claude 를 이용해서 AI로 atlassian mcp 에게 일상적인 문장을 작성해서 자동으로 collab 페이지와 jira 를 생성하고 관리하며 삭제하는 자동 인공지능 프로그램을 만드는 방법을 초보자도 알기 쉽게 설명해드립니다.
atlassian 이란 무엇인가?
atlassian 은 클라우드 소프트웨어에서 전세계적으로 많이 사용되는 소프트웨어입니다. 특히 기업에서는 회사 내부에서 사용하는 업무용 보고서를 atlassian 엔터프라이즈 소프트웨어를 활용하여 많이 작성합니다.
atlassian jira 란 무엇인가?
기업에서는 문제를 해결하거나 토론의 과정을 기록하기 위하여 atlassian jira 시스템을 이용합니다. 직원들이 소프트웨어를 개발하거나 사내의 특정한 이슈에 대해서 문제의 시작부터 해결해 나가는 실무적인 기록들을 남기는데에 가장 효율적입니다.
atlassian jira 는 이슈를 제기하는 사람이 jira 게시판에 이슈를 기록하기 위해서 게시물을 새로 생성합니다. 해당 이슈에 관련된 사람들의 계정을 assignee 에 기록해두면 해당 jira 게시물에서 업데이트 되는 내용들이 등록된 계정의 이메일로 자동으로 전송됩니다.
해당 이슈의 담당자는 이메일 내용을 확인한 후에 본인이 담당자가 되었다는 사실을 파악함과 동시에 어떤 숙제를 해결해야 하는지에 대해서 jira 게시물의 내용을 확인함으로서 가능해집니다.
atlassian mcp 란 무엇인가?
atlassian mcp 는 atlassian 회사에서 개발한 multi context protocol 의 약자입니다. MCP 란 여러 AI Agent 들 간에 통신을 할 수 있도록 통신 프로토콜을 표준화 하기 위하여 만들 규약입니다. 전화나 무선 핸드폰 분야에서는 무선 통신 기지국과 핸드폰간에 신호를 주고 받기 위하여 IEEE 라는 전세계 전기 통신 기술자 연합에서 만든 무선통신프로토콜을 준수합니다.
통신프로토콜을 준수하는 핸드폰들은 어떤 국가에 가더라도 해당 지역의 무선통신 기지국과 음성통화와 데이터 통신이 가능합니다. 이와 유사하게 MCP 를 준수하는 애플리케이션들은 서로 통신이 가능하게 됩니다.
MCP 활용 사례
Claude Desktop 앱을 컴퓨터에 설치한 후에 MCP를 지원하는 서버의 정보를 claude destkop 앱의 설정에 추가하면 사용자는 claude 대화창에 일상 언어로 질문을 하거나 작업을 타이핑하여 입력하면 claude 가 해당 텍스트를 해석하여 MCP 서버에게 전송을 하여 작업을 요청하게 됩니다. MCP 서버에서 작업이 완료되면 응답을 다시 MCP 서버가 개인 컴퓨터에서 작동하고 있는 Claude Desktop 앱에게 전송을 합니다. 실행결과가 claude 대화창에 표시가 되게 됩니다.
atlassian mcp 용도
Atlassian MCP 는 atlassian 서버에서 제공하는 collap 페이지 생성, 수정, 삭제 기능과 jira 페이지 생성, 수정, 삭제 기능을 원격의 컴퓨터에서 실행되는 claude destop 앱 또는 Cursor AI 앱과 MCP 통신 방식으로 지원합니다. 한마디로 클로드 채팅창에 “jira 게시판을 새로 하나 생성해주고 담당자를 지정해주세요” 라고 입력하면 claude가 텍스트를 인식하여 MCP 프로토콜에 맞는 메세지를 생성해서 altassian 서버에게 작업을 요청합니다.
atlassian 서버는 요청받은 제목으로 jira 게시판에 게시글을 생성해주고 담당자 계정을 요청받은 사람의 계정으로 지정합니다. 작업이 완료되면 완료된 작업 내용을 MCP 포맷에 맞추어서 claude desktop 앱에게 전송하면 클로드가 응답 메세지를 이해하여 사람이 이해할 수 있는 문장으로 구성하여 채팅창 화면에 표시해주게 됩니다.
ATLASSIAN MCP 설치 방법
데스크탑에 python을 먼저 설치하셔야 합니다. 아래 사이트에서 python 설치 패키지를 다운로드 받으신 후에 컴퓨터에 python 을 설치해주시기 바랍니다.
