TeamRetro MCP 서버

“TeamRetro” MCP 서버는 무엇을 하나요?

TeamRetro MCP 서버는 AI 어시스턴트를 TeamRetro 플랫폼과 통합하기 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 클라이언트와 TeamRetro 공식 API 사이의 브릿지 역할을 하여 팀 관리, 회고, 건강 체크 등 다양한 협업 기능에 원활하게 접근할 수 있도록 해줍니다. 20개 이상의 표준화된 MCP 도구를 제공하여, 팀과 사용자, 액션 관리 및 분석 인사이트 조회 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. TeamRetro MCP 서버는 안전한 API 인증을 지원하며, 효율적인 데이터 처리를 위한 내장 페이징 및 필터링 기능도 제공합니다. 이를 통해 AI 애플리케이션이 TeamRetro 기능을 쉽게 워크플로우에 통합하여 생산성을 높이고, AI 기반 팀 분석 및 관리를 실현할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명시적인 리소스가 나와 있지 않습니다.

도구 목록

• README에는 서버가 팀, 사용자, 액션 등 20개 이상의 관리 도구를 노출한다고 되어 있으나, 구체적인 도구 이름이나 세부 정보는 명시된 문서나 파일에서 확인되지 않습니다.*

MCP 서버의 활용 사례

• AI 기반 팀 분석
  TeamRetro 데이터를 활용한 자동화 인사이트 및 리포트로 팀 건강 및 성과에 대한 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

• 회고 관리 자동화
  AI를 활용해 회고 일정 관리, 진행, 요약을 자동화하여 수작업 부담을 줄이고 실질적인 결과를 도출합니다.

• 맞춤형 AI 워크플로우 통합
  TeamRetro의 기능을 다른 AI 기반 도구나 대시보드에 원활히 연결하여 팀 관리 프로세스를 간소화합니다.

• 건강 체크 자동화
  건강 체크를 자동으로 트리거하고 분석하여 리더가 실시간으로 팀의 분위기와 참여도를 파악할 수 있게 합니다.

• 효율적인 팀/사용자 관리
  AI 인터페이스에서 팀과 사용자를 쉽고 빠르게 생성, 삭제, 수정하여 관리 효율을 높입니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.

3. mcpServers 섹션에 TeamRetro MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "teamretro-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

5. MCP 서버가 플랫폼에서 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

TeamRetro API 키는 환경 변수로 지정하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMRETRO_API_KEY": "your-teamretro-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Claude의 설정 파일을 여세요.

3. 아래와 같이 TeamRetro MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "teamretro-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Claude를 재시작하여 새로운 MCP 서버를 적용하세요.

5. Claude에서 MCP 연결 상태를 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Cursor의 settings.json(또는 플랫폼별 설정 파일)을 편집하세요.

3. TeamRetro MCP 서버를 포함시키세요:

   {
     "mcpServers": {
       "teamretro-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

5. MCP 통합 상태를 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 npm을 설치하세요.

2. Cline의 MCP 설정 파일을 여세요.

3. 다음 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "teamretro-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

5. TeamRetro MCP 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

항상 환경 변수를 통해 민감한 자격 증명을 관리하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMRETRO_API_KEY": "your-teamretro-api-key"
      }
    }
  }
}

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래의 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "teamretro-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “teamretro-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

요약

제공된 문서 기준으로 TeamRetro MCP 서버는 개요와 설치 안내가 잘 정리되어 있지만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, 도구별 세부 문서가 부족합니다. 환경 변수 기반의 안전한 API 키 관리는 지원하나, Roots나 샘플링 지원은 언급되지 않았습니다. 프로젝트는 오픈 소스이며 Apache-2.0 라이선스를 따릅니다.

의견

이 MCP 서버는 설치 및 통합을 위한 문서화가 잘 되어 있고, 신뢰할 수 있는 오픈 소스 라이선스를 채택했습니다. 그러나 도구, 프롬프트, 리소스에 대한 세부 문서가 부족하여 즉시 사용성과 발견성이 떨어집니다. 관련 문서가 보완된다면 사용자 경험과 개발자 통합 측면에서 크게 개선될 것입니다.

MCP 점수