关于 Agile Luminary Mcp
Agile Luminary Mcp 是面向 Agile Luminary 项目管理系统的 MCP 服务,供 AI 客户端访问项目资料。它提供文档搜索、当前任务查询和相关历史工作的检索工具。
主要功能
- 01搜索相关项目文档
- 02查询当前工作分配
- 03按主题搜索已完成工作
适用场景
- 01查找与任务相关的规格文档
- 02查看分配的故事和任务
- 03决策前查阅历史工作
MCP 相关
该服务将 Cursor、Claude Desktop 等 MCP 客户端连接到 Agile Luminary REST API,并提供文档搜索、当前任务和历史工作的工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Agile Luminary MCP 服务
这是一个模型上下文协议(MCP)服务,可将 AI 客户端(如 Cursor 或 Claude Desktop)连接到托管在 https://agileluminary.com 的 Agile Luminary 项目管理系统。
什么是 MCP?
模型上下文协议(MCP)是一种标准化方式,可让 AI 应用连接到外部数据源和服务。此服务充当 AI 客户端与 Agile Luminary REST API 之间的桥梁,让你能够直接在 AI 对话中检索项目详情、工作分配和文档。
架构
AI Client (Cursor/Claude) → Local MCP Server → Agile Luminary API (localhost:5006)
功能
此 MCP 服务提供三个主要工具,用于从 Agile Luminary API 获取数据:
📚 getRelatedDocuments
- 用途:根据搜索字符串检索相关文档
- 参数:
searchString(必填)——要在文档中搜索的文本 - 使用场景:查找与你当前工作相关的文档和规范
📋 getCurrentWork
- 用途:获取当前分配给用户的工作
- 参数:无
- 使用场景:查看当前分配给你的任务和用户故事
🔍 getPastWork
- 用途:根据搜索条件检索与用户故事相关的已完成工作
- 参数:
searchString(必填)——用于查找相关过往工作的搜索词 - 使用场景:回顾历史背景和已完成的任务,以便更好地做出决策
安装与设置
前提条件
- Node.js(v16 或更高版本)
- 支持 MCP 的 AI 客户端(Cursor IDE、Claude Desktop 等)
安装依赖
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
环境变量
将 API 密钥设为环境变量:
export LUMINARY_API_KEY=your_api_key_here
运行服务
node server.js
服务将启动,并通过 stdio 传输方式监听来自 AI 客户端的连接。
配置
对于 Cursor IDE
将以下内容添加到 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"agile-luminary": {
"command": "node",
"args": ["path/to/your/server.js"],
"env": {
"LUMINARY_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
对于 Claude Desktop
将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"agile-luminary": {
"command": "node",
"args": ["path/to/your/server.js"],
"env": {
"LUMINARY_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
使用示例
连接后,你可以在 AI 客户端中使用自然语言:
- “搜索有关身份验证的文档”
- “显示当前分配给我的工作”
- “查找与用户登录功能相关的过往工作”
- “支付系统有哪些文档?”
- “根据我当前的工作,以前完成过哪些类似任务?”
API 端点
此服务连接到以下 Agile Luminary API 端点:
POST http://localhost:5006/bend/mcp/documents/search- 搜索文档GET http://localhost:5006/bend/mcp/userstories/current- 获取当前工作POST http://localhost:5006/bend/mcp/userstories/search- 搜索过往工作
优势
- 实时数据:始终从已部署的系统获取最新项目信息
- 上下文感知 AI:AI 助手能够全面了解项目状态和文档
- 无缝集成:可直接在开发环境中使用
- 安全:服务在本地处理身份验证和 API 通信
- 搜索能力:通过智能搜索查找相关文档和过往工作
身份验证
服务使用 LUMINARY_API_KEY 环境变量进行身份验证。所有 API 请求都会在 Authorization 标头中传递此密钥。运行服务前,请确保已设置此环境变量。
错误处理
服务全面处理以下错误:
- 网络连接问题
- API 身份验证失败
- 格式错误的响应
- 服务不可用
- 缺少 API 密钥
贡献
此 MCP 服务专为 Agile Luminary 项目管理系统设计。进行修改或增强时,请确保与现有 API 端点兼容。
注意:使用此 MCP 服务前,请确保已创建 Agile Luminary 账户,并从 https://agileluminary.com 获取 API 密钥。将 LUMINARY_API_KEY 环境变量设为你的 API 密钥。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。