스마트시트 MCP 서버
Smartsheet와 완벽하게 통합되어 표준화된 인터페이스를 통해 Smartsheet 문서에 대한 자동화된 작업을 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 기반 자동화 도구와 Smartsheet의 강력한 협업 플랫폼 간의 격차를 해소합니다.
개요
Smartsheet MCP 서버는 Smartsheet와의 지능적인 상호작용을 용이하게 하도록 설계되었으며, 문서 관리, 데이터 작업 및 열 사용자 지정을 위한 강력한 도구 세트를 제공합니다. 자동화된 워크플로의 핵심 구성 요소로, AI 시스템이 데이터 무결성을 유지하고 비즈니스 규칙을 적용하면서 Smartsheet 데이터와 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
주요 이점
지능형 통합 : AI 시스템을 Smartsheet 협업 플랫폼과 원활하게 연결합니다.
데이터 무결성 : 유효성 검사 규칙을 적용하고 작업 전반에 걸쳐 참조 무결성을 유지합니다.
수식 관리 : 수식 참조를 자동으로 보존하고 업데이트합니다.
유연한 구성 : 다양한 열 유형과 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.
오류 복원력 : 여러 계층에서 포괄적인 오류 처리 및 검증을 구현합니다.
헬스케어 분석 : 임상 및 연구 데이터에 대한 전문 분석 기능
일괄 처리 : 대규모 의료 데이터 세트의 효율적인 처리
맞춤형 채점 : 의료 이니셔티브 및 연구를 위한 유연한 채점 시스템
사용 사례
임상 연구 분석
프로토콜 준수 점수
환자 데이터 분석
연구 영향 평가
임상시험 데이터 처리
자동화된 연구 노트 요약
병원 운영
자원 활용 분석
환자 만족도 점수
부서 효율성 측정 항목
직원 성과 분석
품질 측정 항목 추적
헬스케어 혁신
소아 정렬 점수
혁신 영향 평가
연구 우선순위
구현 가능성 분석
임상적 가치 평가
자동화된 문서 관리
프로그래밍 방식의 시트 구조 수정
동적 열 생성 및 관리
자동화된 데이터 검증 및 서식 지정
데이터 운영
무결성 검사를 통한 대량 데이터 업데이트
지능형 중복 감지
수식 인식 수정
시스템 통합
AI 기반 시트 사용자 정의
자동화된 보고 워크플로
시스템 간 데이터 동기화
통합 지점
서버는 다음과 통합됩니다.
데이터 작업을 위한 Smartsheet API
표준화된 통신을 위한 MCP 프로토콜
stdio 인터페이스를 통한 로컬 개발 도구
구조화된 로깅을 통한 모니터링 시스템
Related MCP server: Google Drive MCP Server
건축학
서버는 MCP와 Smartsheet 간의 브리지 아키텍처를 구현합니다.
지엑스피1
TypeScript MCP 계층 (
src/index.ts)MCP 프로토콜 통신을 처리합니다
사용 가능한 도구를 등록하고 관리합니다.
Python 구현에 대한 요청을 라우팅합니다.
구성 및 오류 처리를 관리합니다.
Python CLI 계층 (
smartsheet_ops/cli.py)작업을 위한 명령줄 인터페이스를 제공합니다.
인수 구문 분석 및 유효성 검사를 처리합니다.
중복 감지를 구현합니다
JSON 데이터 형식을 관리합니다
핵심 운영 계층 (
smartsheet_ops/__init__.py)Smartsheet API 상호 작용을 구현합니다
복잡한 열 유형 관리를 처리합니다.
데이터 정규화 및 검증을 제공합니다
시스템 열과 수식 구문 분석을 관리합니다.
