MCP를 통한 Crashlytics의 AI 지원

Firebase Crashlytics MCP 도구와 프롬프트를 사용하면 Gemini CLI, Claude Code, Cursor와 같은 MCP 지원 AI 기반 개발 도구를 사용하여 Crashlytics 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 이러한 Crashlytics MCP 도구와 프롬프트는 AI 도구에 중요한 컨텍스트를 제공하여 문제를 관리, 우선순위 지정, 디버그, 해결하는 데 도움이 됩니다.

Firebase MCP 서버를 설정한 후에는 다음과 같은 Crashlytics용 MCP 기능을 사용할 수 있습니다.

문제의 우선순위를 지정하고 해결하는 안내 워크플로

자유 형식 대화형 디버깅

info MCP란 무엇인가요? 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 도구가 외부 도구 및 데이터 소스에 액세스하는 표준화된 방법입니다.

시작하기 전에: Firebase MCP 서버 설정

이 섹션에서는 Crashlytics 전용 MCP 명령어, 프롬프트, 도구 (이 페이지의 뒷부분에 설명되어 있음)를 사용할 수 있도록 Firebase MCP 서버의 기본 설정을 설명합니다.

기본 요건

환경이 다음 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

• Node.js 및 npm이 설치되어 있고 작동해야 합니다. Node.js를 설치하면 npm 명령어 도구가 자동으로 설치됩니다.

• AI 기반 개발 도구가 MCP 통합을 지원합니다.

Unity 프로젝트를 사용하는 경우 Crashlytics MCP 도구 및 프롬프트 로드에 관한 FAQ를 검토하세요.

Firebase MCP 서버를 사용하도록 AI 도구 구성

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/firebase/

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/firebase/

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

claude mcp add firebase npx -- -y firebase-tools@latest mcp

claude mcp list

firebase: npx -y firebase-tools@latest mcp - ✓ Connected

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"],
      "disabled": false
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "firebase": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

"servers": {
  "firebase": {
    "type": "stdio",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

"mcp": {
  "servers": {
    "firebase": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "firebase": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

각 AI 도구에 대해 위에 설명된 기본 구성 외에도 선택적 매개변수를 지정할 수 있습니다.

(권장) crashlytics:connect를 사용하여 문제의 우선순위를 지정하고 문제를 해결하는 안내 워크플로

Crashlytics는 대화형의 유연한 안내 워크플로를 제공하여 앱의 Crashlytics 문제를 우선순위 지정하고 수정하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 AI 도구는 문제를 가져오고, 문제를 설명하고, 잠재적인 수정사항을 식별하고, 코드를 변경할 수도 있습니다.

이 안내 워크플로는 crashlytics:connect MCP 명령어를 통해 사용할 수 있습니다.

명령어 액세스 및 사용

1. 아직 진행하지 않았다면 Firebase MCP 서버를 설정한 다음 AI 도구를 시작합니다.

2. crashlytics:connect MCP 명령어를 실행합니다.

   대부분의 AI 도구는 이 워크플로에 편리하게 액세스할 수 있는 방법을 제공합니다. 예를 들어 Gemini CLI를 사용하는 경우 슬래시 명령어 /crashlytics:connect를 실행합니다.

3. AI 도구를 사용하여 Crashlytics 문제의 우선순위를 지정하고 해결하세요. 예를 들면 다음과 같습니다.

   • 우선순위가 지정된 문제 목록을 확인합니다.
   • ID 또는 URL을 제공하여 특정 문제를 디버그합니다.
   • 비정상 종료에 관한 자세한 정보를 요청합니다.
   • 에이전트에게 추천된 근본 원인에 대한 추론을 요청합니다.

자유 형식 대화형 디버깅

최상의 디버깅 환경을 위해 crashlytics:connect을 사용하는 것이 좋습니다. Crashlytics MCP 도구에 액세스할 수 있는 AI 도구와의 자유 형식 대화를 사용하여 문제를 디버깅할 수도 있습니다. 이는 아직 MCP 프롬프트를 지원하지 않는 AI 도구 (슬래시 명령어 또는 맞춤 명령어라고도 함)에 특히 중요합니다.

