Quarterback

필드를 읽고, 플레이를 호출하세요.

다중 프로젝트 운영자를 위한 전략적 작업 우선순위 지정 및 에이전트 오케스트레이션 도구입니다.

다른 모든 AI 작업 관리자는 하나의 프로젝트를 하위 작업으로 분해합니다. Quarterback은 5요소 가중치 점수 엔진, 조직적 맥락, 시간 인식 계획을 사용하여 현재 열 개의 프로젝트 중 무엇을 우선시해야 할지 결정하도록 돕습니다. 로컬에서 실행되며 비용이 들지 않고, 독립형 CLI 및 Claude용 MCP 서버로 작동합니다.

Quarterback이 차별화되는 점

빠른 시작

# Install
pip install quarterback

# Initialize (creates ~/.quarterback/)
quarterback init

# Interactive setup wizard — walks you through org, goals, workflows, projects, constraints
quarterback setup

# Add your first project and tasks
quarterback add "Launch landing page" --project "My Startup" --priority 4 --effort 3 --impact 5
quarterback add "Write blog post" --project "Content" --priority 3 --effort 2 --impact 3

# See what to work on
quarterback priorities

# Find quick wins
quarterback quick-wins

# Plan your day with time awareness
quarterback plan-day

LLM 기반 설정 (MCP를 통해)

Quarterback을 MCP 서버로 사용할 때 LLM에게 *"Set up Quarterback for me"*라고 요청하세요. 그러면 setup_quarterback 도구를 호출하여 비즈니스, 목표, 워크플로우, 프로젝트, 제약 조건 및 지식 베이스(Playbook)에 대해 대화형으로 인터뷰한 다음, 모든 구성 파일과 데이터베이스 레코드를 한 번에 작성합니다. 수동으로 YAML을 편집할 필요가 없습니다.

MCP 서버

Quarterback은 Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, OpenAI 에이전트 등 모든 MCP 호환 클라이언트와 작동합니다. 23개의 모든 도구는 LLM 특정 종속성 없이 표준 MCP 프로토콜(stdio를 통한 JSON-RPC)을 사용합니다.

# Install with MCP support
pip install quarterback[mcp]

Claude Desktop 구성(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "quarterback": {
      "command": "quarterback-server"
    }
  }
}

또는 Claude Code(~/.claude/settings.json)의 경우:

{
  "mcpServers": {
    "quarterback": {
      "command": "quarterback-server"
    }
  }
}

동일한 quarterback-server 명령이 모든 MCP 클라이언트에서 작동합니다. 클라이언트의 서버 구성에 추가하기만 하면 됩니다.

그런 다음 LLM에게 *"What should I work on today?"*라고 물어보세요. 그러면 23개의 Quarterback 도구를 모두 사용하여 우선순위를 분석합니다.

기능

5요소 우선순위 지정 엔진

모든 작업은 다섯 가지 차원에서 점수가 매겨집니다:

자문 문서 시스템

외부 기사, 서적 및 조언을 조직적 맥락에 비추어 분석합니다:

# Import and auto-analyze an article
quarterback advisory-add --title "Growth Strategy" --url https://example.com/article

# Review the analysis
quarterback advisory-view --id 1

# Approve recommendations (optionally create tasks)
quarterback advisory-approve --id 1 --approve 1,3,5 --create-tasks

분석기는 모든 권장 사항을 목표 및 제약 조건과 대조하여 충돌 및 시너지 효과를 표시합니다.

에이전트 오케스트레이션

구성 가능한 자율성을 통해 자율 에이전트 실행을 위한 작업을 표시합니다:

• 초안(Draft): 에이전트가 검토를 위한 초안을 작성합니다.

• 체크포인트(Checkpoint): 에이전트가 주요 결정 단계에서 승인을 위해 일시 중지합니다.

• 자율(Autonomous): 에이전트가 완료될 때까지 실행됩니다.