아래 화면과 같이 atlassian MCP를 설치할 폴더인 atlassian_mcp 를 생성합니다. python을 윈도우즈 C 드라이브에 설치하였으나 개발 작업을 위해서 가상환경을 생성해주었습니다.
python 가상 환경 생성 방법
python -m venv .venv 라는 구문을 실행하면 현재 디렉토리 아래에 .venv라는 디렉토리가 새롭게 생성되고 그 디렉토리 안에 Scripts/activate 라는 실행파일이 생성됩니다.
python을 설치한 후에 아래 사이트에 방문하여 atlassian mcp 패키지를 다운로드 받습니다.
이후에는 C 드라이브에 설치된 python 실행 파일이 실행되는 것이 아니라 .venv/Scripts/python.exe 파일이 실행되는 것 입니다. 이렇게 가상 환경에서 MCP 를 설치하여야 추후에 윈도우즈의 C 드라이브에 설치된 메인 파이선 실행 파일에 영향을 미치지 않을 수 있습니다.
아래 명령어를 windows 또는 리눅스의 터미널창에서 직접 실행하여 atlassian mcp 를 직접 데스크탑 PC에 설치하셔도 됩니다.
pip install mcp-atlassian==0.1.11.venv\Scripts\activate 가 정상적으로 실행되면 아래와 같이 터미널의 맨 앞 부분에 (.venv) 라는 커서가 표기됩니다.
가상 환경에서 atlassian-mcp 패키지 설치 명령을 실행하였고 아래와 같이 설치가 완료되었습니다.
Claude.ai 설치하기
claude.ai 서비스를 웹에서도 사용할 수 있지만 데스크탑에서도 설치할 수 있습니다. 아래에서 직접 클로드ai 앱을 다운받아서 구글 계정으로 가입해서 개인 컴퓨터에서도 채팅을 통해서 질문을 할 수 있습니다.
애틀래시안 MCP와 연동을 하기 위해서는 클로드 AI를 로컬 컴퓨터에 설치하여야 합니다.
Atlassian API key 발급받기
atlassian mcp는 Atlassian 의 서버에 계정을 생성하고 원격에서 자원을 이용하는 것입니다. 따라서, atlassian 서버에서 각 계정을 식별할 수 있는 API Key를 발급받아야 합니다. 최초에 1회만 발급해주므로 복사해서 외부에 노출되지 않는 곳에 안전하게 key값을 보관해 두셔야 합니다. 아래에서 애틀라시안에 가입이 가능합니다.
아래 화면에서 “Get connect” 버튼을 누르면 MCP 키 발급 화면으로 넘어갑니다.
데스크톱 컴퓨터에서 채팅을 제공하는 것은 라마3 도 가능합니다. 특히 PDF 문서나 DOCX 문서 등에서 필요한 내용을 검색할 때에는 RAG 기능을 갖춘 라마3 를 PC에 설치해서 사용하는 것도 편린한 방법입니다.
라마3를 PC에 설치하여 문서를 RAG로 검색하는 방법
claude.ai 데스크톱 앱을 설치한 후에 파일->설정->Claude설정으로 넘어갑니다.
아래와 같이 클로드 ai의 설정 화면의 Profile에 들어갑니다.
프로파일 화면에서 아래로 쭉 내려가면 claude-mcp 를 연결하겠다는 라디오버튼이 등장하면 해당 버튼을 ON 시켜줍니다.
atlassian api token 발급받기
atlassian mcp 기능을 원격으로 호출할 때에 애틀라시안 서버에서 발급해준 API 토큰이 필요합니다. 아래에서 토큰을 발급받을 수 있습니다.
OAthentication 설정하기
웹에서 Atlassian 사이트를 연동해서 사용하려면 제가 사용하려고 하는 나의 서비스를 애틀래시안 서버에 개발자 앱으로 등록해주어야 합니다.
추후에 제가 사용할 서비스 이름을 atlassian 서버에 등록하고 인증을 받는 과정이라고 생각하면 되겠습니다.
아래와 같이 내가 등록하고 싶은 서비스 이름을 app name으로 입력합니다.
myapp-1 이 생성되면 왼쪽 컬럼의 메뉴 중에서 “Permissions”에 들어가서 내 mcp 서비스에서 제공하고 싶은 기능들을 활성화시켜줍니다.
