Yandex Wiki MCP

Yandex Wiki MCP

Enables reading, creating, updating, and appending content to Yandex Wiki pages via MCP. Supports both read-write and read-only modes.

Category
Visit Server

README

Yandex Wiki MCP

PyPI version License: MIT

Реализация MCP-сервера для Яндекс Вики с режимами read/write и readonly.

Содержимое

  • mcp-yandex-wiki — полный режим (чтение + создание/обновление/append)
  • mcp-yandex-wiki-ro — read-only режим (только чтение)

Установка

  1. Установить uv (если ещё не установлен).
  2. Получить OAuth-токен Яндекс и org_id:
    1. Создать приложение на oauth.yandex.ru с правами Wiki.
    2. Подставить client_id в URL:
      https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=<CLIENT_ID>
      
      и авторизоваться.

Переменные окружения

Обязательные:

  • WIKI_TOKEN или TRACKER_TOKEN
  • WIKI_ORG_ID или TRACKER_ORG_ID

Опциональные:

  • WIKI_API_BASE_URL (по умолчанию https://api.wiki.yandex.net/v1)
  • TRANSPORT (stdio по умолчанию)
  • HOST (127.0.0.1)
  • PORT (8088)
  • MCP_PATH (/mcp)
  • TOOLS_CACHE_ENABLED (true/false, по умолчанию false)
  • TOOLS_CACHE_REDIS_TTL (в секундах, по умолчанию 3600)
  • REDIS_ENDPOINT (localhost)
  • REDIS_PORT (6379)
  • REDIS_DB (0)
  • REDIS_PASSWORD
  • REDIS_POOL_MAX_SIZE (10)
  • READONLY (true/false)

Кэширование (Redis)

Кэшируются только read-операции для Wiki:

  • wiki_page_get
  • wiki_page_get_by_url
  • wiki_page_get_text_by_url

Особенности:

  • включается через TOOLS_CACHE_ENABLED=true
  • кэш живёт в Redis (REDIS_*)
  • при любых write-операциях (create, update, append_content) кэш инвалидируется для затронутых страниц/slug
  • в ответах добавляется флаг _mcp_cache_hit (true/false)

Минимальный пример для локального Redis:

docker run -p 6379:6379 --name redis-cache -d redis:alpine

TRACKER_TOKEN=your_token TRACKER_ORG_ID=your_org_id \
  TOOLS_CACHE_ENABLED=true REDIS_ENDPOINT=127.0.0.1 REDIS_PORT=6379 uvx mcp-yandex-wiki

Production-подобный пример:

TRACKER_TOKEN=your_token TRACKER_ORG_ID=your_org_id \
TOOLS_CACHE_ENABLED=true \
  REDIS_ENDPOINT=redis.internal \
  REDIS_PORT=6379 \
  REDIS_DB=0 \
  REDIS_PASSWORD=secret \
  TOOLS_CACHE_REDIS_TTL=7200 \
  uvx mcp-yandex-wiki

Быстрый запуск (через PyPI)

TRACKER_TOKEN=your_token TRACKER_ORG_ID=your_org_id \
  uvx mcp-yandex-wiki

TRACKER_TOKEN=your_token TRACKER_ORG_ID=your_org_id \
  uvx --from mcp-yandex-wiki mcp-yandex-wiki-ro

Альтернатива (после установки):

pip install mcp-yandex-wiki
python -m yandex_wiki_mcp

Подключение в MCP-агентах (через PyPI)

Claude Code

claude mcp add yandex-wiki uvx mcp-yandex-wiki \
  -e WIKI_TOKEN=your_token \
  -e WIKI_ORG_ID=your_org_id

claude mcp add yandex-wiki-ro -- uvx --from mcp-yandex-wiki mcp-yandex-wiki-ro \
  -e WIKI_TOKEN=your_token \
  -e WIKI_ORG_ID=your_org_id

