Planfix MCP Server
Integration between Planfix business process management system and Model Context Protocol (MCP) for use with Claude and other AI assistants, enabling task management, project handling, contact management, and analytics reporting through natural language.
README
Planfix MCP Server
Интеграция системы управления бизнес-процессами Planfix с протоколом Model Context Protocol (MCP) для использования с Claude и другими AI-ассистентами.
Возможности
🛠️ Инструменты (Tools)
- Управление задачами: создание, поиск, обновление статусов
- Управление проектами: создание новых проектов
- Контакты: добавление новых контактов в CRM
- Аналитика: получение отчётов по времени, финансам, задачам
- Комментарии: добавление комментариев к задачам
📊 Ресурсы (Resources)
- Список проектов: активные проекты с количеством задач
- Сводка дашборда: текущее состояние рабочего пространства
- Детали задач: подробная информация по конкретной задаче
- Недавние контакты: последние добавленные контакты
- Отчёты: предварительно сформированные отчёты
💡 Промпты (Prompts)
- Анализ проектов: шаблон для анализа состояния проекта
- Еженедельные отчёты: шаблон для создания отчётов
- Планирование спринта: шаблон для планирования задач
Установка
Требования
- Python 3.8+
- uv (рекомендуется) или pip
- Аккаунт Planfix с API доступом
1. Клонирование и установка зависимостей
git clone <repository-url>
cd planfix-mcp-server
# С использованием uv (рекомендуется)
uv sync
# Или с pip
pip install -r requirements.txt
2. Настройка API ключей
Получите API ключ в вашем аккаунте Planfix:
- Перейдите в Настройки → API
- Создайте новый API ключ
Создайте файл .env:
cp .env.example .env
Заполните .env файл:
PLANFIX_ACCOUNT=your-account-name
PLANFIX_API_KEY=your-api-key
3. Тестирование
# Запуск с аргументами командной строки
python -m src.planfix_server --account your-account --api-key your-api-key
# Запуск в режиме отладки
python -m src.planfix_server --debug
# Просмотр справки
python -m src.planfix_server --help
# Запуск с переменными окружения (из .env файла)
python -m src.planfix_server
Использование
После установки вы сможете:
Создание задач
Создай задачу "Подготовить презентацию" с описанием "Презентация для клиента XYZ" и приоритетом HIGH
Поиск информации
Найди все задачи по проекту "Разработка сайта"
Получение аналитики
Покажи отчёт по времени за последний месяц
Управление проектами
Создай проект "Новая маркетинговая кампания" с описанием "Q1 2024 кампания"
Конфигурация
Аргументы командной строки
Сервер поддерживает следующие аргументы командной строки:
| Аргумент | Описание | Пример |
|---|---|---|
--account |
Название аккаунта Planfix | --account mycompany |
--api-key |
API ключ Planfix | --api-key abc123xyz |
--debug |
Включить отладочные логи | --debug |
--help |
Показать справку | --help |
--version |
Показать версию | --version |
Примеры использования:
# Полная конфигурация через аргументы
uv run python -m src.planfix_server --account mycompany --api-key abc123
# Запуск в режиме отладки
uv run python -m src.planfix_server --debug
# Комбинирование с переменными окружения
export PLANFIX_ACCOUNT=mycompany
uv run python -m src.planfix_server --api-key abc123
Переменные окружения
| Переменная | Описание | Обязательная |
|---|---|---|
PLANFIX_ACCOUNT |
Название вашего аккаунта Planfix | ✅ |
PLANFIX_API_KEY |
API ключ | ✅ |
PLANFIX_BASE_URL |
Базовый URL (по умолчанию: https://{account}.planfix.ru) | ❌ |
DEBUG |
Включить отладочные логи | ❌ |
Настройка в Cursor
Cursor поддерживает MCP серверы начиная с версии 0.42+. Для подключения:
-
Откройте настройки Cursor:
Cmd/Ctrl + , -
Найдите раздел "MCP Servers" или добавьте конфигурацию в файл настроек
-
Добавьте конфигурацию сервера:
С использованием uvx:
{
"mcp.servers": {
"planfix": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from", "git+https://github.com/your-repo/planfix-mcp@main",
"planfix-server",
"--account", "your-account-name",
"--api-key", "your-api-key"
]
}
}
}
Или с переменными окружения:
{
"mcp.servers": {
"planfix": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from", "git+https://github.com/your-repo/planfix-mcp@main",
"planfix-server"
],
"env": {
"PLANFIX_ACCOUNT": "your-account-name",
"PLANFIX_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
- Альтернативный способ через .cursorrules:
Создайте файл .cursorrules в корне вашего проекта:
MCP Server: Planfix Integration
This project uses a Planfix MCP server for task and project management.