Firebase MCP 서버를 설정한 후 다음 예시를 사용해 보세요.

문제 및 비정상 종료 컨텍스트 가져오기

AI 도구가 Crashlytics MCP 도구에 액세스할 수 있으면 사용자 및 이벤트 수, 스택 트레이스, 메타데이터, 앱 버전 정보와 같은 중요한 Crashlytics 문제 데이터를 가져올 수 있습니다.

프롬프트의 예를 들면 다음과 같습니다.

• A customer reported an issue during login when using our latest release. What Crashlytics issues do I have that could be related to this login trouble?

  • 이 질문에 답하기 위해 AI 도구는 로그인 위치를 파악하기 위해 코드를 읽고 다양한 Crashlytics MCP 도구를 사용하여 문제 데이터를 가져올 것입니다. 그러면 AI 도구가 로그인 흐름과 관련된 문제가 최신 버전에 있는지 확인하려고 시도합니다.

• The previous on-call engineer was investigating issue abc123 but wasn't able to resolve it. She said she left some notes -- let's pick up where she left off.

  • 이 질문에 대답하기 위해 AI 도구는 다양한 Crashlytics MCP 도구를 사용하여 문제 컨텍스트와 문제에 게시된 메모를 가져옵니다. 또한 문제 조사를 재개하기 위해 예시 비정상 종료를 가져올 수도 있습니다.

디버깅 조사 문서화

문제를 디버깅할 때는 자신이나 팀을 위해 기록을 유지하는 것이 유용한 경우가 많습니다. Crashlytics는 Firebase 콘솔에서 이 기능을 제공하며, Crashlytics MCP 도구가 탑재된 AI 도구도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 조사 내용을 요약하거나, Jira 또는 GitHub 문제 링크와 같은 유용한 메타데이터가 포함된 메모를 추가하거나, 문제가 해결된 후 문제를 종료할 수 있습니다.

프롬프트의 예를 들면 다음과 같습니다.

• Add a note to issue abc123 summarizing this investigation and the proposed fix.
• We weren't able to get to the bottom of this issue today, summarize what we learned and attach it to issue abc123 to pick back up later.
• Close issue abc123 and leave a note including the link to the PR that fixed the issue.

Crashlytics MCP 도구 참조

다음 표에는 Firebase MCP 서버를 통해 사용할 수 있는 Crashlytics MCP 도구가 나와 있습니다.

Firebase MCP 서버를 설정하면 AI 도구에서 이러한 MCP 도구를 사용하여 문제를 이해하고, 디버그하고, 관리할 수 있습니다. 이러한 MCP 도구는 crashlytics:connect 안내 워크플로와 AI 도구와의 자유 형식 대화 모두에서 사용됩니다.

대부분의 사용 사례에서 이러한 MCP 도구는 LLM 전용이며 인간 개발자가 직접 사용할 수 없습니다. LLM은 AI 도구와의 상호작용을 기반으로 이러한 MCP 도구를 사용할 시기를 결정합니다.

Crashlytics 문제 관리

다음 표에는 Crashlytics 문제를 관리하는 데 사용할 수 있는 도구가 설명되어 있습니다.

Crashlytics 데이터 가져오기

다음 표에는 앱에 관한 Crashlytics 관련 정보를 얻는 데 사용할 수 있는 도구가 설명되어 있습니다.

추가 정보

데이터 사용 방식

데이터 거버넌스는 사용하는 AI 기반 개발 도구에 따라 결정되며 해당 AI 도구에서 정의한 약관이 적용됩니다.

가격 책정

Firebase는 Crashlytics MCP 도구와 프롬프트를 사용하거나 공개 API에서 Crashlytics 데이터를 가져오는 데 요금을 청구하지 않습니다.

비용은 사용하는 AI 기반 개발 도구에 따라 결정되며, AI 도구에서 사용하는 Crashlytics 데이터의 양에 따라 결정될 수 있습니다. Firebase에서는 컨텍스트에 로드되는 데이터의 양을 제어하는 명시적인 방법을 제공하지 않지만 모델에 적합한 기본 안내를 포함합니다.

문제해결 및 FAQ