Slack Gemini Server

Slack 메시지를 기반으로 Google Gemini가 답변하는 MCP 서버입니다. Claude Desktop/Code에서 Slack 채널의 대화 내용을 검색하고, 이를 기반으로 질문에 답변받을 수 있습니다.

기능

도구	설명
list_slack_channels	Slack 워크스페이스의 채널 목록 조회
get_slack_messages	특정 채널의 최근 메시지 조회
search_slack_messages	키워드로 메시지 검색
ask_gemini_about_slack	Slack 메시지를 컨텍스트로 Gemini에게 질문
summarize_slack_channel	채널 대화 요약

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방법 1: 원격 MCP 서버 (Cloud Run) - 권장

다른 유저들이 쉽게 사용할 수 있도록 Cloud Run에 배포된 서버를 사용합니다.

클라이언트 설정 (사용자)

배포된 서버 URL을 Claude Desktop 설정에 추가합니다.

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "slack-gemini": {
      "url": "https://slack-gemini-mcp-xxxxx-du.a.run.app/mcp/sse"
    }
  }
}

배포 후 실제 Cloud Run URL로 교체하세요.

서버 배포 (관리자)

1. GitHub Repository 생성 및 Secrets 설정

GitHub Repository → Settings → Secrets and variables → Actions

Secret 이름	값
GCP_PROJECT_ID	Google Cloud 프로젝트 ID
GCP_SA_KEY	서비스 계정 JSON 키 전체
GCP_REGION	asia-northeast3 (서울)
SLACK_BOT_TOKEN	Slack Bot Token
GEMINI_API_KEY	Gemini API Key

2. 코드 푸시

git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin https://github.com/your-repo/slack-gemini-mcp.git
git push -u origin main

GitHub Actions가 자동으로 Cloud Run에 배포합니다.

3. 배포 확인

Cloud Run 콘솔에서 서비스 URL 확인: https://slack-gemini-mcp-xxxxx-du.a.run.app

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방법 2: 로컬 MCP 서버

각 사용자가 자신의 PC에서 직접 실행합니다.

1. 의존성 설치

cd slack-gemini-mcp
pip install -r requirements.txt

2. 환경변수 설정

cp .env.example .env

.env 파일을 열고 다음 값을 설정:

SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-bot-token
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key

3. Claude Desktop 설정

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "slack-gemini": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/slack-gemini-mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

4. Claude Code 설정

프로젝트 루트에 .mcp.json 파일 생성:

{
  "mcpServers": {
    "slack-gemini": {
      "command": "python",
      "args": ["./slack-gemini-mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

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Slack App 설정

1. Slack API에서 앱 생성
2. OAuth & Permissions에서 Bot Token Scopes 추가:
   • channels:read
   • channels:history
   • groups:read (private 채널용)
   • groups:history
   • users:read
   • search:read
3. 워크스페이스에 앱 설치
4. Bot User OAuth Token 복사

Gemini API Key 발급

1. Google AI Studio 접속
2. API Key 생성 및 복사

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사용 예시

Claude에서 자연어로 요청하면 됩니다:

"Slack 채널 목록 보여줘"
"#general 채널의 최근 메시지 50개 가져와"
"#dev 채널에서 '배포' 관련 메시지 검색해줘"
"#project 채널 대화를 기반으로 이번 주 진행 상황 알려줘"
"#meeting 채널 요약해줘"

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프로젝트 구조

slack-gemini-mcp/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py          # MCP 서버 (로컬용, stdio)
│   ├── server_sse.py      # MCP 서버 (원격용, SSE)
│   ├── slack_service.py   # Slack API 래퍼
│   └── gemini_service.py  # Gemini API 래퍼
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── deploy.yml     # Cloud Run 배포 워크플로우
├── Dockerfile
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .gitignore
└── README.md

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문제 해결

"SLACK_BOT_TOKEN이 설정되지 않았습니다"

• 로컬: .env 파일 확인
• Cloud Run: GitHub Secrets 또는 Cloud Run 환경변수 확인

채널을 찾을 수 없음

• Slack 앱이 해당 채널에 추가되었는지 확인
• Private 채널은 앱을 채널에 초대해야 접근 가능

Gemini 응답 오류

• API 키가 유효한지 확인
• 모델명이 gemini-2.0-flash인지 확인

Cloud Run 연결 실패

• 서비스가 allow-unauthenticated로 배포되었는지 확인
• URL이 /mcp/sse로 끝나는지 확인