열 관리 흐름
sequenceDiagram
participant C as Client
participant M as MCP Server
participant P as Python CLI
participant S as Smartsheet API
C->>M: Column Operation Request
M->>P: Parse & Validate Request
alt Add Column
P->>S: Validate Column Limit
S-->>P: Sheet Info
P->>S: Create Column
S-->>P: Column Created
P->>S: Get Column Details
S-->>P: Column Info
else Delete Column
P->>S: Check Dependencies
S-->>P: Formula References
alt Has Dependencies
P-->>M: Dependency Error
M-->>C: Cannot Delete
else No Dependencies
P->>S: Delete Column
S-->>P: Success
end
else Rename Column
P->>S: Check Name Uniqueness
S-->>P: Validation Result
P->>S: Update Column Name
S-->>P: Name Updated
P->>S: Update Formula References
S-->>P: References Updated
end
P-->>M: Operation Result
M-->>C: Formatted Response오류 처리 흐름
flowchart TD
A[Client Request] --> B{MCP Layer}
B -->|Validation Error| C[Return Error Response]
B -->|Valid Request| D{CLI Layer}
D -->|Parse Error| E[Format JSON Error]
D -->|Valid Command| F{Core Operations}
F -->|API Error| G[Handle API Exception]
F -->|Validation Error| H[Check Error Type]
F -->|Success| I[Format Success Response]
H -->|Dependencies| J[Return Dependency Info]
H -->|Limits| K[Return Limit Error]
H -->|Data| L[Return Validation Details]
G --> M[Format Error Response]
J --> N[Send to Client]
K --> N
L --> N
I --> N
style A fill:#f9f,stroke:#333
style N fill:#bbf,stroke:#333특징
도구
get_column_map(읽기)Smartsheet에서 열 매핑 및 샘플 데이터를 검색합니다.
다음을 포함한 자세한 열 메타데이터를 제공합니다.
열 유형(시스템 열, 수식, 선택 목록)
검증 규칙
형식 사양
자동 번호 구성
컨텍스트에 대한 샘플 데이터를 반환합니다.
데이터 쓰기에 대한 사용 예가 포함되어 있습니다.
smartsheet_write(생성)다음을 지능적으로 처리하여 Smartsheet에 새 행을 작성합니다.
시스템 관리 열
다중 선택 선택 목록 값
수식 기반 열
자동 중복 감지를 구현합니다
행 ID를 포함한 자세한 작업 결과를 반환합니다.
smartsheet_update(업데이트)Smartsheet의 기존 행을 업데이트합니다.
부분 업데이트 지원(특정 필드 수정)
검증을 통해 데이터 무결성을 유지합니다.
다중 선택 필드를 일관되게 처리합니다.
행별로 성공/실패 세부 정보를 반환합니다.
smartsheet_delete(삭제)Smartsheet에서 행을 삭제합니다
여러 행의 일괄 삭제를 지원합니다
행의 존재 여부와 권한을 검증합니다.
자세한 작업 결과를 반환합니다.
smartsheet_add_column(열 관리)Smartsheet에 새 열을 추가합니다.
모든 열 유형을 지원합니다:
텍스트 번호
날짜
체크박스
픽리스트
연락처 목록
구성 가능한 옵션:
위치 인덱스
검증 규칙
수식 정의
선택 목록 옵션
유효성 검사를 통해 열 제한(400)을 적용합니다.
자세한 열 정보를 반환합니다.
smartsheet_delete_column(열 관리)종속성 검사를 통해 열을 안전하게 삭제합니다.
삭제하기 전에 수식 참조를 검증합니다.
수식에 사용된 열 삭제를 방지합니다.
자세한 종속성 정보를 반환합니다.
강제 삭제 옵션 지원
smartsheet_rename_column(열 관리)관계를 유지하면서 열 이름을 바꿉니다.
수식 참조를 자동으로 업데이트합니다.
데이터 무결성을 유지합니다
이름 고유성을 검증합니다
자세한 업데이트 정보를 반환합니다.
smartsheet_bulk_update(조건부 업데이트)규칙에 따라 조건부 대량 업데이트를 수행합니다.
