talhaorak/pytaiga-mcpのCommunity forkは、追加の機能、CI / CD、および継続的なメンテナンスを備えています。

概要

Taiga MCP Bridge は、Taiga プロジェクト管理プラットフォームとモデルコンテキストプロトコル (MCP) を接続する強力な統合レイヤーで、AI ツールやワークフローが Taiga のリソースとシームレスにやり取りできるようにします。

このブリッジは、AI エージェントの包括的な一連のツールとリソースを提供します。

• プロジェクト、epics、ユーザーストーリー、タスク、問題の作成と管理
• スプリントとマイルストーンの追跡
• 作業項目の割り当てと更新
• プロジェクトアーティファクトに関する詳細情報の問い合わせ
• プロジェクトメンバーと権限の管理

MCP規格を使用することで、AIシステムがプロジェクトの状態に関する文脈的意識を維持し、複雑なプロジェクト管理タスクをプログラム的に実行することができます。

##特徴

###包括的なリソースサポート

ブリッジは、以下の Taiga リソースを完全な CRUD 操作でサポートします。

-プロジェクト:プロジェクト設定とメタデータの作成、更新、管理 -Epics:複数のスプリントに及ぶ大きな機能を管理する

• ユーザーストーリー: 詳細な要件と受諾基準を処理する

Taiga MCP Bridge

Community fork of talhaorak/pytaiga-mcp with additional features, CI/CD, and ongoing maintenance.

Overview

The Taiga MCP Bridge is a powerful integration layer that connects Taiga project management platform with the Model Context Protocol (MCP), enabling AI tools and workflows to interact seamlessly with Taiga’s resources.

This bridge provides a comprehensive set of tools and resources for AI agents to:

• Create and manage projects, epics, user stories, tasks, and issues in Taiga
• Track sprints and milestones
• Assign and update work items
• Query detailed information about project artifacts
• Manage project members and permissions

By using the MCP standard, this bridge allows AI systems to maintain contextual awareness about project state and perform complex project management tasks programmatically.

Features

Comprehensive Resource Support

The bridge supports the following Taiga resources with complete CRUD operations:

• Projects: Create, update, and manage project settings and metadata
• Epics: Manage large features that span multiple sprints
• User Stories: Handle detailed requirements and acceptance criteria
• Tasks: Track smaller units of work within user stories
• Issues: Manage bugs, questions, and enhancement requests
• Sprints (Milestones): Plan and track work in time-boxed intervals

Security & Configuration

• Secure Credentials: Environment variable authentication with credential protection - passwords never appear in logs or error messages
• Auto-Authentication: Configure TAIGA_USERNAME and TAIGA_PASSWORD environment variables for seamless startup without manual login
• Input Validation: Allowlist-based parameter validation prevents unexpected data from reaching the Taiga API

Response Filtering

All tools support a verbosity parameter to control response size, reducing AI context usage:

Example:

# Get minimal response for efficient context usage
stories = client.call_tool("list_user_stories", {
    "project_id": 123,
    "verbosity": "minimal"
})