Deckbook
MCP server for the Deckbook task tracker, allowing AI agents to create and manage tasks with project-scoped tokens.
README
Deckbook
Личный self-hosted трекер задач, у которого MCP — основной интерфейс: задачи
создают и меняют AI-агенты наравне с владельцем. См. CONTEXT.md и docs/adr/.
Два compose-файла: docker-compose.yml — деплой (только приложение, база
внешняя), docker-compose.local.yml — всё своё, вместе с Postgres.
Запуск у себя
cp .env.example .env # задать OWNER_PASSWORD и SESSION_SECRET
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d
Поднимаются два контейнера — приложение и Postgres, больше ничего не требуется.
Схема накатывается на старте (prisma db push), бэкап — обычный дамп Postgres.
Переменные окружения:
| Переменная | Смысл |
|---|---|
OWNER_PASSWORD |
пароль владельца; при первом входе сохраняется хешем |
SESSION_SECRET |
ключ подписи cookie сессии |
DATABASE_URL |
адрес Postgres (в local-compose проставлен автоматически) |
APP_PORT |
порт на хосте, по умолчанию 3000 |
Деплой в Coolify
docker-compose.yml — тот же образ, но без Postgres: база уже поднята
в Coolify, её адрес приходит переменной DATABASE_URL.
- New Resource → Docker Compose, репозиторий этот, файл
docker-compose.yml. - Задать переменные:
DATABASE_URL,OWNER_PASSWORD,SESSION_SECRET. - В домене сервиса
appуказать свой хост — Coolify сам проставит его вSERVICE_FQDN_APP_3000и настроит роутинг на порт 3000.
Подключение агента
- Завести проект в UI.
- На странице «Токены» выпустить токен — значение показывается один раз.
- Скопировать адрес MCP-сервера проекта:
https://<хост>/mcp/<slug-проекта>. - В конфиге агента указать этот адрес и заголовок
Authorization: Bearer <токен>.
Токен действует только на свой проект: обращение к чужому адресу отвергается, и ни один инструмент не принимает проект параметром (ADR-0003).
Разработка
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d db # только база
pnpm install
pnpm db:push # схема в dev-базу
DATABASE_URL=$TEST_DATABASE_URL pnpm db:push # схема в тестовую базу
pnpm dev
Тесты идут против настоящего Postgres (TEST_DATABASE_URL), каждый тест
начинается с чистой схемы:
pnpm test # весь набор
pnpm typecheck
pnpm build
Потолок памяти
4 ГБ — позиция, а не пожелание: из неё следует отсутствие Elasticsearch, брокера очередей, фоновых воркеров и планировщика.
Замер под простоем сразу после деплоя (docker stats, 2026-07-31):
| Контейнер | Память |
|---|---|
| приложение | 103 МиБ |
| Postgres | 61 МиБ |
| всего | 164 МиБ |
Запас до потолка — примерно 25×.
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.