타이가 MCP 다리

파이썬 3.10+ 라이센스: MIT

개요

Taiga MCP Bridge는 Taiga 프로젝트 관리 플랫폼을 MCP(Model Context Protocol)와 연결하는 강력한 통합 계층으로, AI 도구와 워크플로가 Taiga 리소스와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 합니다.

이 브리지는 AI 에이전트에게 다음을 위한 포괄적인 도구와 리소스 세트를 제공합니다.

Taiga에서 프로젝트, 에픽, 사용자 스토리, 작업 및 이슈를 생성하고 관리합니다.
스프린트와 이정표 추적
작업 항목 할당 및 업데이트
프로젝트 아티팩트에 대한 자세한 정보 쿼리
프로젝트 멤버 및 권한 관리

이 브리지는 MCP 표준을 사용하여 AI 시스템이 프로젝트 상태에 대한 상황적 인식을 유지하고 복잡한 프로젝트 관리 작업을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있도록 합니다.

Related MCP server: Targetprocess MCP Server

특징

포괄적인 리소스 지원

브리지는 완전한 CRUD 작업을 통해 다음 Taiga 리소스를 지원합니다.

프로젝트 : 프로젝트 설정 및 메타데이터를 생성, 업데이트 및 관리합니다.
에픽 : 여러 스프린트에 걸쳐 있는 대규모 기능 관리
사용자 스토리 : 세부적인 요구 사항 및 승인 기준 처리
작업 : 사용자 스토리 내에서 더 작은 작업 단위를 추적합니다.
이슈 : 버그, 질문, 개선 요청 관리
스프린트(마일스톤) : 시간 상자 간격으로 작업을 계획하고 추적합니다.

설치

이 프로젝트에서는 빠르고 안정적인 Python 패키지 관리를 위해 uv를 사용합니다.

필수 조건

Python 3.10 이상
uv 패키지 관리자

기본 설치

지엑스피1

개발 설치

개발용(테스트 및 코드 품질 도구 포함):

./install.sh --dev

수동 설치

수동으로 설치하려면 다음을 수행하세요.

# Production dependencies only uv pip install -e . # With development dependencies uv pip install -e ".[dev]"

구성

브리지는 환경 변수나 .env 파일을 통해 구성할 수 있습니다.

환경 변수	설명	기본
`TAIGA_API_URL`	Taiga API의 기본 URL	http://localhost:9000
`SESSION_EXPIRY`	세션 만료 시간(초)	28800(8시간)
`TAIGA_TRANSPORT`	전송 모드(stdio 또는 sse)	stdio
`REQUEST_TIMEOUT`	API 요청 시간 초과(초)	30
`MAX_CONNECTIONS`	최대 HTTP 연결 수	10
`MAX_KEEPALIVE_CONNECTIONS`	최대 keepalive 연결	5
`RATE_LIMIT_REQUESTS`	분당 최대 요청 수	100
`LOG_LEVEL`	로깅 레벨	정보
`LOG_FILE`	로그 파일 경로	taiga_mcp.log

프로젝트 루트에 .env 파일을 만들어 다음 값을 설정합니다.

TAIGA_API_URL=https://api.taiga.io/api/v1/ TAIGA_TRANSPORT=sse LOG_LEVEL=DEBUG

용법

stdio 모드로

다음 json을 Claude 앱이나 커서의 mcp 설정 섹션에 붙여넣으세요.

{ "mcpServers": { "taigaApi": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "<path to local pyTaigaMCP folder>", "run", "src/server.py" ], "env": { "TAIGA_TRANSPORT": "<stdio|sse>", "TAIGA_API_URL": "<Taiga API Url (ex: http://localhost:9000)", "TAIGA_USERNAME": "<taiga username>", "TAIGA_PASSWORD": "<taiga password>" } } }

다리 달리기

다음을 사용하여 MCP 서버를 시작합니다.

# Default stdio transport ./run.sh # For SSE transport ./run.sh --sse

또는 수동으로:

# For stdio transport (default) uv run python src/server.py # For SSE transport uv run python src/server.py --sse

운송 모드

서버는 두 가지 전송 모드를 지원합니다.

stdio(표준 입출력) - 터미널 기반 클라이언트를 위한 기본 모드
SSE(Server-Sent Events) - 서버 푸시 기능을 갖춘 웹 기반 전송

운송 모드는 여러 가지 방법으로 설정할 수 있습니다.

run.sh 또는 server.py와 함께 --sse 플래그 사용(기본값은 stdio)
TAIGA_TRANSPORT 환경 변수 설정
.env 파일에 TAIGA_TRANSPORT=sse 추가

인증 흐름

이 MCP 브리지는 세션 기반 인증 모델을 사용합니다.