복잡한 조건 평가 지원:
여러 연산자(equals, contains, greaterThan 등)
유형별 비교(텍스트, 날짜, 숫자)
비어 있음/비어 있지 않음 수표
구성 가능한 크기를 사용한 일괄 처리
포괄적인 오류 처리 및 롤백
자세한 작업 결과 추적
start_batch_analysis(헬스케어 분석)AI 분석을 통해 전체 시트 또는 선택한 행을 처리합니다.
다양한 분석 유형을 지원합니다.
임상 기록 요약
환자 피드백에 대한 감정 분석
의료 이니셔티브를 위한 맞춤형 점수 매기기
연구 영향 평가
특징:
자동 배치 처리(배치당 50개 행)
진행 상황 추적 및 상태 모니터링
자세한 보고를 통한 오류 처리
사용자 정의 가능한 분석 목표
여러 소스 열 지원
get_job_status(분석 모니터링)
일괄 분석 진행 상황을 추적합니다.
자세한 작업 통계를 제공합니다.
처리할 총 행 수
처리된 행 수
행 계산 실패
타임스탬프 처리
실시간 상태 업데이트
포괄적인 오류 보고
cancel_batch_analysis(작업 제어)
실행 중인 일괄 분석 작업을 취소합니다.
우아한 프로세스 종료
데이터 일관성을 유지합니다
최종 작업 상태를 반환합니다.
주요 역량
열 유형 관리
시스템 열 유형(AUTO_NUMBER, CREATED_DATE 등)을 처리합니다.
수식 구문 분석 및 종속성 추적을 지원합니다.
선택 목록 옵션과 다중 선택 값을 관리합니다.
포괄적인 열 작업(추가, 삭제, 이름 바꾸기)
수식 참조 보존 및 업데이트
데이터 검증
자동 중복 감지
열 유형 검증
데이터 형식 검증
열 종속성 분석
이름 고유성 검증
메타데이터 처리
열 메타데이터를 추출하고 처리합니다.
검증 규칙을 처리합니다
형식 사양을 관리합니다
수식 종속성을 추적합니다.
열 관계를 유지합니다
헬스케어 분석
임상 기록 요약
환자 피드백 감정 분석
프로토콜 준수 점수
연구 영향 평가
자원 활용 분석
일괄 처리
자동 행 배치(배치당 50개 행)
진행 상황 추적 및 모니터링
오류 처리 및 복구
사용자 정의 가능한 처리 목표
다중 열 분석 지원
작업 관리
실시간 상태 모니터링
자세한 진행 상황 추적
오류 보고 및 로깅
채용 취소 지원
배치 작업 제어
설정
필수 조건
Node.js와 npm
Conda(환경 관리용)
Smartsheet API 액세스 토큰
환경 설정
전용 conda 환경을 만듭니다.
conda create -n cline_mcp_env python=3.12 nodejs -y
conda activate cline_mcp_envNode.js 종속성을 설치하세요.
npm installPython 패키지 설치:
cd smartsheet_ops
pip install -e .
cd ..TypeScript 서버를 빌드합니다.
npm run build구성
서버를 사용하려면 MCP 설정을 적절히 구성해야 합니다. Claude Desktop과 Cline 모두에서 사용할 수 있습니다.
1. Smartsheet API 키 받기
Smartsheet 에 로그인하세요
계정 → 개인 설정 → API 액세스로 이동하세요.
새로운 액세스 토큰 생성
2. Cline에 맞게 구성
구성 경로는 운영 체제에 따라 달라집니다.
