kaiten-mcp

<!-- mcp-name: io.github.evvfebruary/kaiten-mcp -->

MCP-сервер для Kaiten — интеграция канбан-досок и задач Kaiten с AI-ассистентами (Cursor, Claude Code и любым MCP-клиентом).

Управляйте карточками прямо из чата: создавайте задачи, перемещайте по колонкам, обновляйте описания, оставляйте комментарии и теги — без ручного копирования из веб-интерфейса и без огромных JSON-ответов API в контексте модели.

Зачем это нужно

• Подключить Kaiten к Cursor / Claude Code через Model Context Protocol
• Работать с пространствами, досками, колонками и карточками голосом агента
• Экономить токены: ответы компактные по умолчанию (описания — только по запросу)
• Развернуть локально (stdio) или для команды (Streamable HTTP / Docker / Kubernetes)

Возможности

• Локальный транспорт stdio для Cursor и Claude Code
• Удалённый Streamable HTTP (POST /mcp) для командного хостинга
• Токен Kaiten на каждый запрос (credentials не сохраняются на диске)
• Компактные списки: страница по умолчанию 20 (макс. 100), без вложений и «шумных» вложенных полей
• Бенчмарки размера payload (kaiten-mcp-benchmark), чтобы ответы не раздувались со временем
• Структурированные логи в stderr (безопасно для stdio MCP)

Быстрый старт

Требования

• Python 3.12+
• uv
• API-токен Kaiten (Профиль → API-ключ в вашем инстансе, например https://<компания>.kaiten.ru/profile/api-key)

1. Установка и запуск

export KAITEN_API_TOKEN='ваш-токен'
export KAITEN_WORKSPACE_SLUG='ваша-компания'   # → https://ваша-компания.kaiten.ru/api/v1

uvx kaiten-mcp --transport stdio

uvx скачивает пакет из PyPI, создаёт изолированное окружение и запускает сервер. Клонировать репозиторий не требуется.

Для on-prem / кастомного домена вместо slug задайте полный корень API:

export KAITEN_BASE_URL='https://kaiten.example.com/api/v1'

Остальные переменные — в .env.example.

2. Cursor

Конфиг проекта уже есть: .cursor/mcp.json.

1. Экспортируйте токен и workspace в окружение, которое наследует Cursor:

export KAITEN_API_TOKEN='ваш-токен'
export KAITEN_WORKSPACE_SLUG='ваша-компания'

2. Перезапустите Cursor после смены переменных окружения.
3. Откройте Output → MCP Logs и убедитесь, что сервер kaiten подключился.
4. Попросите агента: «покажи пространства» или «найди задачи на доске …».

${env:KAITEN_API_TOKEN} и ${env:KAITEN_WORKSPACE_SLUG} подставляет Cursor. Не коммитьте реальные токены.

3. Claude Code

Конфиг проекта: .mcp.json.

export KAITEN_API_TOKEN='ваш-токен'
export KAITEN_WORKSPACE_SLUG='ваша-компания'
claude mcp list

Или вручную:

claude mcp add --transport stdio kaiten -- uv run kaiten-mcp --transport stdio

Примеры запросов к агенту

• «Покажи все пространства в Kaiten»
• «Найди доски в пространстве X и создай карточку „Исправить баг логина“»
• «Перенеси задачу #1234 в колонку In Progress»
• «Добавь комментарий к карточке #1234: готово к ревью»
• «Повесь тег „hotfix“ на задачу #1234»

Типовой порядок инструментов:

1. list_spaces → list_boards → list_columns / list_lanes
2. create_task / list_tasks / get_task / update_task / move_task
3. add_comment / add_tag_to_task при необходимости

Инструменты MCP

Инструмент	Назначение
list_spaces	Список пространств (id, title)
list_boards	Доски пространства
list_columns	Колонки доски
list_lanes	Дорожки доски
create_task	Создать карточку (title + board_id)
get_task	Детали задачи (include_description — по запросу)
list_tasks	Фильтрованный компактный список (query, board, column, tag, …)
update_task	Обновление полей (title, description, owner, condition, …)
move_task	Перемещение (board / column / lane / sort)
add_comment / list_comments	Комментарии
list_tags / get_task_tags	Теги
add_tag_to_task	Добавить тег по имени
remove_tag_from_task	Снять тег по id

Удалённый сервер / Docker / Kubernetes

Streamable HTTP:

uv run kaiten-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

• Health: GET /healthz
• MCP: POST /mcp

Docker:

docker pull ghcr.io/evvfebruary/kaiten-mcp:latest
docker run --rm -p 8000:8000 \
  -e KAITEN_WORKSPACE_SLUG=ваша-компания \
  ghcr.io/evvfebruary/kaiten-mcp:latest

Для локальной разработки образ можно собрать командой docker build -t kaiten-mcp ..