작업이 준비되면 웹훅이 자동화 계층(n8n, Zapier, 사용자 지정)에 알립니다.

Playbook — 지식 위키

Playbook은 Quarterback의 컴파일된 지식 계층입니다. 이는 LLM이 유지 관리하는 마크다운 위키로, 로컬 CLI, MCP 또는 자율 에이전트 등 모든 세션에 프로젝트, 결정 및 전략에 대한 동일한 표준 맥락을 제공합니다.

해결하는 문제: Playbook이 없으면 각 AI 세션은 새로 시작되며 희소한 신호로부터 조직적 맥락을 다시 도출해야 합니다. 동일한 쿼리를 실행하는 두 세션이 독립적으로 이해를 재구성하기 때문에 서로 다른 결과를 생성할 수 있습니다. Playbook은 모든 세션이 읽을 수 있는 축적된 지식을 제공합니다.

작동 방식:

~/playbook/                          (or ~/.quarterback/playbook/)
├── CLAUDE.md                        # Schema — how the LLM reads/writes pages
├── raw/                             # Drop zone for source material
└── wiki/
    ├── index.md                     # Master catalog — read this first
    ├── entities/                    # Companies, products, clients, tools
    ├── concepts/                    # Patterns, strategies, recurring themes
    ├── decisions/                   # Decisions with rationale and alternatives
    ├── compiled/                    # QB-compatible files for task scoring
    │   ├── goals.md                 # Read by QB's prioritization engine
    │   └── constraints.md           # Read by QB's conflict detection
    └── log.md                       # Append-only operations record

설정: Playbook은 quarterback setup(또는 MCP 설정 마법사) 중에 자동으로 생성됩니다. 인터뷰에서 주요 엔티티, 개념 및 결정에 대해 묻고 초기 위키 페이지를 생성합니다.

Playbook이 없는 경우: Quarterback은 이전과 동일하게 작동하며 ~/.quarterback/org-context/ 파일에서 목표와 제약 조건을 읽습니다. Playbook은 선택 사항입니다.

Playbook이 있는 경우: Quarterback은 Playbook에서 compiled/goals.md와 compiled/constraints.md를 먼저 읽고, Playbook이 초기화되지 않은 경우 org-context/ 파일로 대체합니다. LLM은 전체 조직적 맥락을 위해 wiki/index.md를 읽습니다.

# Check Playbook status
quarterback playbook status

# Browse the index
quarterback playbook index

# List pages by category
quarterback playbook list --category entities

# Read a specific page
quarterback playbook read entities/my-product.md

# Search across all pages
quarterback playbook search "budget"

Obsidian 통합 (선택 사항): 설정 중에 Playbook을 Obsidian 볼트로 구성하도록 선택할 수 있습니다. 그래프 시각화 및 시각적 편집을 위해 Obsidian에서 Playbook 폴더를 엽니다. 프로그래밍 방식 액세스를 위해 Obsidian MCP 서버를 설치하세요. Obsidian 종속성은 필요하지 않으며, Playbook은 일반 마크다운 파일로 작동합니다.

CI/CD 파이프라인 통합

Quarterback의 CLI 및 웹훅 시스템은 자동화된 파이프라인에 자연스럽게 적합합니다. 작업 상태를 업데이트하고, 결과물을 기록하며, 사람의 개입 없이 다운스트림 작업을 트리거합니다.

