Planfix MCP Server

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.

Category
Visit Server

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:

  1. Перейдите в Настройки → API
  2. 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:

  1. Откройте настройки Cursor: Cmd/Ctrl + ,

  2. Найдите раздел "MCP Servers" или добавьте конфигурацию в файл настроек

  3. 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"
      }
    }
  }
}
  1. 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.
  1. Перезапустите Cursor для применения изменений

  2. 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

Recommended Servers

playwright-mcp

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.

Official
Featured
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured