
talhaorak/pytaiga-mcp
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
talhaorak/pytaiga-mcp - кандидат на сервер MCP, импортированный из https://github.com/talhaorak/pytaiga-mcp.
Обзор
talhaorak/pytaiga-mcp - кандидат на сервер MCP, импортированный из https://github.com/talhaorak/pytaiga-mcp.
Обзор (машинный перевод)
** Вилка сообщества talhaorak/pytaiga-mcp с дополнительными функциями, CI/CD и текущим обслуживанием.
Обзор
Мост MCP Taiga является мощным интеграционным слоем, который соединяет платформу управления проектами Taiga с протоколом Model Context Protocol (MCP), позволяя инструментам и рабочим процессам ИИ беспрепятственно взаимодействовать с ресурсами Taiga.
Этот мост предоставляет полный набор инструментов и ресурсов для агентов ИИ: Создание и управление проектами, эпосами, историями пользователей, задачами и проблемами в Тайге
- Отслеживание спринтов и вех
- Назначение и обновление элементов работы Запросить подробную информацию об артефактах проекта Управлять членами проекта и разрешениями
Используя стандарт MCP, этот мост позволяет системам искусственного интеллекта поддерживать контекстную осведомленность о состоянии проекта и выполнять сложные задачи управления проектами программно.
Особенности
###Всеобъемлющая поддержка ресурсов
Мост поддерживает следующие ресурсы Taiga с полными операциями CRUD:
Проекты: создание, обновление и управление настройками и метаданными проекта Epics: Управляйте большими функциями, которые охватывают несколько спринтов Истории пользователей: Обработка подробных требований и критериев принятия
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
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_USERNAMEandTAIGA_PASSWORDenvironment 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:
| Level | Description | Use Case |
|---|---|---|
minimal |
Core fields only (id, ref, subject, status, project) | Listing many items |
standard |
Common fields including version for updates (default) | Normal operations |
full |
Complete API response | Debugging, full details |
Example:
# Get minimal response for efficient context usage
stories = client.call_tool("list_user_stories", {
"project_id": 123,
"verbosity": "minimal"
})
Установка
docker run -i --rm -e TAIGA_API_URL -e TAIGA_USERNAME -e TAIGA_PASSWORD ghcr.io/tetra-2023/pytaiga-mcp:latestКонфигурация
{
"mcpServers": {
"taigaApi": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "TAIGA_API_URL",
"-e", "TAIGA_USERNAME",
"-e", "TAIGA_PASSWORD",
"ghcr.io/tetra-2023/pytaiga-mcp:latest"
]
}
}
}