关于 Monday
monday.com MCP 是 monday.com 官方维护的 MCP 仓库,提供托管式远程服务和本地 MCP 服务两种接入方式。面向开发 AI Agent 并希望与 monday.com 集成的开发者。
主要功能
- 01托管式远程 MCP 服务,支持 OAuth 认证
- 02本地 monday-api-mcp 服务包
- 03用于看板、项目与表单操作的工具集
- 04Apps Framework 工具模式
- 05支持 Gemini CLI 扩展
适用场景
- 01在 Cursor 或 Claude Desktop 中管理看板与项目条目
- 02通过 AI 助手创建和查询表单
- 03开发自定义 AI Agent 并接入 monday.com 数据
MCP 相关
该仓库提供 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露看板、条目、列、表单等 monday.com 操作工具,并提供远程服务地址。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://mcp.monday.com/mcpclaude mcp add --transport http monday https://mcp.monday.com/mcp{"mcpServers":{"monday":{"type":"http","url":"https://mcp.monday.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"monday":{"type":"http","url":"https://mcp.monday.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"monday":{"type":"http","url":"https://mcp.monday.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"monday":{"serverUrl":"https://mcp.monday.com/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://mcp.monday.com/mcp需要授权https://mcp.monday.com/sse需要授权工具
详细介绍
🚀 monday.com MCP
让 AI Agent 能够在真实工作流中可靠运行。这个 MCP 是 monday.com 用于将 Agent 接入工作操作系统的开放框架,为它们提供安全访问结构化数据的能力、可供执行操作的工具,以及做出明智决策所需的上下文。
🌟 概览
此代码库由 monday.com AI 团队维护,为希望与 monday.com 集成的 AI Agent 开发者提供了一套全面的工具。无论你是在构建 AI 助手、自动化流程还是自定义集成,我们的工具都能让你轻松连接到 monday.com 平台。
👉 初次接触 monday MCP?从这里开始:monday.com/w/mcp
https://github.com/user-attachments/assets/ed8d24e1-256b-4f6b-9d84-38e54a8703fd
🔑 什么是 monday.com?
monday.com 是一个工作操作系统,帮助团队运行流程、项目和日常工作。团队使用 monday.com 在一个集中的平台上规划、跟踪和管理工作。它提供了直观的可视化界面,团队可以:
- 使用可自定义的看板创建和管理项目
- 通过状态列跟踪任务在不同阶段的进度
- 通过动态和提及与团队成员协作
- 自动化工作流并与其他工具集成
- 使用仪表板和报告可视化数据
📦 包含内容
💻 monday API MCP 服务
@mondaydotcomorg/monday-api-mcp 软件包提供了一个即插即用的 Model Context Protocol(MCP)服务实现。它使 AI Agent 无需构建复杂集成,即可与 monday.com API 交互。
🤖 Agent 工具包
@mondaydotcomorg/agent-toolkit 软件包提供了一套强大的工具和实用程序,用于构建与 monday.com API 交互的 AI Agent,同时支持 OpenAI 和 Model Context Protocol(MCP)实现。
🚀 快速开始:托管 MCP(推荐)
这是连接到 monday.com 最快速、最稳健、最可靠的方式。 我们的托管 MCP 服务会为你处理所有基础设施工作——无需本地设置、自动更新,性能也更出色。
📚 集成指南
快速开始使用你喜爱的 AI 平台:
- 入门指南 - 第一次使用 monday MCP?
- Claude 集成 - 连接 Claude Desktop
- Cursor 集成 - 与 Cursor IDE 集成
- ChatGPT 集成 - 连接 ChatGPT
- MS Copilot 集成 - 与 Microsoft Copilot Studio 集成
- Mistral 集成 - 连接 Mistral AI 的 le Chat
- 开箱即用的提示词 - 帮助快速上手的示例提示词
使用托管 MCP 快速设置
适用于 Cursor
只需将以下内容添加到 MCP 设置中:
{
"mcpServers": {
"monday-mcp": {
"url": "https://mcp.monday.com/mcp"
}
}
}
为什么使用托管 MCP?
