Trello, ClickUp, Monday를 대체하는 AI

많은 팀이 AI를 티켓 내용을 요약하거나 할 일 목록을 대신 적어주는 챗봇 정도로 활용한다. Paca는 여기서 나아가 AI가 스크럼 팀의 정식 일원으로 참여하는 AI 네이티브 오픈소스 프로젝트 관리 플랫폼이다. Jira, Trello, ClickUp, Monday를 대체하도록 설계되었다.

이 플랫폼은 무료이며 사용자가 직접 서버를 구축해 운영하는 셀프 호스팅 방식으로 제공된다. 시스템 자체가 가볍게 설계되어 도입 장벽이 낮다. 핵심은 AI 에이전트와 사람이 스크럼 팀 내에서 동등한 권한을 가진 팀원으로 협업하는 것이다. 사람이 백로그를 업데이트하고 티켓을 옮기는 반복적인 수동 관리 업무를 AI가 함께 수행한다.

AI가 실질적인 팀원 역할을 하려면 워크스페이스의 데이터에 자유롭게 접근해야 한다. Paca는 이를 위해 MCP(Model Context Protocol, AI 모델이 외부 데이터에 표준화된 방식으로 접근하게 돕는 규약) 서버를 제공한다. AI 에이전트는 이 서버를 통해 프로젝트, 작업, 스프린트, 문서, 멤버 정보가 담긴 구조화된 데이터에 직접 접근하며, 별도의 스크래핑이나 커스텀 API 구축 과정이 필요 없다.

이러한 데이터 접근 체계는 @paca-ai/paca-mcp npm 패키지를 통해 구현된다. AI 에이전트에게 워크스페이스의 구조화된 데이터 접근 권한을 부여함으로써, AI가 프로젝트 맥락을 이해하고 티켓을 직접 관리해 사용자의 수동 관리 부담을 줄인다.

AI 에이전트를 스크럼 프로세스에 직접 참여시키는 운영 방식

Paca의 AI 에이전트는 단순한 보조 도구가 아니라 스크럼(Scrum, 팀이 짧은 주기로 목표를 달성하는 협업 방식) 프로세스에 직접 참여한다. 이 에이전트는 스프린트 계획에 참여하고 보드에서 직접 할 일을 가져가며, BDD(Behavior Driven Development, 사용자 행동 중심으로 기능을 정의하는 개발 방식) 명세서를 작성해 개발 요구사항을 구체화한다.

설치 과정은 간결하다. 리눅스 서버가 있다면 도커(Docker, 앱 실행에 필요한 모든 환경을 하나로 묶어 어디서든 똑같이 실행하게 돕는 도구)를 통해 즉시 설치할 수 있다. 깃허브 리포지토리를 일일이 복제할 필요 없이 제공되는 스크립트로 설정을 마치고 전체 스택을 시작하는 구조다. 아파치 라이선스 2.0(Apache License 2.0) 하에 배포되어 기업이나 개인이 제약 없이 활용 가능하다.

설정 파일과 플러그인 시스템으로 구현하는 워크플로우 최적화

Paca는 프로젝트 수준의 설정 파일만으로 워크플로우와 상태, 필드 정의, 보드 레이아웃, 스프린트 규칙, 에이전트의 행동까지 모두 제어한다. 팀마다 서로 다른 업무 방식과 규칙이 있어도 설정 파일의 값만 바꾸면 즉시 반영되므로, 코드를 쓰지 않고도 팀 고유의 프로세스에 맞춰 도구를 최적화할 수 있다.

백엔드 플러그인은 WebAssembly(WASM)로 컴파일되어 실행된다. WASM은 웹 브라우저 밖에서도 프로그램을 빠르게 실행할 수 있게 돕는 표준 코드 형식이다. 이 플러그인들은 시스템의 다른 부분과 격리된 샌드박스 환경에서 작동하여, 외부 기능을 추가하더라도 메인 시스템의 안정성을 유지하며 기능을 확장할 수 있다.

Claude Code 사용자는 Paca 스킬셋을 설치해 자연어 슬래시 명령어로 워크스페이스를 관리한다. 에디터를 떠나지 않고 채팅창에 명령어를 입력해 프로젝트를 조율함으로써 컨텍스트 스위칭을 최소화한다. 모든 명령어는 동작 전 Paca 문서를 읽어 현재 프로젝트의 맥락을 파악한 뒤 실행된다. 각 스킬은 Agent Skills라는 정해진 규격으로 정의되어 AI가 팀의 의도대로 일관되게 동작한다.

매일 아침 백로그를 정리하고 티켓을 옮기던 반복 업무의 주체가 바뀐다. AI와 도구를 연결하는 MCP 서버와 웹 브라우저에서 빠르게 실행되는 WASM 플러그인 덕분에 AI가 챗봇을 넘어 스크럼 팀의 정식 일원으로 합류했기 때문이다.

이제 관건은 단순한 자동화를 넘어 AI 에이전트에게 프로젝트 관리 권한을 어디까지 부여할 것인가 하는 실무적 판단이다. Paca를 통해 AI가 팀원의 권한을 가졌을 때 실제 생산성이 어떻게 변하는지 직접 가늠해 볼 때다.

사용법

> 공식 저장소 기준 설치·실행 방법이다.

json
{
  "mcpServers": {
    "paca": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paca-ai/paca-mcp"],
      "env": {
        "PACA_API_KEY": "your-api-key-here",
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  }
}
json
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  "mcp": {
    "servers": {
      "paca": {
        "command": "npx",
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        }
      }
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  }
}
json
{
  "name": "paca",
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@paca-ai/paca-mcp"],
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    "PACA_API_KEY": "your-api-key-here",
    "PACA_API_URL": "http://localhost:8080"
  }
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