<!-- -->

Поддержка и развитие

Проект активно развивается. Вопросы и предложения по улучшению приветствуются через Issues.

MCP сервер для взаимодействия с Bitrix24 rest api на основе fast-bitrix24

На данный момент сервер поддерживает следsующие сущности:

• сделки

  • list_deal - Список сделок по фильтрам
  • get_stages - Получение стадий сделок в человекочитаемом виде, сгруппированных по воронкам
  • get_category_stages - Получение стадий для конкретной воронки в человекочитаемом виде
  • get_deals_at_risk - Получение сделок в риске (описание ниже в разделе "Пояснения")
  • get_sales_funnel - Получение воронки продаж за период
  • get_top_clients_by_deals_sum - Получение топ-N клиентов по сумме сделок
  • daily_summary - Получение ежедневного отчета

• пользовательские поля

  • get_all_info_fields - Получение всех ID, названий и значений полей сделки, контакта, компании, задач, лида

• контакты

  • list_contact - Список контактов по фильтрам

• компании

  • list_company - Список компаний по фильтрам

• пользователи

  • list_user - Список пользователей по фильтрам
  • get_user_activity - Получение активности пользователя по id
  • get_all_managers_activity_report - Получение активности всех менеджеров за указанный период с определением неактивных пользователей

• лиды

  • list_lead - Список лидов по фильтрам

• задачи

  • list_task - Список задач по фильтрам
  • get_task_time_tracking - Получение времени выполнения задачи по id
  • get_task - Получение задачи по id
  • get_task_comments_list - Получение списка комментариев к задаче по id
  • get_task_checklist_items - Получение списка пунктов чеклиста задачи по id

• хелпер

  • export_entities_to_json - Экспорт элементов сущности в JSON (сделки, контакты, компании, лиды)
  • analyze_export_file - Анализ экспортированных данных (сумма, количество, среднее значение, минимальное значение, максимальное значение)
  • analyze_tasks_export - Анализ экспортированных данных для задач (сумма, количество, среднее значение, минимальное значение, максимальное значение)
  • export_task_fields_to_json - Экспорт описания полей задач
  • datetime_now - Получение текущей даты и времени в московской зоне
  • get_managers_with_declined_activity - Получение выявление менеджеров со сниженной активностью

поддержка человеческого названия полей даже для полей типа список например:

• какая сумма сделок где поле 'этаж доставки' равно 'в подвал'?
• какая сумма сделок которые нужно доставить в подвал
• как называется поле у сделки с id UF_CRM_1749724770090?
• у каких пользователях есть просроченные задачи?

Установка и запуск сервера

установите переменные окружения из файла .env.example

cp .env.example .env

установите зависимости

uv sync

или установите пакет

uv add fast-bitrix24-mcp

создайте файл для запуска сервера

from fast_bitrix24_mcp.main import mcp

if __name__ == "__main__":  
    mcp.run(transport="http", host="0.0.0.0", port=8000)
    # mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=9000)

запустите сервер

uv run main.py

Авторизация запросов

Сервер принимает только авторизованные запросы. Токен берётся из переменной окружения AUTH_TOKEN (файл .env).

1. Установите токен в .env:

AUTH_TOKEN=ваш_секретный_токен

2. Пример авторизованного запроса к HTTP MCP эндпоинту (по умолчанию путь /mcp):

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AUTH_TOKEN" \
  http://localhost:8000/mcp \
  

inspector

ui для тестирования сервера

npx @modelcontextprotocol/inspector

Пример использования в langchain

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from dotenv import load_dotenv
from pprint import pprint
load_dotenv()

client = MultiServerMCPClient(
    {
        
        "bitrix24-main": {
            "url": "http://localhost:8000/mcp",
            "transport": "http",
            "headers": {
                "Authorization": f"Bearer {os.getenv('AUTH_TOKEN')}"
            }
        },

    }
)
async def main():
    tools = await client.get_tools()
  
    promts = await client.get_prompt('bitrix24-main', 'main_prompt')
    promts=promts[0].content    
    # agent = create_react_agent("openai:gpt-4.1-nano-2025-04-14", tools, prompt=promt)
    agent = create_react_agent("openai:gpt-4.1-nano-2025-04-14", tools, prompt=promts, debug=True)
    # math_response = await agent.ainvoke({"messages": "сколько сделок с названием Обновленная тестовая сделка ?"})
    # math_response = await agent.ainvoke({"messages": "как называется поле у сделки с id UF_CRM_1749724770090?"})
    # math_response = await agent.ainvoke({"messages": "какая сумма сделок где поле 'этаж доставки' равно 'в подвал'"})
    # math_response = await agent.ainvoke({"messages": "какая сумма сделок у которых этаж доставки 'в подвал'?"})
    math_response = await agent.ainvoke({"messages": "покажи статистику по сделкам за сегодня и позавчера"})


    token=0
    for message in math_response["messages"]:
        print(message.content + "\n\n")
        