맥OS :
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json윈도우 :
%APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json리눅스 :
~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json{
"mcpServers": {
"smartsheet": {
"command": "/Users/[username]/anaconda3/envs/cline_mcp_env/bin/node",
"args": ["/path/to/smartsheet-server/build/index.js"],
"env": {
"PYTHON_PATH": "/Users/[username]/anaconda3/envs/cline_mcp_env/bin/python3",
"SMARTSHEET_API_KEY": "your-api-key",
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "your-azure-openai-key",
"AZURE_OPENAI_API_BASE": "your-azure-openai-endpoint",
"AZURE_OPENAI_API_VERSION": "your-api-version",
"AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT": "your-deployment-name"
},
"disabled": false,
"autoApprove": [
"get_column_map",
"smartsheet_write",
"smartsheet_update",
"smartsheet_delete",
"smartsheet_search",
"smartsheet_add_column",
"smartsheet_delete_column",
"smartsheet_rename_column",
"smartsheet_bulk_update",
"start_batch_analysis",
"get_job_status",
"cancel_batch_analysis"
]
}
}
}3. Claude Desktop 구성(선택 사항)
구성 경로는 운영 체제에 따라 달라집니다.
맥OS :
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json윈도우 :
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json리눅스 :
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": {
"smartsheet": {
"command": "/Users/[username]/anaconda3/envs/cline_mcp_env/bin/node",
"args": ["/path/to/smartsheet-server/build/index.js"],
"env": {
"PYTHON_PATH": "/Users/[username]/anaconda3/envs/cline_mcp_env/bin/python3",
"SMARTSHEET_API_KEY": "your-api-key",
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "your-azure-openai-key",
"AZURE_OPENAI_API_BASE": "your-azure-openai-endpoint",
"AZURE_OPENAI_API_VERSION": "your-api-version",
"AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT": "your-deployment-name"
},
"disabled": false,
"autoApprove": [
"get_column_map",
"smartsheet_write",
"smartsheet_update",
"smartsheet_delete",
"smartsheet_search",
"smartsheet_add_column",
"smartsheet_delete_column",
"smartsheet_rename_column",
"smartsheet_bulk_update",
"start_batch_analysis",
"get_job_status",
"cancel_batch_analysis"
]
}
}
}서버 시작
Cline이나 Claude Desktop에서 필요할 때 서버가 자동으로 시작됩니다. 하지만 테스트를 위해 수동으로 시작할 수도 있습니다.
macOS/리눅스 :
# Activate the environment
conda activate cline_mcp_env
# Start the server
PYTHON_PATH=/Users/[username]/anaconda3/envs/cline_mcp_env/bin/python3 SMARTSHEET_API_KEY=your-api-key node build/index.js윈도우 :
:: Activate the environment
conda activate cline_mcp_env
:: Start the server
set PYTHON_PATH=C:\Users\[username]\anaconda3\envs\cline_mcp_env\python.exe
set SMARTSHEET_API_KEY=your-api-key
node build\index.js설치 확인
서버는 시작 시 "Smartsheet MCP 서버가 stdio에서 실행 중입니다"라는 메시지를 출력해야 합니다.
MCP 도구(예: get_column_map)를 사용하여 연결을 테스트합니다.
Python 환경에 smartsheet 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요.
conda activate cline_mcp_env pip show smartsheet-python-sdk
사용 예
열 정보 가져오기(읽기)
// Get column mapping and sample data
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "get_column_map",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
},
});데이터 쓰기(생성)
// Write new rows to Smartsheet
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_write",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
column_map: {
"Column 1": "1234567890",
"Column 2": "0987654321",
},
row_data: [
{
"Column 1": "Value 1",
"Column 2": "Value 2",
},
],
},
});데이터 업데이트(Update)
// Update existing rows
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
column_map: {
Status: "850892021780356",
Notes: "6861293012340612",
},
updates: [
{
row_id: "7670198317295492",
data: {
Status: "In Progress",
Notes: "Updated via MCP server",
},
},
],
},
});데이터 삭제(Delete)
// Delete rows from Smartsheet