- ✅ 无需本地安装 - 无需设置即可立即使用
- ✅ 自动更新 - 始终获得最新功能
- ✅ 性能更佳 - 经过优化的基础设施
- ✅ OAuth 身份验证 - 安全的令牌管理
- ✅ 工作区控制 - 限制对特定工作区的访问
- ✅ 更高的可靠性 - 企业级正常运行时间
何时改用此仓库
如果你需要以下功能,可能会想要在本地运行 MCP 或使用 Agent 工具包:
- 🔧 自定义 MCP 服务 - 修改源代码以满足特定需求
- 🛠️ 构建自定义 Agent - 使用 Agent 工具包实现 OpenAI 或自定义方案
- 🔌 离线工作 - 无需互联网连接即可开发
- 🧪 参与开发 - 帮助改进 MCP 服务或工具包
🏁 本地安装指南
步骤 1:创建 monday.com 账户
如果你还没有 monday.com 账户:
- 前往 monday.com 并注册账户
- 创建你的第一个工作区和看板,即可开始使用
步骤 2:生成 API 令牌
要与 monday.com 的 API 交互,你需要 API 令牌:
- 登录 monday.com 账户
- 点击左下角的头像
- 选择“Developers”
- 点击左侧菜单中的“My access tokens”
- 复制你的个人访问令牌
步骤 3:配置 MCP 客户端
适用于 Claude Desktop
- 打开 Claude Desktop
- 前往 Settings → MCP Servers
- 使用以下配置添加新服务:
{
"mcpServers": {
"monday-api-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"@mondaydotcomorg/monday-api-mcp@latest"
],
"env": {
"MONDAY_TOKEN": "your_monday_api_token"
}
}
}
}
适用于 Gemini CLI
要开始使用 Gemini CLI,你可以使用适用于 monday.com 的官方 Gemini CLI 扩展。
Gemini CLI 扩展包含 monday.com MCP 服务、上下文文件和自定义命令,可教会 Gemini 如何使用 monday.com 工具构建强大的工作流。
在终端中运行以下命令以安装扩展:
gemini extensions install https://github.com/mondaycom/mcp
如果你更希望直接使用 MCP 服务而不安装扩展,可以运行以下命令添加:
gemini mcp add -t http monday https://mcp.monday.com/mcp
安装扩展或添加 MCP 服务后,运行以下命令启动 Gemini CLI:
gemini
然后,在 Gemini CLI 中运行以下命令,使用你的 monday.com 账户进行身份验证:
/mcp auth monday
这会打开浏览器窗口以完成身份验证。 完成身份验证后,即可使用所有 monday.com 工具和自定义命令。
可以尝试以下几个扩展自定义命令:
/monday:create-item在看板 123 中创建“Update the UI”事项/monday:sprint-summary获取冲刺 853 的摘要
适用于 Cursor 或其他 MCP 客户端(本地设置)
添加到你的设置中:
{
"mcpServers": {
"monday-api-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"@mondaydotcomorg/monday-api-mcp@latest"
],
"env": {
"MONDAY_TOKEN": "your_monday_api_token"
}
}
}
}
步骤 5:测试集成
-
向 Claude 或你的 AI 助手提出类似以下问题:
- “看板 123 中有哪些项目?”
- “你能创建一个看板来管理我的项目吗?”
-
现在,你的助手应该能够与 monday.com 账户交互了!
⚙️ 高级托管 MCP 配置
使用授权标头
如需在托管 MCP 中指定自定义授权标头和 API 版本:
{
"mcpServers": {
"monday-api-mcp-hosted": {
"command": "npx",
"args": [
"-p",
"node@20",
"mcp-remote",
"https://mcp.monday.com/mcp",
"--header",
"Authorization:${AUTH_HEADER}"
],
"env": {
"AUTH_HEADER": "Bearer <your_token>"
}
}
}
}
指定 API 版本
你可以使用 --header 参数指定要使用的 API 版本:
{
"mcpServers": {
"monday-api-mcp-hosted": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://mcp.monday.com/mcp",
"--header",
"Api-Version:${API_VERSION}"
],
"env": {
"API_VERSION": "2025-07"
}
}
}
}
安装 Monday MCP 应用
如需使用 OAuth 身份验证和工作区控制,请从应用市场安装 Monday MCP 应用:
- 访问 应用市场中的 monday MCP 应用
- 点击“Install”,并按照说明将其添加到账户
🧰 可用工具
我们的 MCP 服务提供了丰富的工具集,让 AI 助手能够与 monday.com 交互:
| 类别 | 工具 | 描述 |
|---|---|---|
| 项目操作 | create_item | 在 monday.com 看板中创建新项目,并设置指定的列值 |
| delete_item | 永久删除看板中的项目 | |
| get_board_items_by_name | 根据看板 ID 和词语/名称搜索项目 | |
| create_update | 为特定项目添加更新/评论 | |
| change_item_column_values | 修改现有项目的列值 | |
| move_item_to_group | 将项目移动到同一看板中的其他分组 | |
| 看板操作 | create_board | 创建包含指定列的 monday.com 新看板 |
| get_board_schema | 获取看板的列和分组结构 | |
| create_group | 在 monday.com 看板中创建新分组 | |
| create_column | 向现有看板添加新列 | |
| delete_column | 从看板中移除一列 | |
| 账户操作 | list_users_and_teams | 通过 ID、名称或搜索账户,获取用户或团队的详细信息 |
| WorkForms 操作 | create_form | 创建新的 monday.com 表单 |
| get_form | 根据令牌获取表单 |
🎨 monday.com 应用框架工具
想在 AI 助手的帮助下构建自定义 monday.com 应用吗?应用框架工具让 AI Agent 能够全面访问 monday.com 应用开发平台,使你可以直接通过 AI 助手创建、管理和部署自定义应用。
🔮 动态 API 工具(Beta)
动态 API 工具功能代表着 AI Agent 与 monday.com 交互方式的一项重大进步。标准工具涵盖常见操作,而动态 API 工具则释放了 monday.com GraphQL API 的全部潜力。
什么是动态 API 工具?