    # pprint(math_response)
    token=math_response["messages"][-1].usage_metadata['total_tokens']
    print(f'token: {token}')
    
        

    while True:
        message = input("Введите сообщение: ")
        math_response["messages"].append({"role": "user", "content": message})
        math_response = await agent.ainvoke(math_response)
        for message in math_response["messages"]:
            print(message.content + "\n\n")

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

)

Пояснения

примеры сделок в риске:

2. Консультация: Бытовая техника (ID: 22) Стадия: В работе (EXECUTING) Причины риска: • Последняя активность была 3 дней назад (2025-12-05 12:35:35) Активность за последние 3 дня: • Дела в таймлайне: 0 (встречи, звонки, письма, действия и т.д.) • Звонки: 0 • Комментарии: 7 • Задачи: 0 Последняя активность: 2025-12-05 12:35:35

3. Заказ ИСДМ на апрель 2026г. АО "КМЗ-Спецмаш" (ID: 19985) Воронка: CRM: ОСНОВНОЕ ПР-ВО Стадия: КП отправлено (C3:EXECUTING) Причины риска: • Отсутствует активность (звонки, комментарии, задачи) более 3 дней Активность за последние 3 дня: • Дела в таймлайне: 0 (встречи, звонки, письма, действия и т.д.) • Звонки: 0 • Комментарии: 0 • Задачи: 0

пример главного промта для взаимодействия с сервером

сначала нужно получить все поля сущности чтобы узнать какие поля иммел в виду пользователь используй get_all_info_fields entity: 'deal' | 'contact' | 'company' | 'user' | 'task' | 'lead' | 'all' сначала нужно получить все поля сущности используй fields_get_all_info_fields.

после нужно получить список сущностей используй export_entities_to_json entity: 'deal' | 'contact' | 'company' | 'user' | 'task' | 'lead' этот метод создаст файл в котором будет список элементов сущности.

далее можно анализировать эти данные используй analyze_export_file если нужно узнать текущую дату и время в московской зоне используй datetime_now если выводишь какие то поля то выводи их в человеко-читаемом виде эта информация есть в get_all_info_fields

при работе с задачами нужно сначала получить описания полей задач используй export_task_fields_to_json потом все как и с остальными сущностями

после того как вы получили данные используй export_entities_to_json чтобы экспортировать данные в файл и затем используй analyze_export_file чтобы проанализировать данные чтобы получить необходимую информацию так как export_entities_to_json только создает файл но не анализирует данные

если пользователь просит получить даныые из какой-то воронки или стадии то используй get_stages или get_category_stages чтобы получить необходимые CATEGORY_ID и STAGE_ID и передай их в filter_fields или select_fields

если что-то касаеться менеджеров или пользователей то сначала нужно получить список пользователей используй user_list_user и передай id пользователя в filter_fields или select_fields

если пользователь прости посчитать что-то по сделкам за какой-то период но нужно фильтровать по отпределенному полю, которое нызваеться "время попадания в {название стадии}" это пользователькочитаемое поле и его нужно передать в filter_fields или select_fields

Пояснения: Менеджер считается снизившим активность, если за последние 7 дней у него: • количество задач упало на 30%+ по сравнению с предыдущей неделей; • количество звонков снизилось на 25%+

Сводка должна включать: • Кол-во новых лидов и сделок; • Сколько задач создано и выполнено; • Кол-во звонков (входящих/исходящих);

Сделка считается «в риске», если выполняется одно или несколько условий: • статус сделки не менялся более 5 рабочих дней; • отсутствует активность (звонки, комментарии, задачи) более 3 дней;

Менеджер нуждаеться в помощи если у него: • много просроченных задач; • мало активности; • плохое качество звонков; • нет сделок переданных в производство(стадия)

доступные инструменты:

• user_list_user: Список пользователей
• helper_analyze_export_file: Анализ экспортированных данных из файла JSON
• helper_export_entities_to_json: Экспорт элементов сущности в JSON
• helper_export_task_fields_to_json: Экспорт описания полей задач
• helper_datetime_now: Получение текущей даты и времени в московской зоне
• user_get_user_activity: Получение активности пользователя по id
• user_get_all_managers_activity_report: Получение активности всех менеджеров за указанный период с определением неактивных пользователей

