{
  

최신 MCP 클라이언트(예: Cline)가 GitLab의 MCP 서버에 연결할 때, 사용 가능한 컨텍스트를 즉시 확인하기 위해 다음 엔드포인트로 요청을 보냈습니다:

-   `resources/list`
-   `resources/templates/list`

하지만 GitLab 서버는 이 엔드포인트를 구현하거나 광고하지 않았기 때문에, 서버는 다음과 같이 응답했습니다:

이 오류로 인해 AI 클라이언트는 GitLab 저장소를 탐색할 때 컨텍스트 인식 기능을 로드하지 못하거나 완전히 비활성화해야 했습니다.

## 2. 아키텍처 심층 분석: GitLab Core에서 MCP 작동 방식

GitLab의 MCP 서버 구현은 GitLab Core(`gitlab-org/gitlab`) 내에서 실행됩니다. 들어오는 JSON-RPC 요청은 파싱되어 전용 서비스 핸들러로 라우팅됩니다.

이 문제를 제대로 해결하려면 두 가지가 필요했습니다:

1.  **기능 광고 (Advertise the Capability)**: `initialize` 핸드셰이크 중에 클라이언트에게 `resources`와 `resource templates`가 지원됨을 알려야 합니다.
2.  **RPC 핸들러 구현**: `resources/list` 및 `resources/templates/list`를 라우팅하여 에이전트가 검사할 수 있는 구조화된 스키마와 URI를 반환하도록 해야 합니다.

### 단계 A: 초기화 핸드셰이크 업데이트

서버의 핸드셰이크 응답기에서, 우리는 `resources` 기능을 등록했습니다:

`resources: { ... }`를 광고함으로써, 연결하는 에이전트는 GitLab이 컨텍스트적 리소스(프로젝트 파일, 이슈 또는 파이프라인 로그 등)를 제공할 수 있음을 알게 됩니다.

### 단계 B: `resources/list` 및 `resources/templates/list` 구현

다음으로, 우리는 리소스 엔드포인트에 대한 요청 디스패처를 추가했습니다:

## 3. 스키마 강화: 에이전트 환각 방지 (!259119)

에이전트 상호 작용을 테스트하는 동안, 검색 도구와 관련된 또 다른 중요한 문제가 발생했습니다.

AI 에이전트는 도구 호출 인수를 생성하기 위해 JSON 스키마에 크게 의존합니다. GitLab 검색의 MCP 스키마에서 `scope` 매개변수는 단순히 `type: string`으로 정의되어 있었습니다.

### 취약점

LLM은 다음과 같은 유효하지 않은 스코프를 자주 환각(hallucinate)합니다:

-   `"scope": "all"`
-   `"scope": "code_and_issues"`
-   `"scope": "mr"`

이러한 유효하지 않은 입력값은 서버 측에서 500 또는 400 오류를 발생시켰습니다.

### 해결 방법 (The Fix)

**Merge Request !259119**에서, 우리는 JSON Schema에 명시적인 `enum` 제약 조건을 도입했습니다:

스키마를 제한함으로써, 구조화된 함수 호출(structured function calling)을 지원하는 최신 LLM(Claude 3.7 / 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 / 1.5 Pro, GPT-4o)은 100%의 확률로 구문적으로 유효한 검색 매개변수를 생성하도록 보장됩니다.

## 4. GitLab 엔터프라이즈 CI 및 코드 리뷰 탐색하기

GitLab Core에 기여하는 것은 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 의미를 가집니다. 이는 오픈 소스 세계에서 가장 엄격한 CI/CD 테스트 파이프라인 중 하나를 통과해야 함을 의미합니다.

`gitlab-org/gitlab`에 Merge Request를 제출하면, 다음과 같은 파이프라인이 실행됩니다:

1.  **Danger Bot**: 변경 로그 항목, 커밋 메시지 형식, 문서 업데이트 및 라이선스 준수 여부를 확인합니다.
2.  **RuboCop**: GitLab의 엄격한 Ruby 스타일 가이드와 AST 규칙을 강제합니다.
3.  **Predictive RSpec**: 수만 개의 단위 테스트 중 관련성이 있는 테스트 스위트만을 동적으로 선택하고 실행합니다.

### RSpec 테스트 작성하기

회귀(regressions)가 없음을 보장하기 위해, 우리는 성공 사례와 엣지 케이스를 모두 포괄하는 종합적인 단위 명세(unit specs)를 추가했습니다:

두 Merge Request 모두 다음을 통과했습니다:

-   `danger-review`
-   `rubocop`
-   `rspec:predictive`
-   `rspec-ee:predictive`

두 MR은 GitLab 유지 관리자들로부터 승인되어 메인 릴리스에 병합되었습니다!

## 5. 엔드투엔드 검증: AI 에이전트로 테스트하기

이러한 변경 사항들이 병합되면서, AI 에이전트(예: VS Code의 Cline 또는 Claude Desktop)를 구성하는 것이 매우 쉬워졌습니다.

### `claude_desktop_config.json` 설정:

이제 다음과 같이 프롬프트를 입력하면:

> _"프로젝트 #123456의 열려 있는 보안 이슈 목록을 나열하고 현재 브랜치를 기반으로 패치를 제안해 주세요."

AI 에이전트는:

1. GitLab MCP 서버에 연결합니다.
2. 핸드셰이크 실패 없이 `resources`와 `tools`를 발견합니다.
3. 컨텍스트를 프롬프트 창으로 직접 가져옵니다.
4. 엄격하고 검증된 열거형(enum) 범위를 사용하여 검색을 실행합니다.

## 6. GitLab에 기여하는 방법 시작하기

오픈 소스 분야에 진출하거나 엔터프라이즈 개발자 도구에 기여하려는 엔지니어라면 다음 방법을 활용할 수 있습니다:

1. **GitLab 이슈 보드 확인**: `community-bonus` 또는 `quick win`으로 필터링된 이슈를 확인하세요. GitLab은 [GitLab Contributor Platform](https://contributors.gitlab.com)을 통해 기여자들에게 적극적으로 보상합니다.
2. **GitLab Development Kit (GDK) 활용**: 제출하기 전에 로컬에서 변경 사항을 테스트해 보세요.
3. **작업 내용 문서화**: 자신이 만든 것을 공유하세요! 개발자 커뮤니티는 실제 엔지니어링 워크스루를 통해 성장합니다.

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