Backlog MCP Server
通过模型上下文协议将 Backlog 项目管理与 Claude 集成,从而可以通过自然语言交互访问项目、问题和 Wiki 页面。
README
mcp-backlog-server
Backlog MCP 服务器
这是一个基于 TypeScript 的服务器,用于集成 Backlog 和模型上下文协议 (MCP)。它实现了以下 MCP 的主要概念:
- 代表 Backlog 项目的资源(包括 URI 和元数据)
- 用于与 Backlog API 交互的工具
- 用于生成 Backlog 数据摘要和分析的提示
功能
资源
- 通过
backlog://project/[id]URI 访问 Backlog 项目 - 每个项目资源都包含项目的元数据和详细信息
- 用于结构化数据访问的 JSON 格式资源
- 访问项目中的问题(Issue)
- 访问项目中的 Wiki 页面
工具
get_backlog_user- 获取当前 Backlog 用户信息get_backlog_space- 获取 Backlog 空间信息list_recent_projects- 列出最近浏览的 Backlog 项目- 可以设置件数和排序方式
get_project_issues- 获取项目的问题- 可以通过状态、负责人、分页等进行过滤
get_issue_detail- 获取特定问题的详细信息get_issue_comments- 获取问题的评论add_issue_comment- 向问题添加评论get_issue_comment_count- 获取问题的评论数get_issue_comment- 获取特定评论的详细信息get_wiki_page_list- 获取 Wiki 页面列表- 可以通过项目或关键字进行过滤
get_wiki_page- 获取特定 Wiki 页面的详细信息update_wiki_page- 更新 Wiki 页面
提示
summarize_projects- 生成最近浏览的 Backlog 项目的摘要analyze_backlog_usage- 基于用户、空间和项目数据分析 Backlog 使用模式summarize_wiki_pages- 生成项目的 Wiki 页面的摘要
必要条件
- 具有 API 访问权限的 Backlog 账户
- 环境变量:
BACKLOG_API_KEY: Backlog API 密钥BACKLOG_SPACE_URL: Backlog 空间 URL (例如:https://your-space.backlog.com)
开发
安装依赖:
npm install
构建服务器:
npm run build
自动重新构建进行开发:
npm run watch
安装
要在 Claude Desktop 中使用,请添加服务器配置:
MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-backlog-server": {
"command": "/path/to/mcp-backlog-server/build/index.js",
"env": {
"BACKLOG_API_KEY": "your-api-key",
"BACKLOG_SPACE_URL": "https://your-space.backlog.com"
}
}
}
}
调试
由于 MCP 服务器通过标准输入/输出进行通信,因此调试可能比较困难。建议使用 MCP Inspector。它作为包脚本提供:
npm run inspector
Inspector 将提供一个 URL,用于在浏览器中访问调试工具。
技术细节
该服务器由以下主要组件组成:
index.ts- 主入口点,MCP 服务器的初始化和配置backlog-client.ts- 处理与 Backlog API 通信的客户端handlers/- 资源、工具和提示的处理程序resource-handlers.ts- 项目、问题和 Wiki 的资源处理tool-handlers.ts- 与 Backlog API 交互的工具prompt-handlers.ts- 提示生成功能
types.ts- Backlog API 响应的类型定义config.ts- 从环境变量加载配置
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。