Available tools:
- search_tasks: Find tasks by query, project, assignee, or status
- search_contacts: Search for contacts and companies
- get_contact_details: Get detailed information about a contact
- list_employees: Get list of employees
- list_files: Get files associated with tasks/projects
- list_comments: Get comments for tasks/projects
- list_reports: Get available reports
- list_processes: Get business processes
Server configuration:
- Command: uvx --from git+https://github.com/your-repo/planfix-mcp@main planfix-server
- Requires PLANFIX_ACCOUNT, PLANFIX_API_KEY environment variables
Use these tools to help with project management, task tracking, and CRM operations.
-
Перезапустите Cursor для применения изменений
-
Проверьте подключение: В чате Cursor должны появиться доступные инструменты Planfix
Использование в Cursor
После настройки вы можете использовать Planfix прямо в чате Cursor:
Найди все активные задачи по проекту "Разработка сайта"
Покажи детали контакта с ID 123
Создай отчет по всем просроченным задачам
Устранение проблем в Cursor
- Проверьте пути: Используйте абсолютные пути к файлам
- Переменные окружения: Убедитесь, что все API ключи указаны корректно
- Логи: Проверьте вывод в консоли разработчика Cursor (
Cmd/Ctrl + Shift + I) - Версия: Убедитесь, что используете Cursor 0.42 или новее
Разработка
Структура проекта
planfix-mcp-server/
├── src/
│ ├── planfix_server.py # Основной MCP сервер
│ ├── planfix_api.py # API клиент для Planfix
│ ├── config.py # Конфигурация
│ └── utils.py # Вспомогательные функции
├── tests/
│ ├── test_server.py # Тесты сервера
│ ├── test_api.py # Тесты API
│ └── conftest.py # Конфигурация pytest
├── examples/
│ ├── basic_usage.py # Примеры использования
│ └── advanced_workflows.py # Сложные сценарии
├── docs/
│ ├── api_reference.md # Справочник по API
│ └── troubleshooting.md # Решение проблем
├── .env.example # Пример конфигурации
├── requirements.txt # Зависимости
├── pyproject.toml # Конфигурация проекта
└── README.md # Документация
Запуск тестов
# Все тесты
uv run pytest
# С покрытием кода
uv run pytest --cov=src
# Только быстрые тесты
uv run pytest -m "not slow"
Линтинг и форматирование
# Форматирование кода
uv run ruff format
# Проверка стиля
uv run ruff check
# Проверка типов
uv run mypy src/
Примеры использования
Автоматизация рабочих процессов
# Создание еженедельного планирования
tasks = await search_tasks(status="active", assignee_id=123)
report = await get_analytics_report("time", "2024-01-01", "2024-01-07")
Интеграция с другими системами
# Синхронизация с внешними сервисами
contact = await add_contact("Новый клиент", "client@example.com")
project = await create_project(f"Проект для {contact.name}")
API Reference
Подробная документация по всем доступным инструментам, ресурсам и промптам находится в docs/api_reference.md.
Устранение неполадок
Общие проблемы и их решения описаны в docs/troubleshooting.md.
Лицензия
MIT License - см. LICENSE файл.
Поддержка
- GitHub Issues: для сообщений об ошибках и запросов функций
- MCP Documentation: https://modelcontextprotocol.io/
Changelog
v1.0.1 (2024-12-23)
- Улучшена обработка аргументов командной строки с использованием argparse
- Добавлены опции --help, --version, --debug
- Убраны эмодзи и markdown форматирование из вывода инструментов
- Упрощен возврат данных через model_dump() для лучшей интеграции
- Удалена зависимость от PLANFIX_USER_KEY (только PLANFIX_ACCOUNT и PLANFIX_API_KEY)
- Обновлена конфигурация для Cursor с использованием uvx и git+repo@main
- Удалена секция Claude Desktop из документации
v1.0.0 (2024-12-23)
- Первый релиз
- Базовые операции с задачами и проектами
- Интеграция с аналитикой Planfix
- Поддержка управления контактами
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。