파이프라인 내 직접 CLI

모든 CI/CD 단계에 Quarterback 명령을 추가하세요. CLI는 상태 비저장이며 스크립트 작성이 가능합니다:

# GitHub Actions example: auto-update task on deploy
- name: Mark deploy task complete
  run: |
    pip install quarterback
    export QUARTERBACK_HOME=${{ runner.temp }}/.quarterback
    quarterback update 42 --status completed --notes "Deployed via CI, SHA: ${{ github.sha }}"

# After test suite passes, log results to a task
- name: Report test results
  run: |
    quarterback update 38 --notes "Tests passed: 106/106, coverage 87%. Build #${{ github.run_number }}"

# Nightly: check for overdue deliverables and alert
- name: Nightly priority check
  run: |
    quarterback alert-check
    quarterback priorities today --limit 5

웹훅을 사용한 에이전트 CI/CD

웹훅을 등록하고 자동화 계층이 실시간으로 작업 이벤트에 반응하도록 하세요:

# Register a webhook pointing at your n8n/Zapier/custom endpoint
quarterback-server  # MCP tools available, or use CLI:

# In your automation script: mark a task agent-ready after PR merge
import subprocess
subprocess.run([
    "quarterback", "update", "55",
    "--status", "completed",
    "--notes", f"PR #{pr_number} merged. Deployed to staging."
])

사용 사례:

환경 간 공유 데이터베이스

여러 환경을 동일한 Quarterback 인스턴스에 연결하세요:

# All CI runners share one database via mounted volume or network path
export QUARTERBACK_HOME=/shared/quarterback

# Or per-environment with migration
quarterback migrate /path/to/source

이를 통해 로컬 CLI, CI 파이프라인 및 MCP 연결 에이전트가 모두 동일한 작업 그래프를 읽고 쓸 수 있으므로 수동 및 자동화된 워크플로우 전반에서 단일 진실 공급원을 제공합니다.

시간 인식 계획

quarterback plan-day

근무 시간, 점심시간, 회의를 위한 완충 시간 및 현재 시간을 고려하여 남은 하루에 실제로 적합한 작업을 제안합니다.

구성

조직적 맥락

quarterback init 후 대화형 마법사를 위해 quarterback setup을 실행하거나, MCP를 통해 Claude에게 설정 마법사를 실행하도록 요청하세요. ~/.quarterback/org-context/에서 수동으로 맥락을 구성할 수도 있습니다:

~/.quarterback/org-context/
├── goals.md          # Your strategic, workflow, and project goals
├── projects.yaml     # Active projects with metadata
├── workflows.yaml    # Groups of related projects
└── constraints.md    # Time, budget, and strategic boundaries

예제 템플릿이 포함되어 있습니다. .example 파일에서 복사하여 사용자 지정하세요.

설정 중에 Playbook을 활성화하면 goals.md와 constraints.md가 위키의 compiled/ 디렉토리에서 자동으로 유지 관리됩니다. 여전히 org-context 파일을 수동으로 편집할 수 있습니다. Playbook은 추가 기능이며 필수가 아닙니다.

알림 구성

~/.quarterback/config/alerts.yaml에서 알림을 구성하세요:

• 방해 금지 시간 (야간 알림 없음)

• 우선순위 임계값 (P4+ 작업에 대해서만 알림)

• 시간 민감 프로젝트 (청구서, 세금 등 항상 알림)

• 근무 시간 및 점심시간 설정

CLI 명령

MCP 도구 (총 27개)

MCP 서버로 사용될 때 Quarterback은 Claude에 다음 도구를 노출합니다:

작업 관리: get_priorities, add_task, update_task, get_quick_wins, detect_conflicts, assess_task_value, get_blocking_tasks

프로젝트 관리: add_project, list_projects, update_project, get_organizational_summary

자문 시스템: add_advisory_document, list_advisory_documents, get_advisory_document, analyze_advisory_document, discuss_advisory_recommendations, adopt_advisory_recommendations

Playbook: playbook_read, playbook_write, playbook_search, playbook_ingest

웹훅: register_webhook, list_webhooks, update_webhook, delete_webhook

에이전트 오케스트레이션: mark_task_agent_ready, get_agent_ready_tasks, update_agent_status

설정: setup_quarterback

환경 변수

기여

개발 설정, 코드 스타일 및 PR 프로세스는 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

라이선스

MIT - LICENSE 참조

제작: NodeBridge Automation Solutions | GitHub Sponsors