framedeck-mcp
framedeck-mcp
Framedeck용 MCP 서버 — 모든 AI 어시스턴트를 콘텐츠 제작 파이프라인에 연결하세요.
Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot 및 모든 MCP 호환 클라이언트와 작동합니다.
빠른 시작
framedeck.app > 설정 > API 키에서 API 키를 받으세요.
AI 어시스턴트 설정에 추가하세요 (아래 참조).
Related MCP server: Calq MCP
설정
Claude Code
claude mcp add framedeck -e FRAMEDECK_API_KEY=your_key_here -- npx -y framedeck-mcpClaude Desktop
claude_desktop_config.json에 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"framedeck": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "framedeck-mcp"],
"env": {
"FRAMEDECK_API_KEY": "your_key_here"
}
}
}
}기타 MCP 클라이언트
환경 변수 FRAMEDECK_API_KEY를 설정하고 다음을 실행하세요:
npx framedeck-mcp사용 예시
AI 어시스턴트와 자연스럽게 대화하세요. 다음은 세 가지 엔드투엔드 워크플로우 예시입니다:
예시 1 — 아이디어 포착 및 승격
사용자: *"영상 아이디어 3개가 떠올랐어: 칼갈이 튜토리얼, Sony A7IV 리뷰, 브이로그. 내 아이디어 풀에 추가해줘."
Claude (MCP 경유): 세 가지 제목으로
create_multiple_cards를 호출합니다. 아이디어 풀의 "아이디어" 단계에 저장됩니다.사용자: *"칼갈이 영상은 진행할 거야. 실제 제작 단계로 승격해줘."
Claude:
graduate_to_production을 호출하여 전체 단계(아이디어 → 대본 작성 → 촬영 → 편집 → 게시)가 포함된 새로운 전용 제작 프로젝트를 생성하고 아이디어 카드를 이동시킵니다.
예시 2 — 제작일 계획
사용자: *"Sony 리뷰 영상에 하위 작업을 추가해줘: 인트로 작성, 제품 샷 촬영, 내레이션 녹음, B-roll 편집, 색 보정, 최종 내보내기."
Claude:
set_active_board를 호출하여 "Sony A7IV 리뷰"로 설정한 다음, "촬영" 단계에 6개의 하위 작업을create_multiple_cards로 생성합니다.사용자: *"인트로와 제품 샷 촬영은 완료로 표시해줘."
Claude:
move_card를 두 번 호출하여 해당 카드를 "완료" 단계로 이동시킵니다.
예시 3 — 프로젝트 개요 확인
사용자: *"내 채널 상황이 어때? 기한이 지난 게 있어?"
Claude: 각 제작 프로젝트에 대해
get_board_overview를 호출합니다. 단계별 카드 수, 빨간색으로 강조된 기한 경과 항목, 주의가 필요한 제작 프로젝트를 요약하여 반환합니다.사용자: *"지금 나한테 할당된 작업이 뭐야?"
Claude:
get_my_cards를 호출하여 보드 및 상태별로 그룹화된 본인의 모든 카드를 나열합니다.
도구 (32)
도구 | 설명 |
| 활성 제작 컨텍스트 설정 |
| 현재 활성 제작 프로젝트 표시 |
| 모든 제작/프로젝트 나열 |
| 새로운 제작 또는 프로젝트 생성 |
| 보드의 단계 나열 |
| 새로운 단계 생성 |
| 단계 삭제 |
| 필터를 사용하여 카드/프레임 나열 |
| 카드/프레임 생성 |
| 일괄 생성 (최대 50개) |
| 제목, 설명, 우선순위, 마감일 업데이트 |
| 다른 단계로 이동 |
| 영구 삭제 |
| 소프트 삭제 (복구 가능) |
| 체크리스트 및 라벨과 함께 복사 |
| 카드 색상 지정 |
| 댓글 추가 |
| 하위 작업 추가 |
| 하위 작업 체크/체크 해제 |
| 카드에 라벨 추가 |
| 라벨 제거 |
| 전체 카드 정보 |
| 키워드로 검색 |
| 팀원 할당 |
| 상태별로 그룹화된 카드 |
| 기한 경과 항목이 포함된 보드 요약 |
| 모든 라벨 나열 |
| 라벨 생성 |
| Git 커밋을 카드에 연결 |
| 소요 시간 기록 |
| 활동 요약 |
| 아이디어를 전체 제작 프로젝트로 승격 |
듀얼 모드
Framedeck은 두 가지 보드 모드를 지원합니다:
크리에이터 모드: 제작, 단계, 프레임 — 콘텐츠 파이프라인용
클래식 모드: 프로젝트, 단계, 카드 — 표준 프로젝트 관리용
MCP 서버는 각 보드의 모드에 따라 올바른 용어를 자동으로 사용합니다.
