE 간 MCP 구성 마이그레이션
think : 복잡한 추론과 단계별 분석을 위해 생각을 기록하다
get-thoughts : 현재 세션에 기록된 모든 생각을 검색합니다.
clear-thoughts : 현재 세션에서 기록된 모든 생각을 지웁니다.
get-thought-stats : 현재 세션에 기록된 생각에 대한 통계를 가져옵니다.
process-natural-language : 자연어 명령을 처리하고 적절한 도구로 라우팅합니다.

자연어 명령

MCP Agile Flow는 자연어 명령을 지원하여 정확한 명령 이름을 기억하지 않고도 도구와 더 쉽게 상호 작용할 수 있습니다. 대화형 구문을 입력하기만 하면 시스템이 사용자의 의도를 자동으로 감지하여 올바른 매개변수를 사용하여 적절한 도구에 매핑합니다.

지원되는 명령 유형

마이그레이션 명령

서로 다른 IDE 간에 MCP 구성을 마이그레이션하려면:

"mcp 구성을 claude-desktop으로 마이그레이션"
"커서에서 claude-desktop으로 구성을 마이그레이션합니다"
"윈드서프에 mcp 설정 복사"
"클라인으로 구성 전송"
"커서에서 roo로 mcp 설정 이동"

소스 IDE가 지정되지 않으면 기본적으로 "cursor"가 사용됩니다.

참고 : 유효한 IDE 이름은 "cursor", "windsurf-next", "windsurf", "cline", "roo", "claude-desktop"입니다.

초기화 명령

특정 IDE에 대한 규칙으로 프로젝트를 초기화하려면:

"클로드에 대한 IDE 초기화"
"윈드서핑을 위한 설정 규칙"
"클라인에 대한 아이디어 만들기"
"조종사 규칙 초기화"

프로젝트 설정 명령

포괄적인 프로젝트 설정을 얻으려면:

"프로젝트 설정 가져오기"
"설정 표시"
"프로젝트 설정"

컨텍스트 분석 명령

프로젝트 문서를 분석하려면:

"주요 맥락"
"프로젝트 컨텍스트 분석"
"컨텍스트 구축"

생각 명령

생각을 기록하려면:

"[여기에 당신의 생각을] 생각해 보세요"

사용 예

다음은 이러한 명령을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

from mcp_agile_flow import process_natural_language

# Migrate configuration from Cursor to Claude
result = process_natural_language("migrate mcp config to claude-desktop")

# Initialize rules for Windsurf
result = process_natural_language("initialize ide for windsurf")

# Get project settings
result = process_natural_language("get project settings")

# Prime the context
result = process_natural_language("prime context")

# Record a thought
result = process_natural_language("think about how to improve code quality")

명령줄에서 사용

MCP Agile Flow CLI를 사용하여 자연어 명령을 사용할 수도 있습니다.

python -m mcp_agile_flow process-natural-language "migrate mcp config to claude-desktop"

오류 처리

시스템이 명령을 인식할 수 없는 경우, 명령을 감지할 수 없으며 더 구체적인 표현을 사용하라는 오류 메시지가 반환됩니다.

명령 확장

자연어 명령 감지 기능은 utils.py 에서 정규 표현식을 사용하여 구현됩니다. 새로운 명령 패턴에 대한 지원을 추가하려면 detect_mcp_command 함수에 적절한 정규 표현식 패턴을 추가하세요.

개발

개발을 설정하려면:

저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/yourusername/mcp-agile-flow.git cd mcp-agile-flow
가상 환경 만들기:
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
개발 종속성 설치:
pip install -e ".[dev]"
테스트 실행:
pytest
일반적인 Makefile 명령어:
make test # Run all tests make test-nl-commands # Test natural language command functionality make test-core # Run core tests only make coverage # Generate coverage report make clean # Clean build artifacts make clean-all # Clean everything including venv make clean-archived # Remove archived legacy files

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

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