로그인 : 클라이언트는 먼저 login 도구를 사용하여 인증해야 합니다.
session = client.call_tool("login", { "username": "your_taiga_username", "password": "your_taiga_password", "host": "https://api.taiga.io" # Optional }) # Save the session_id from the response session_id = session["session_id"]
도구 및 리소스 사용 : 모든 API 호출에 session_id 포함합니다.
# For resources, include session_id in the URI projects = client.get_resource(f"taiga://projects?session_id={session_id}") # For project-specific resources epics = client.get_resource(f"taiga://projects/123/epics?session_id={session_id}") # For tools, include session_id as a parameter new_project = client.call_tool("create_project", { "session_id": session_id, "name": "New Project", "description": "Description" })
세션 상태 확인 : 세션이 여전히 유효한지 확인할 수 있습니다.
status = client.call_tool("session_status", {"session_id": session_id}) # Returns information about session validity and remaining time
로그아웃 : 작업이 끝나면 로그아웃하여 세션을 종료할 수 있습니다.
client.call_tool("logout", {"session_id": session_id})

예: 프로젝트 생성 워크플로 완료

에픽과 사용자 스토리를 사용하여 프로젝트를 만드는 전체 예는 다음과 같습니다.

from mcp.client import Client # Initialize MCP client client = Client() # Authenticate and get session ID auth_result = client.call_tool("login", { "username": "admin", "password": "password123", "host": "https://taiga.mycompany.com" }) session_id = auth_result["session_id"] # Create a new project project = client.call_tool("create_project", { "session_id": session_id, "name": "My New Project", "description": "A test project created via MCP" }) project_id = project["id"] # Create an epic epic = client.call_tool("create_epic", { "session_id": session_id, "project_id": project_id, "subject": "User Authentication", "description": "Implement user authentication features" }) epic_id = epic["id"] # Create a user story in the epic story = client.call_tool("create_user_story", { "session_id": session_id, "project_id": project_id, "subject": "User Login", "description": "As a user, I want to log in with my credentials", "epic_id": epic_id }) # Logout when done client.call_tool("logout", {"session_id": session_id})

개발

프로젝트 구조

pyTaigaMCP/ ├── src/ │ ├── server.py # MCP server implementation with tools │ ├── taiga_client.py # Taiga API client with all CRUD operations │ ├── tools.py # MCP tools definitions │ └── config.py # Configuration settings with Pydantic ├── tests/ │ ├── conftest.py # Shared pytest fixtures │ ├── unit/ # Unit tests │ └── integration/ # Integration tests ├── pyproject.toml # Project configuration and dependencies ├── install.sh # Installation script ├── run.sh # Server execution script └── README.md # Project documentation

테스트

pytest로 테스트 실행:

# Run all tests pytest # Run only unit tests pytest tests/unit/ # Run only integration tests pytest tests/integration/ # Run tests with specific markers pytest -m "auth" # Authentication tests pytest -m "core" # Core functionality tests # Run tests with coverage reporting pytest --cov=src

디버깅 및 검사

디버깅을 위해 포함된 검사기 도구를 사용하세요.

# Default stdio transport ./inspect.sh # For SSE transport ./inspect.sh --sse # For development mode ./inspect.sh --dev

오류 처리

모든 API 작업은 다음 형식으로 표준화된 오류 응답을 반환합니다.

{ "status": "error", "error_type": "ExceptionClassName", "message": "Detailed error message" }

성능 고려 사항

브리지는 여러 가지 성능 최적화를 구현합니다.

연결 풀링 : 더 나은 성능을 위해 HTTP 연결을 재사용합니다.
속도 제한 : Taiga API 과부하 방지
재시도 메커니즘 : 지수적 백오프를 통해 실패한 요청을 자동으로 재시도합니다.
세션 정리 : 만료된 세션을 정기적으로 정리하여 리소스를 확보합니다.

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )
개발 종속성 설치( ./install.sh --dev )
변경 사항을 만드세요
테스트 실행( pytest )
변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )
브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )
풀 리퀘스트 열기

특허

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

감사의 말

탁월한 프로젝트 관리 플랫폼을 제공하는 Taiga
표준화된 AI 커뮤니케이션 프레임워크를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
이 프로젝트를 형성하는 데 도움을 준 모든 기여자

Taiga MCP Bridge