아이디어 풀
보드를 지정하지 않고 아이디어를 추가하면 자동으로 아이디어 풀에 저장됩니다. 아이디어가 준비되면 graduate_to_production을 사용하여 전체 단계(아이디어 > 대본 작성 > 촬영 > 편집 > 게시)가 포함된 전용 제작 프로젝트를 생성하세요.
안전 주석
모든 도구에는 MCP 안전 주석(readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint)이 포함되어 있어, AI 클라이언트가 delete_card, delete_column, archive_card와 같은 파괴적인 작업을 수행하기 전에 사용자에게 경고할 수 있습니다.
개인정보 보호 및 지원
개인정보 처리방침: https://framedeck.app/privacy
서비스 이용약관: https://framedeck.app/terms
라이선스
MIT
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
32 tool updates
v0.1.0- First observed
add_checklist_item - First observed
add_comment - First observed
add_labels_to_card - First observed
archive_card - First observed
assign_card - First observed
create_board - First observed
create_card - First observed
create_column - First observed
create_label - First observed
create_multiple_cards - First observed
delete_card - First observed
delete_column - First observed
duplicate_card - First observed
get_active_board - First observed
get_board_overview - First observed
get_card_details - First observed
get_my_cards - First observed
get_sprint_summary - First observed
graduate_to_production - First observed
link_commit - First observed
list_boards - First observed
list_cards - First observed
list_columns - First observed
list_labels - First observed
log_work - First observed
move_card - First observed
remove_label_from_card - First observed
search_cards - First observed
set_active_board - First observed
set_card_color - First observed
toggle_checklist_item - First observed
update_card
TDQS
Scored across 32 tools
Tools are semantically distinct with clear resource targeting (card vs board vs column vs label) and action specificity (create vs duplicate vs graduate, add vs toggle). While the large set creates cognitive load, descriptive prefixes prevent overlap between similar operations like list_cards (filtered) and search_cards (keyword across all boards).
Exemplary consistency across all 32 tools. Every name follows snake_case with standardized verb_object structure (e.g., create_card, add_labels_to_card, set_active_board, toggle_checklist_item). Verbs are uniform throughout the CRUD and lifecycle operations.
32 tools significantly exceeds the threshold for effective agent selection (25+). The surface is overly granular, exposing fine-grained operations (separate tools for color, checklist items, single vs batch create) that could be consolidated into parameters, increasing selection error rates.
Strong coverage of the project management domain including full card lifecycle, board/column management, labeling, assignment, time tracking, and git integration. Minor gaps exist (no delete board, no update/delete comment), but core video production workflows (graduate_to_production, Idea Pool) are well supported.
Maintenance
Related MCP Connectors
Collaborative whiteboard MCP server — create objects, connectors, C4 diagrams, and manage boards
MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)
MCP server for Product Management
Hosted MCP server for AI-driven data ops. Create apps, manage schemas, and CRUD structured data.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA comprehensive Model Context Protocol (MCP) server for Notion integration with enhanced functionality, robust error handling, production-ready features, and bulletproof validation.5-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA comprehensive MCP server for time tracking, project management, and AI-powered memory storage using semantic search. It enables users to log time, manage client billing, and capture shared or personal ideas through integrated tools and team collaboration features.1-
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server for Fizzy kanban task management with tools for boards, cards, comments, and checklists.725 npm3AGPL 3.0
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server for YouTube creator-ops — video metadata, comments, playlists, channel analytics, plus a ComfyUI bridge for AI thumbnail generation.1546 npm1MIT