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_delete",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
row_ids: ["7670198317295492", "7670198317295493"],
},
});의료 분석 사례
// Example 1: Pediatric Innovation Scoring
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "start_batch_analysis",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
type: "custom",
sourceColumns: ["Ideas", "Implementation_Details"],
targetColumn: "Pediatric_Score",
customGoal:
"Score each innovation 1-100 based on pediatric healthcare impact. Consider: 1) Direct benefit to child patients, 2) Integration with pediatric workflows, 3) Implementation feasibility in children's hospital, 4) Safety considerations for pediatric use. Return only a number.",
},
});
// Example 2: Clinical Note Summarization
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "start_batch_analysis",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
type: "summarize",
sourceColumns: ["Clinical_Notes"],
targetColumn: "Note_Summary",
},
});
// Example 3: Patient Satisfaction Analysis
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "start_batch_analysis",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
type: "sentiment",
sourceColumns: ["Patient_Feedback"],
targetColumn: "Satisfaction_Score",
},
});
// Example 4: Protocol Compliance Scoring
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "start_batch_analysis",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
type: "custom",
sourceColumns: ["Protocol_Steps", "Documentation", "Outcomes"],
targetColumn: "Compliance_Score",
customGoal:
"Score protocol compliance 1-100. Consider: 1) Adherence to required steps, 2) Documentation completeness, 3) Safety measures followed, 4) Outcome reporting. Return only a number.",
},
});
// Example 5: Research Impact Assessment
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "start_batch_analysis",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
type: "custom",
sourceColumns: ["Research_Findings", "Clinical_Applications"],
targetColumn: "Impact_Score",
customGoal:
"Score research impact 1-100 based on potential benefit to pediatric healthcare. Consider: 1) Clinical relevance, 2) Implementation potential, 3) Patient outcome improvement, 4) Cost-effectiveness. Return only a number.",
},
});
// Monitor Analysis Progress
const status = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "get_job_status",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
jobId: "job-id-from-start-analysis",
},
});
// Cancel Analysis if Needed
const cancel = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "cancel_batch_analysis",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
jobId: "job-id-to-cancel",
},
});열 관리
// Add a new column
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_add_column",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
title: "New Column",
type: "TEXT_NUMBER",
index: 2, // Optional position
validation: true, // Optional
formula: "=[Column1]+ [Column2]", // Optional
},
});
// Delete a column
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_delete_column",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
column_id: "1234567890",
validate_dependencies: true, // Optional, default true
},
});
// Rename a column
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_rename_column",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
column_id: "1234567890",
new_title: "Updated Column Name",
update_references: true, // Optional, default true
},
});조건부 대량 업데이트
smartsheet_bulk_update 도구는 강력한 조건부 업데이트 기능을 제공합니다. 간단한 것부터 복잡한 것까지 다양한 예시를 소개합니다.
간단한 조건 예
// Example 1: Basic equals comparison
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [{
conditions: [{
columnId: "status-column-id",
operator: "equals",
value: "Pending"
}],
updates: [{
columnId: "status-column-id",