Каждый клиент передаёт свой токен:

Authorization: Bearer <kaiten-api-token>

Примеры конфигов:

• examples/remote-mcp/cursor.mcp.json
• examples/remote-mcp/claude.mcp.json

Заметки для Kubernetes:

• Stateless-реплики допустимы (stateless_http=True)
• TLS — на Ingress
• Увеличьте proxy/read timeouts для streaming
• Не логируйте заголовок Authorization
• У Kaiten лимит порядка ~50 req/s — делите бюджет между репликами

Модель с Bearer-токеном на запрос — осознанный выбор v1 (не browser OAuth).

Переменные окружения

Переменная	Обязательна	Описание
KAITEN_API_TOKEN	Да (stdio)	API-токен; для HTTP — также в Authorization: Bearer
KAITEN_WORKSPACE_SLUG	Да*	Slug: acme → https://acme.kaiten.ru/api/v1
KAITEN_BASE_URL	Да*	Полный корень API (on-prem); имеет приоритет над slug
KAITEN_HOST / KAITEN_PORT	Нет	Bind для HTTP (по умолчанию 127.0.0.1:8000)
KAITEN_LOG_LEVEL	Нет	DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
KAITEN_LOG_FORMAT	Нет	text | json
KAITEN_LOG_BODIES	Нет	Компактные redacted-превью в логах
KAITEN_ENABLE_METRICS	Нет	Метрики размера payload без секретов

* Нужен либо KAITEN_WORKSPACE_SLUG, либо KAITEN_BASE_URL.

Экономия токенов

• Размер страницы списка по умолчанию: 20 (макс. 100)
• В списках нет описаний, вложений и глубоких дублей
• Мутации возвращают id/url и изменённые поля
• Обрезка явная: truncated, next_offset, has_more
• Коротко описанные схемы инструментов

Проверка бюджетов размера ответа:

uv run kaiten-mcp-benchmark
uv run kaiten-mcp-benchmark --check

Логирование

Логи всегда идут в stderr (совместимо со stdio MCP).

export KAITEN_LOG_LEVEL=INFO
export KAITEN_LOG_FORMAT=json
uv run kaiten-mcp --transport stdio --log-format json

Полезные события: server_starting, tool_start / tool_success / tool_error, kaiten_request, kaiten_rate_limited.

Секреты редактируются; токены видны только как fingerprint вида token_fp=len=40:…ab12.

Разработка

uv sync --all-groups
uv run ruff format .
uv run ruff check .
uv run ty check
uv run pytest
uv run kaiten-mcp-benchmark --check

Live smoke (опционально, не в CI по умолчанию):

KAITEN_API_TOKEN=... KAITEN_WORKSPACE_SLUG=... uv run pytest -m live

Публикация релизов (PyPI, GHCR, Official MCP Registry) описана в RELEASING.md.

Структура

src/kaiten_mcp/
  api/           # HTTP-клиент и адаптеры эндпоинтов
  tools/         # MCP-инструменты
  auth.py        # Токен на запрос
  config.py      # Настройки
  presentation.py
  metrics.py
  server.py
  __main__.py
tests/
benchmarks/
examples/remote-mcp/
server.json      # Official MCP Registry metadata
RELEASING.md

Безопасность

• Токен берётся из HTTP Bearer или KAITEN_API_TOKEN на каждый запрос
• Сервер не пишет токены на диск
• Предпочитайте переменные окружения, а не хардкод в MCP JSON
• Права на стороне Kaiten определяются токеном вызывающего

FAQ

Как подключить Kaiten к Cursor?
Установите зависимости через uv, задайте KAITEN_API_TOKEN и KAITEN_WORKSPACE_SLUG, перезапустите Cursor — конфиг уже в .cursor/mcp.json.

Где взять API-токен Kaiten?
В вашем инстансе: Профиль → API-ключ (https://<компания>.kaiten.ru/profile/api-key). OAuth у публичного API Kaiten для этого сценария не используется.

Чем этот сервер отличается от других kaiten-mcp?
Фокус на компактных ответах и экономии контекста модели, плюс готовый remote Streamable HTTP для команды без хранения токенов на сервере.

Можно ли развернуть для всей команды?
Да: Docker / Kubernetes с streamable-http; каждый сотрудник передаёт свой Bearer-токен в заголовке.

Работает ли с on-prem Kaiten?
Да — задайте KAITEN_BASE_URL на ваш /api/v1.

Лицензия

MIT