squad-mcp은(는) 무엇을 하나요?
MCP 서버 + Claude Code 플러그인: PRD로 분해된 작업, 지속적 학습, 가중치 루브릭 점수카드, PR 게시를 갖춘 멀티 에이전트 자문 팀입니다.
개요
squad-mcp는 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 도구입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- PRD 기반 작업 분해: 제품 요구 사항 문서(PRD)를 입력하면 각 에이전트가 처리할 하위 작업으로 자동 분해합니다.
- 멀티 에이전트 자문: 여러 에이전트가 각자의 역할(예: 설계자, 개발자, 검토자)을 맡아 협력합니다.
- 지속적 학습: 이전 작업에서 얻은 학습 내용을 저장하고 재사용하여 에이전트의 성능을 지속적으로 개선합니다.
- 가중치 루브릭 점수카드: 미리 정의된 기준과 가중치에 따라 작업 결과를 정량적으로 평가합니다.
- PR 게시: 최종 작업 결과를 GitHub 등의 플랫폼에 자동으로 PR(Pull Request)로 게시합니다.
설치
npm install @ggemba/squad-mcp
또는 Claude Code 환경에서 플러그인으로 설치:
claude plugins install @ggemba/squad-mcp
사용법
MCP 서버 시작
npx @ggemba/squad-mcp start
Claude Code 플러그인으로 사용
Claude Code 설정에서 플러그인을 활성화한 후, 다음과 같은 명령을 사용합니다:
/squad init --prd ./path/to/prd.md
/squad run
/squad review
/squad pr
API 엔드포인트
| 엔드포인트 | 설명 |
|---|---|
POST /squad/init | PRD 파일을 기반으로 스쿼드 초기화 |
POST /squad/tasks | 작업 목록 조회 |
POST /squad/run | 모든 작업 실행 |
POST /squad/score | 결과 평가 |
POST /squad/pr | PR 게시 |
설정
환경 변수:
| 변수명 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
SQUAD_MCP_PORT | MCP 서버 포트 | 3000 |
LEARNINGS_DB_PATH | 학습 데이터 저장 경로 | ./learnings.json |
RUBRIC_PATH | 루브릭 점수카드 파일 경로 | ./rubric.json |
GITHUB_TOKEN | GitHub PR 게시용 토큰 | - |
GITHUB_REPO | 대상 GitHub 저장소 | - |
루브릭 점수카드 예시
{
"criteria": [
{
"name": "코드 품질",
"weight": 0.4,
"description": "코드 가독성, 모범 사례 준수"
},
{
"name": "기능 완성도",
"weight": 0.3,
"description": "PRD 요구 사항 충족"
},
{
"name": "테스트 커버리지",
"weight": 0.3,
"description": "단위 테스트 및 통합 테스트 포함"
}
]
}
지속적 학습 파일 예시
학습 데이터는 learnings.json 파일에 저장됩니다. 예:
[
{
"id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
"task": "API 엔드포인트 구현",
"insight": "인증 미들웨어는 모든 라우트에 적용해야 함",
"timestamp": "2025-01-01T00:00:00Z"
}
]
라이선스
MIT