b24-mcp
A local MCP server for Bitrix24 that provides read-only access to portal data including calendar, tasks, chats, projects, call analytics, and people information.
README
b24-mcp
Локальный MCP-сервер к Битрикс24. Даёт AI-агенту свежие данные твоего портала — календарь, задачи и обсуждения в них, чаты, проекты-коллабы, AI-разборы звонков, карточки людей.
Только чтение. Работает с любым порталом — облачным или коробочным — через твой личный входящий вебхук.
Зачем это, если агент и так умеет HTTP
Агент может ходить в REST сам. Но тогда:
- на каждый запрос он собирает URL, помнит имена методов и версии API, парсит ответ;
- токен проходит через его окружение на каждом вызове;
- ничто не мешает ему вызвать метод, меняющий портал.
Сервер убирает это: агент вызывает бизнес-операцию (tasks_list, task_chat), а транспорт, версии, пагинация и нормализация живут внутри. Наружу выставлены только чтение и только перечисленные операции — raw-REST не выставлен вообще.
Что умеет (13 инструментов)
| Инструмент | Что делает |
|---|---|
whoami |
Кто владелец вебхука — быстрая проверка, что связь живая |
person_find |
Найти человека: должность, отдел, контакты, активен ли |
calendar_events |
События за окно: время, участники, кто организатор, встреча это или личный блок |
tasks_list |
Задачи человека в роли responsible / originator / auditor |
task_get |
Шапка задачи: описание, статус, дедлайн, есть ли чат |
task_chat |
Обсуждение внутри задачи — там суть, а не в полях |
tasks_updates |
Что шевелится в своих задачах за окно + какие появились новые |
chat_read |
Прочитать диалог: групповой чат или личку |
projects_list |
Проекты-коллабы по свежести активности |
project_chats |
Из чего состоит проект: дочерние чаты |
project_read |
Обсуждение в чате проекта |
followups_list |
Звонки с готовым AI-разбором за окно |
followup_get |
Разбор звонка: тема, договорённости, action items, расшифровка |
Ответы нормализованы: списки приходят как {items, count, limit}, разметка вычищена, лимиты зажаты.
Установка
Нужен Python 3.11+.
git clone <этот-репозиторий> b24-mcp && cd b24-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -e .
Настройка
1. Выпусти входящий вебхук на своём портале. Раздел разработчика: Приложения → Разработчикам → Другое → Входящий вебхук.
Права (scope), которые использует сервер:
| Scope | Для чего |
|---|---|
user, department |
люди и оргструктура |
calendar |
события |
task, tasks_extended |
задачи |
im |
чаты: задач, личные, групповые, проектов |
call |
AI-разборы звонков (без него работает всё остальное) |
Меньше прав — меньше риск. Начни без call, добавишь, когда понадобятся звонки.
2. Положи вебхук в .env:
cp .env.example .env
chmod 600 .env # сервер откажется читать файл, доступный другим
B24_WEBHOOK=https://<твой-портал>/rest/<число>/<токен>/
B24_USER_ID=<твой id> # необязательно: определится сам через user.current
3. Подключи к своему MCP-клиенту. Пример для Claude Code (~/.claude.json):
{
"mcpServers": {
"b24": {
"command": "/абсолютный/путь/b24-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "b24_mcp.server"],
"env": { "B24_MCP_ENV": "/абсолютный/путь/b24-mcp/.env" }
}
}
}
Перезапусти клиент и спроси агента: «проверь связь с порталом» — он вызовет whoami.
Безопасность
- Токен живёт в
.envс правами600. Сервер проверяет права при старте и отказывается работать, если файл читается другими. - Токен не попадает ни в ответы инструментов, ни в логи, ни в тексты ошибок. Логируется имя операции и время, не URL.
- Только чтение. Клиент создаётся с запретом write-методов на уровне транспорта, а наружу выставлены лишь перечисленные операции. Даже ошибка в коде инструмента не создаст задачу и не отправит сообщение.
- Честная граница: это снимает класс «секрет случайно утёк в вывод команды», но не отбирает у агента шелл. Если у него есть доступ к файловой системе, он по-прежнему может прочитать
.env— как и любой процесс под твоим пользователем. - Видно только то, где владелец вебхука участник. Чужие приватные чаты и события сервер не достанет.
- Утёк токен — отзови вебхук на портале и выпусти новый; менять придётся только
.env.
Разработка
.venv/bin/python -m pip install -e '.[dev]'
.venv/bin/python -m pytest -q --asyncio-mode=auto
Тесты идут без сети. Они пинят список инструментов (новый не появится молча), барьер «только чтение», контракт нормализации и формы ответов портала — включая те, на которых легко промахнуться.
Две ловушки контракта, стоившие отладки ((зафиксированы тестами):
- Расшифровка звонка лежит в поле
transcription(неtranscript), саммари приходит сегментами ({segments: [{title, summary}]}), договорённости и задачи — под ключамиagreement/actionItem, а неtext. Промах даёт молча пустой ответ, а не ошибку. - Участник звонка идентифицируется полем
userId, неid. ЧтениеidвернётNone— и участника не связать с человеком.
Границы
Сервер намеренно не делает:
- write-операции — не создаёт задачи, не отправляет сообщения, не меняет портал;
- тяжёлые прогоны — сплошной прочёс всей переписки за месяц, выгрузку отчётов за квартал, резюмируемые обходы с чекпоинтами. Вызов инструмента живёт внутри одного обращения агента: там есть потолок времени и негде сохранить прогресс. Такие задачи решаются отдельным скриптом, а не MCP-инструментом.
Лицензия
MIT.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.