Atlassian 생태계에서 AI 기반 테스트 자동화를 위한 MCP(Model Context Protocol) 활용 가이드

핵심 기술: 이 문서는 Atlassian 생태계 내에서 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 AI 기반 테스트 자동화를 구현하는 방법을 심층적으로 다룹니다. "Wagile" 프로세스, 개발자 대 테스터 비율 불균형 등의 문제점을 해결하고, Confluence 명세와 Jira 티켓에서 테스트 시나리오 및 수용 기준을 추출하여 AI가 테스트 케이스를 자동 생성하도록 돕습니다.

기술적 세부사항:
* MCP 활용 목표: Confluence 명세서 파싱, Jira 티켓에서 수용 기준 추출, 팀 형식에 맞는 테스트 케이스 생성, 놓친 엣지 케이스 식별, 활용도 높은 테스트 문서 작성.
* MCP의 이점: 기존 도구와의 직접 통합, 프로젝트 구조에 대한 맥락 인식, 실제 데이터를 기반으로 한 환각(hallucination) 감소, 팀의 테스트 프레임워크에 대한 패턴 학습.
* 설치 및 구성: Docker를 사용한 MCP 서버 설정 (GitHub: sooperset/mcp-atlassian), Amazon Q Command Line Interface 설치, Atlassian 계정(Jira, Confluence) API 접근 권한 및 Personal Access Token(PAT) 준비.
* 보안 및 네트워크 설정: 기업 네트워크 환경에서의 SSL 인증서 처리 방법 (CERT_PATH 설정, SSL_VERIFY 옵션), corporate proxy/firewall 통과를 위한 Docker 이미지 재빌드 (mcp-atlassian-with-zscaler).
* 연결 및 사용: q chat 명령어를 통한 MCP 서버 및 Atlassian 도구 연결, "What are my open Jira tickets?"와 같은 기본 질의를 통한 기능 검증, 도구 사용 권한 설정 (t 또는 y 입력).
* 활용 예시: Jira 티켓 기반 테스트 케이스 생성, Confluence 상세 명세 기반 테스트 시나리오 및 엣지 케이스 식별, Jira와 Confluence 간의 요구사항 비교 및 누락/불일치 검토, "What questions should I ask the product owner about this feature?"와 같은 질의를 통한 인사이트 도출.
* 맥락 유지: q chat --resume을 통한 이전 대화 및 프로젝트 맥락 기억 기능 활용.

개발 임팩트: AI 기반 테스트 자동화를 통해 개발 팀의 생산성을 크게 향상시키고, 테스트 커버리지를 강화하며, 반복적인 테스트 케이스 작성 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, AI가 놓치기 쉬운 엣지 케이스를 발견하여 전반적인 소프트웨어 품질을 높이는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응: (원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)