Если используете TRACKER_*-переменные, замените их на:

claude mcp add yandex-wiki uvx mcp-yandex-wiki \
  -e TRACKER_TOKEN=your_token \
  -e TRACKER_ORG_ID=your_org_id

Codex (конфиг проекта)

[mcp_servers.yandex-wiki]
command = "uvx"
args = ["mcp-yandex-wiki"]
env = { WIKI_TOKEN = "your_token", WIKI_ORG_ID = "your_org_id" }

[mcp_servers.yandex-wiki-ro]
command = "uvx"
args = ["--from", "mcp-yandex-wiki", "mcp-yandex-wiki-ro"]
env = { WIKI_TOKEN = "your_token", WIKI_ORG_ID = "your_org_id" }

Cursor

  1. Открыть SettingsCursor SettingsMCP+ Add new global MCP server. Откроется файл ~/.cursor/mcp.json.
  2. Добавить конфигурацию:
{
  "mcpServers": {
    "yandex-wiki": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-yandex-wiki"],
      "env": {
        "WIKI_TOKEN": "your_token",
        "WIKI_ORG_ID": "your_org_id"
      }
    }
  }
}

Для read-only режима:

{
  "mcpServers": {
    "yandex-wiki-ro": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-yandex-wiki", "mcp-yandex-wiki-ro"],
      "env": {
        "WIKI_TOKEN": "your_token",
        "WIKI_ORG_ID": "your_org_id"
      }
    }
  }
}

Можно также добавить на уровне проекта — создайте файл .cursor/mcp.json в корне репозитория с аналогичным содержимым.

  1. Вернуться в SettingsMCP и убедиться, что у сервера зелёный индикатор (статус «running»).

Другие MCP-клиенты (JSON, общий шаблон)

{
  "mcpServers": {
    "yandex-wiki": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-yandex-wiki"],
      "env": {
        "WIKI_TOKEN": "your_token",
        "WIKI_ORG_ID": "your_org_id"
      }
    },
    "yandex-wiki-ro": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-yandex-wiki", "mcp-yandex-wiki-ro"],
      "env": {
        "WIKI_TOKEN": "your_token",
        "WIKI_ORG_ID": "your_org_id"
      }
    }
  }
}

Инструменты

mcp-yandex-wiki (rw)

  • wiki_page_get
  • wiki_page_get_by_url
  • wiki_page_get_text_by_url
  • wiki_page_create
  • wiki_page_update
  • wiki_page_append_content

mcp-yandex-wiki-ro

  • wiki_page_get
  • wiki_page_get_by_url
  • wiki_page_get_text_by_url
  • write-инструменты возвращают 403

Отладка (MCP Inspector)

Для интерактивной отладки MCP-сервера можно использовать MCP Inspector.

  1. Запустить сервер в режиме SSE:
uv run fastmcp run yandex_wiki_mcp/server.py --transport sse
  1. В другом терминале запустить Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
  1. В открывшемся интерфейсе Inspector выбрать Transport Type: SSE и указать URL:
http://localhost:8000/sse
  1. Нажать Connect — Inspector подключится к серверу и покажет список доступных инструментов, позволяя вызывать их вручную и видеть ответы.

Настройки FastMCP для production

Сервер поддерживает переменные окружения FastMCP для тонкой настройки поведения:

  • FASTMCP_MASK_ERROR_DETAILS — при true маскирует детали ошибок в ответах клиентам. Показываются только сообщения из явно выброшенных ToolError. Рекомендуется для production.
  • FASTMCP_STRICT_INPUT_VALIDATION — при true включает строгую валидацию входных данных инструментов по JSON-схемам. При false (по умолчанию) допускаются совместимые преобразования типов (например, строка "10" → число 10).

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
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
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
VeyraX MCP

VeyraX MCP

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

Official
Featured
Local
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
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
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

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
Qdrant Server

Qdrant Server

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

Official
Featured