Linear MCP 서버

“Linear” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Linear MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, Linear의 프로젝트 관리 시스템을 AI 어시스턴트 및 대형 언어 모델(LLM)과 통합하도록 설계되었습니다. 이 서버는 Linear API와 AI 클라이언트 사이의 다리 역할을 하며, 대화형 AI 인터페이스를 통해 Linear 이슈를 원활하게 관리할 수 있도록 지원합니다. 개발자와 팀은 이 서버를 활용해 Linear 내의 이슈 생성, 업데이트, 검색, 댓글 작성 등 다양한 워크플로우를 자동화하고 효율화할 수 있습니다. 서버는 도구와 리소스를 외부로 노출해 LLM이 프로젝트 관리 작업을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있게 하여, 표준화된 MCP 상호작용을 통한 생산성 향상, 팀 협업 강화, 효율적인 업무 트래킹을 실현합니다.

프롬프트 목록

• 저장소에는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿이 없습니다.
  (여기서 프롬프트란, 클라이언트용으로 정의된 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 의미하며, 최종 사용자 예시가 아닙니다. 해당 템플릿에 대한 언급이 없어 이 섹션은 비어 있습니다.)

리소스 목록

• linear-issue:///{issueId}
  특정 Linear 이슈 ID를 참조해 개별 이슈의 상세 정보를 조회합니다.
• linear-team:///{teamId}/issues
  특정 팀에 연결된 모든 이슈를 조회합니다.
• linear-user:///{userId}/assigned
  지정된 사용자에게 현재 할당된 모든 이슈를 조회합니다.
• linear-organization:
  Linear 내 조직의 일반적인 정보를 확인합니다.
• linear-viewer:
  Linear에서 현재 사용자의 컨텍스트에 접근합니다.

도구 목록

• linear_create_issue
  커스텀 타이틀, 설명, 우선순위, 상태, 팀 할당으로 새로운 Linear 이슈를 생성합니다.
• linear_update_issue
  기존 Linear 이슈의 타이틀, 설명, 우선순위, 상태 등의 필드를 업데이트합니다.
• linear_search_issues
  텍스트 쿼리, 팀, 상태, 담당자, 라벨, 우선순위 등 다양한 필터로 Linear 이슈를 검색합니다.
• linear_get_user_issues
  지정한 사용자에게 할당된 이슈를 조회하며, 아카이브 여부 및 결과 제한 옵션을 제공합니다.
• linear_add_comment
  Linear 이슈에 댓글을 추가하며, 커스텀 사용자명 및 아바타 URL도 지원합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 이슈 자동 생성 및 관리
  개발자는 LLM을 활용해 Linear 이슈를 핸즈프리로 생성, 업데이트, 댓글 작성 등 업무보고 및 트래킹을 효율화할 수 있습니다.
• 팀 작업 개요 및 할당
  AI 어시스턴트가 팀 또는 사용자별로 모든 이슈를 신속하게 조회해 스탠드업, 스프린트 플래닝을 효율적으로 만듭니다.
• 고급 이슈 검색 및 필터링
  대화형 쿼리로 우선순위, 상태, 라벨 등 특정 조건에 맞는 이슈를 즉시 찾을 수 있습니다.
• 개인 업무 모니터링
  팀원은 LLM을 통해 본인에게 할당된 이슈 목록, 상태 변화, 우선순위 작업을 손쉽게 확인할 수 있습니다.
• 상태 업데이트 및 댓글 자동화
  LLM이 Linear 이슈에 업데이트나 질의 댓글을 자동으로 남겨 프로젝트 소통과 투명성을 높일 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 팀의 Linear 설정에서 Linear API 키를 발급받으세요.
3. Windsurf 설정 파일(windsurf_config.json이 일반적)을 찾으세요.
4. mcpServers 객체에 Linear MCP 서버 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. 파일 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
6. MCP 서버가 정상적으로 작동하는지 확인하세요.

Claude

1. https://linear.app/YOUR-TEAM/settings/api 에서 Linear API 키를 발급받으세요.
2. MacOS에서는 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 파일을 수정하세요.
3. 아래 스니펫을 삽입 또는 갱신하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 설정을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있고 Linear API 키를 확보했는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 파일(예: cursor_config.json)을 찾으세요.
3. Linear MCP 서버 구성을 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버가 목록에 등록되어 활성화되어 있는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js를 설치하고 Linear API 키를 안전하게 보관하세요.
2. Cline의 설정 파일(예: cline_config.json)을 수정하세요.
3. MCP 서버 블록을 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Linear MCP 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안
API 키와 같은 민감한 데이터는 항상 환경 변수로 관리하세요. 예시 구성:

{
  "mcpServers": {
    "linear": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "linear-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LINEAR_API_KEY": "${LINEAR_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

운영 체제 또는 배포 환경에서 LINEAR_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "linear": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “linear” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

Roots 지원: ⛔ (저장소에 언급 없음)

위 표를 기준으로 Linear MCP 서버는 Linear 프로젝트 관리 작업에 강력하게 통합되며, 명확한 도구와 리소스를 제공하고, 설정 문서도 잘 갖추고 있습니다. 반면, 재사용 가능한 프롬프트 템플릿과 Roots, 샘플링 지원은 부족합니다. 전반적으로 표준 MCP 작업에는 매우 적합하지만 일부 고급 기능이 부족합니다.

MCP 점수