value: "In Progress"
}]
}]
}
});
// Example 2: Contains text search
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [{
conditions: [{
columnId: "description-column-id",
operator: "contains",
value: "urgent"
}],
updates: [{
columnId: "priority-column-id",
value: "High"
}]
}]
}
});
// Example 3: Empty value check
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [{
conditions: [{
columnId: "assignee-column-id",
operator: "isEmpty"
}],
updates: [{
columnId: "status-column-id",
value: "Unassigned"
}]
}]
}
});유형별 비교
// Example 1: Date comparison
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [
{
conditions: [
{
columnId: "due-date-column-id",
operator: "lessThan",
value: "2025-02-01T00:00:00Z", // ISO date format
},
],
updates: [
{
columnId: "status-column-id",
value: "Due Soon",
},
],
},
],
},
});
// Example 2: Numeric comparison
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [
{
conditions: [
{
columnId: "progress-column-id",
operator: "greaterThan",
value: 80, // Numeric value
},
],
updates: [
{
columnId: "status-column-id",
value: "Nearly Complete",
},
],
},
],
},
});
// Example 3: Picklist validation
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [
{
conditions: [
{
columnId: "category-column-id",
operator: "equals",
value: "Bug", // Must match picklist option exactly
},
],
updates: [
{
columnId: "priority-column-id",
value: "High",
},
],
},
],
},
});복잡한 다중 조건 예제
// Example 1: Multiple conditions with different operators
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [
{
conditions: [
{
columnId: "priority-column-id",
operator: "equals",
value: "High",
},
{
columnId: "due-date-column-id",
operator: "lessThan",
value: "2025-02-01T00:00:00Z",
},
{
columnId: "progress-column-id",
operator: "lessThan",
value: 50,
},
],
updates: [
{
columnId: "status-column-id",
value: "At Risk",
},
{
columnId: "flag-column-id",
value: true,
},
],
},
],
},
});
// Example 2: Multiple rules with batch processing
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "smartsheet",
tool_name: "smartsheet_bulk_update",
arguments: {
sheet_id: "your-sheet-id",
rules: [
{
conditions: [
{
columnId: "status-column-id",
operator: "equals",
value: "Complete",
},
{
columnId: "qa-status-column-id",
operator: "isEmpty",
},
],
updates: [
{
columnId: "qa-status-column-id",
value: "Ready for QA",
},
],
},
{
conditions: [
{
columnId: "status-column-id",
operator: "equals",
value: "In Progress",
},
{
columnId: "progress-column-id",
operator: "equals",
value: 100,
},
],
updates: [
{
columnId: "status-column-id",
value: "Complete",
},
],
},
],
options: {
lenientMode: true, // Continue on errors
batchSize: 100, // Process in smaller batches
},
},
});대량 업데이트 작업은 다음을 제공합니다.
운영자 지원:
equals: 정확한 값 일치contains: 하위 문자열 일치greaterThan: 숫자/날짜 비교lessThan: 숫자/날짜 비교isEmpty: Null/비어 있음 확인isNotEmpty: 현재 가치 확인
유형별 기능:
TEXT_NUMBER: 문자열/숫자 비교
날짜: ISO 날짜 구문 분석 및 비교
PICKLIST: 옵션 검증
체크박스: 부울 처리
처리 옵션:
batchSize: 업데이트 배치 크기를 제어합니다(기본값 500)lenientMode: 오류 발생 시 계속 진행요청당 여러 규칙
규칙당 여러 업데이트
결과 추적:
시도된 총 행 수
성공/실패 횟수
자세한 오류 정보
행별 실패 세부 정보
개발
자동 재빌드를 사용한 개발의 경우:
npm run watch디버깅
MCP 서버는 stdio를 통해 통신하기 때문에 디버깅이 어려울 수 있습니다. MCP 서버는 포괄적인 오류 로깅을 구현하고 MCP 프로토콜을 통해 자세한 오류 메시지를 제공합니다.
주요 디버깅 기능:
stderr에 오류 로깅
MCP 응답의 자세한 오류 메시지
여러 레벨의 유형 검증
포괄적인 운영 결과 보고
열 작업에 대한 종속성 분석
수식 참조 추적
오류 처리
서버는 다층 오류 처리 방식을 구현합니다.
MCP 계층
도구 매개변수를 검증합니다
프로토콜 수준 오류를 처리합니다.
형식화된 오류 응답을 제공합니다.
시간 초과 및 재시도를 관리합니다.
CLI 계층
명령 인수를 검증합니다.
실행 오류를 처리합니다
오류 메시지를 JSON으로 형식화합니다.
열 작업의 유효성을 검사합니다.
운영 계층
Smartsheet API 오류를 처리합니다.
데이터 유형 및 형식을 검증합니다.
자세한 오류 컨텍스트를 제공합니다.
열 종속성을 관리합니다
수식 참조를 검증합니다.
데이터 무결성을 보장합니다
기여하다
참여를 환영합니다! 다음 사항을 확인해 주세요.
TypeScript/Python 코드는 기존 스타일을 따릅니다.
새로운 기능에는 적절한 오류 처리가 포함됩니다.
변경 사항은 이전 버전과의 호환성을 유지합니다.
업데이트에는 적절한 문서가 포함됩니다.
열 작업은 데이터 무결성을 유지합니다.
수식 참조가 적절하게 처리됩니다.