описание инструментов: helper_analyze_export_file: Анализ экспортированных данных из файла JSON - file_path: путь к файлу JSON - operation: операция анализа ('count', 'sum', 'avg', 'min', 'max') - fields: список полей для анализа (например ['UF_CRM_1749724770090', 'TITLE']) - condition: условие фильтрации. Может быть: - строкой с операторами: 'DATE_CREATE >= "2025-11-03 00:00:00" and DATE_CREATE <= "2025-11-09 23:59:59"' - словарем: {'DATE_CREATE': {'>=': '2025-11-03T00:00:00', '<=': '2025-11-09T23:59:59'}} - словарем с операторами в строках: {'DATE_CREATE': '>= 2025-11-03T00:00:00'} (будет автоматически преобразован) - JSON строкой: '{"DATE_CREATE": ">= 2025-11-03T00:00:00"}' (будет автоматически распарсена) - group_by: группировка по полям (например ['UF_CRM_1749724770090'])

helper_export_entities_to_json: Экспорт элементов сущности в JSON - entity: 'deal' | 'contact' | 'company' | 'user' | 'task' - filter_fields: фильтр Bitrix24 (например {"CLOSED": "N", ">=DATE_CREATE": "2025-06-01"}) - select_fields: список полей; ['', 'UF_'] означает все поля - filename: имя файла (опционально). Если не указано, сформируется автоматически в папке exports Возвращает: {"entity": str, "count": int, "file": str}

user_get_all_managers_activity_report Получение активности всех менеджеров за указанный период с определением неактивных пользователей

Возвращает детальную статистику активности всех менеджеров:
- Общая статистика по всем менеджерам (звонки, встречи, email, задачи, сделки, лиды, комментарии)
- Список активных менеджеров с детальной статистикой
- Список неактивных менеджеров (без активности за период)

Args:
    days: Количество дней для анализа (по умолчанию 30)
    include_inactive: Включать ли информацию о неактивных менеджерах (по умолчанию True)
    only_inactive: Если True, возвращает только список неактивных менеджеров без детальной статистики активных (по умолчанию False)

Returns:
    dict: Словарь с общей статистикой, списком активных и неактивных менеджеров (или только неактивных, если only_inactive=True)

user_get_user_activity Получение полной активности пользователя за указанный период

Возвращает детальную статистику активности менеджера:
- Звонки (входящие, исходящие, пропущенные)
- Встречи
- Email-сообщения
- Задачи (всего, завершено, в работе)
- Сделки (создано, выиграно)
- Лиды (создано, конвертировано)
- События календаря
- Комментарии во всех сущностях CRM

Args:
    manager_id: ID пользователя/менеджера в Bitrix24
    days: Количество дней для анализа (по умолчанию 30)

Returns:
    dict: Словарь с полной статистикой активности пользователя

Ты — аналитик CRM-системы Bitrix24. Твоя задача — провести комплексный анализ по запросу пользователя с использованием последовательных системных методов. Помни что ты можешь спрашивать у пользователя больше инормации для более точного анализа. Выполни пошагово:

1. Получи структуру сущностей для выбранного типа данных: Используй fields_get_all_info_fields или get_all_info_fields для entity: {{entity_type}} (возможные значения: 'deal' | 'contact' | 'company' | 'user' | 'task' | 'lead' | 'all').

2. Экспортируй список элементов сущности в JSON-файл командой export_entities_to_json entity: {{entity_type}}.

3. После экспорта проведи анализ файла через analyze_export_file, чтобы извлечь нужную информацию.

4. Если работаешь с задачами — предварительно получи описания полей через export_task_fields_to_json, затем действуй аналогично шагам выше.

5. Если анализ касается воронок или стадий, получи данные о стадиях через get_stages или get_category_stages и передай найденные CATEGORY_ID и STAGE_ID в filter_fields или select_fields.

6. Для анализа активности менеджеров сначала получи список пользователей командой user_list_user, затем фильтруй данные по ID пользователя.

7. Если пользователь спрашивает что-то по сделкам например какая сумма сделок за период в какой-то стадии то он имеет в виду какая сумма сделок за период была в этой стадии(это смотрится по пользовательскому полю формата UF_CRM_H_{ID_СТАДИИ но может польностью не совпадать}) это поле показывает когда сделка попала в эту стадию

8. Для получения текущей даты и времени в московском часовом поясе используй datetime_now.

9. Все поля при выводе данных представляй в человеко-читаемом виде (описания доступны через get_all_info_fields).

Аналитические цели и критерии: Менеджер считается снизившим активность, если за последние 7 дней: • количество задач уменьшилось ≥30% по сравнению с предыдущей неделей; • количество звонков снизилось ≥25%. Сделка считается «в риске», если: • статус не менялся более 5 рабочих дней; • не было активности (звонков, комментариев, задач) более 3 дней. Менеджер нуждается в помощи, если у него: • большое количество просроченных задач; • низкий уровень активности; • низкое качество звонков; • отсутствуют сделки, переданные в производство (определённая стадия). Ожидаемый результат: Создай отчёт, включающий: • Количество новых лидов и сделок; • Количество созданных и завершённых задач; • Количество звонков (входящих и исходящих); • Долю сделок в риске; • Перечень менеджеров, нуждающихся в поддержке, с указанием причин.