动态 API 工具让 AI Agent 能够全面、灵活地访问 monday.com 的整个 API。也就是说,你的 AI 助手可以:
- 访问任意 API 端点——不仅限于我们预先构建的操作
- 生成自定义 GraphQL 查询——针对任何情况,创建所需的确切查询
- 动态探索 monday.com 的架构——了解所有可用的数据类型及其关系
主要动态 API 工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
| all_monday_api | 动态生成并执行任意 GraphQL 查询或变更 |
| get_graphql_schema | 获取 monday.com 的 GraphQL 架构,以了解可用操作 |
| get_type_details | 获取特定 GraphQL 类型的详细信息 |
解锁的可能性
使用动态 API 工具,AI 助手可以:
- 创建复杂报告,涵盖多个看板、项目和数据点
- 执行批量操作,同时处理多个项目
- 深度集成 monday.com 的高级功能,例如文档、工作区和活动日志
- 发现新功能,随着 monday.com 向其 API 添加功能而不断拓展
如何启用
动态 API 工具处于 Beta 阶段,默认禁用。使用以下命令启用:
MONDAY_TOKEN=your_monday_api_token npx @mondaydotcomorg/monday-api-mcp@latest --enable-dynamic-api-tools true
你也可以使用“only”模式,仅启用动态 API 工具:
MONDAY_TOKEN=your_monday_api_token npx @mondaydotcomorg/monday-api-mcp@latest --enable-dynamic-api-tools only
启用“only”模式后,服务将只提供动态 API 工具,并过滤掉所有其他标准工具。这适用于希望直接使用 GraphQL API 的高级用户。
⚠️ 注意:动态 API 工具需要完整的 API 访问权限,且与只读模式不兼容。
🖥️ MCP 服务配置
| 参数 | 标志 | 说明 | 必填 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|
| monday.com API 令牌 | --token、-t | monday.com API 令牌 | 是 | - |
| API 版本 | --version、-v | monday.com API 版本 | 否 | current |
| 模式 | --mode、-m | 工具模式:default 表示标准平台工具,apps 表示 Apps Framework 工具 | 否 | default |
| 只读模式 | --read-only、-ro | 启用只读模式 | 否 | false |
| 动态 API 工具 | --enable-dynamic-api-tools、-edat | 启用动态 API 工具 | 否 | false |
🔐 身份验证与安全
该服务需要 monday.com API 令牌才能通过 monday.com API 进行身份验证。你可以通过以下两种方式提供此令牌:
- 环境变量:
MONDAY_TOKEN=your_monday_api_token - 命令行参数:
-t your_monday_api_token
安全最佳实践
- 切勿在公开仓库或讨论中分享 API 令牌
- 如果只需检索数据,请考虑使用只读模式(
--read-only) - 定期轮换 API 令牌,以增强安全性
📚 示例用例
以下是一些可以使用我们的工具构建的示例:
1. 项目管理 AI 助手
- 在 monday.com 看板中创建和管理任务
- 获取项目状态更新
- 随着进展在组之间移动项目
2. 数据分析与报告
- 从 monday.com 看板提取数据
- 生成报告和洞察
- 创建用于报告的新看板
🌐 社区与支持
- GitHub Issues:用于提交 Bug 报告和功能请求
- 讨论区:用于提问和社区讨论
- monday.com 开发者文档:了解有关 monday.com API 的更多信息
📚 文档
📋 前提条件
使用这些工具前,请确保已安装:
- Node.js v20 或更高版本
- NPM v5.2.0 或更高版本
- monday.com API 令牌
🛠️ 如何在仓库中开发
在仓库中进行开发:
- 克隆仓库
- 安装依赖项:
yarn install - 构建项目:
yarn build - 复制
monday-api-mcp包中 dist/index.js 文件的路径。 - 修改配置以在本地运行
"monday-api-mcp": {
"command": "node",
"args": [
"<your_full_path_to_the_package>/dist/index.js",
"--enable-dynamic-api-tools",
"true"
],
"env": {
"MONDAY_TOKEN": "your_monday_api_token"
}
}
🤝 参与贡献
欢迎社区贡献!无论是修复 Bug、改进文档还是添加新功能,我们都非常感谢你的帮助。
- Fork 仓库
- 创建功能分支:
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交更改:
git commit -m 'Add some amazing feature' - 推送到分支:
git push origin feature/amazing-feature - 创建 Pull Request
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件。
特此说明,服务使用 monday.com API,该 API 受 monday.com 的开发者条款约束。
由 monday.com AI 团队倾情打造 ❤️
monday.com | 开发者平台 | GitHub
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。