저는 collap 페이지 생성 및 수정, 관리하는 기능과 jira 페이지를 생성, 수정, 관리하는 기능이 필요하므로 confluence 와 Jira 기능을 활성화시켰습니다.
Jira 에서 제가 만든 MCP 서비스에서 제공하고 싶은 기능들을 골라서 최대 50개까지 추가할 수 있습니다. 저는 Jira 의 issue를 read 할 수 있는 기능과 issue를 create하고 delete 할 수 있는 기능 등을 추가하였습니다. 여기서 설정하는 기능들을 데스크탑의 클로드 앱에서 채팅을 통하여 실행할 수 있게 되는 것입니다.
Atlassian OAuth 인증하기
아래 명령어를 python의 커맨드 창에서 실행하여 인증을 실행해줍니다. uvx 라는 프로그램을 먼저 설치한 후에 uvx를 이용해서 인증 프로그램을 설치해줍니다. uvx 를 최신 패키지를 설치하니까 에러가 발생해서 1.0.0 버전으로 설치했습니다.
pip install uvx==1.0.0
uvx mcp-atlassian@latest --oauth-setup위 명령어들이 에러가 발생해서 pip install mcp-atalssian 으로 설치를 하였습니다.
python-dateutil 와 keyring 이라는 앱도 설치가 되어 있지 않으므로 아래 커맨드를 실행하여 설치해줍니다.
pip install python-dateutil
pip install keyringMCP docker image 가져오기
아래 명령어를 실행하여 mcp docker 이미지를 가져와서 로컬에서 실행해줍니다.
docker pull ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest도커 이미지를 가져오는데 성공하면 아래와 같은 화면이 표시됩니다.
이제 거의 다 왔습니다. 클로드 앱에서 채팅으로 MCP 서버에서 Jira를 생성하고 내용을 수정하고 삭제까지 수행해주는지 확인을 해보면 됩니다.
위의 도커 이미지와 동일한 소스코드를 다운로드 받아서 로컬에서 직접 실행시켜 볼 수 있습니다.
git clone https://github.com/sooperset/mcp-atlassian.git다운로드 받은 디렉토리로 이동하여 직접 계정을 인증하는 커맨드를 실행합니다. YOUR_CLIENT_ID 는 Atlassian 서버에서 생성했던 id 이며 YOUR_CLIENT_SECRET 는 Atlassian 서버에서 생성했던 패스워드입니다. www.atlassian.com 에서 JIRA 앱과 confluence 앱에 가입할 때 등록하셨던 계정과 패스워드를 사용합니다. 저의 경우에는 구글 계정으로 jira 앱과 confluence 앱에 가입하였습니다.
confluence는 다른 것이 아니라 애틀라시안의 클라우드 서비스의 이름입니다. 최초에 가입을 한 후에 아무것도 하지 않으면 confluence 서비스 계정도 생성되지 않고 jira 서비스의 계정도 생성되지 않습니다. App 카테고리에 찾아가서 직접 sign-in 메뉴에 들어가서 구글 계정으로 가입하는 절차를 jira 서비스와 confluence 서비스에 각각 진행을 해주어야 합니다.
만일 YOUR_CLIENT_ID 에러가 발생한다면 JIRA 또는 CONFLUENCE 계정 가입이 되지 않았을 가능성이 높습니다.
Confluence 서비스가 정상적으로 생성이 되면 아래와 같은 메인 대쉬보드가 보이게 됩니다.
다시 파이선 터미널로 돌아와서 mcp-atlassian 디렉토리로 이동합니다.
cd mcp-atlassian
python scripts/oauth_authorize.py \
--client-id YOUR_CLIENT_ID \
--client-secret YOUR_CLIENT_SECRET \
--redirect-uri "http://localhost:8080/callback" \
--scope "read:jira-work write:jira-work read:confluence-space.summary write:confluence-content"
나가며
atlassian mcp 를 VS Code를 이용해서 로컬에서 설치하고 claude 데스크탑 앱을 실행하여 자동으로 애틀래시안 클라우드 서버에서 jira 와 confluence 클라우드 서버에서 동작하는 대쉬보드를 생성하고 편집할 수 있는 환경을 구성하였습니다.
다음 포스팅에서는 클로드 채팅창에서 입력한 jira 대쉬보드 생성 및 이슈 관리와 confluence 대쉬보드를 생성하고 편집하는 실습 내용을 자세하게 설명을 드리도록 하겠습니다.