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ProjectBrain MCP

ProjectBrain MCP

远程服务
github.com/9-Trinkets生产力028 周前更新
代码仓库

关于 ProjectBrain MCP

ProjectBrain MCP 是面向项目规划与执行的 MCP 服务,供使用 ProjectBrain 管理项目资料的团队使用。它通过 Streamable HTTP 提供任务、决策、事实、里程碑、评论和团队消息工具,并对工具执行与数据访问进行令牌认证。

主要功能

  1. 01管理任务与里程碑
  2. 02提供决策与事实工具
  3. 03支持评论和团队消息
  4. 04提供 Streamable HTTP 端点
  5. 05使用令牌认证

适用场景

  1. 01管理项目任务与里程碑
  2. 02记录项目决策与事实
  3. 03交流评论和团队消息

MCP 相关

通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供 ProjectBrain 工具。发现请求无需认证;执行工具和访问数据需要 Bearer 令牌。

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。

服务地址https://mcp.projectbrain.tools
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://mcp.projectbrain.tools需要授权

工具

6
参数类型必填说明
actionstring否上下文操作:session、summary、changes、search 或 shortlist。
project_idany否session/summary/changes/search 操作使用的项目 UUID。
sinceany否changes 操作用于限定结果范围的 ISO-8601 时间戳。
qany否search/shortlist 操作使用的搜索查询。
limitinteger否列表类上下文操作要返回的最大结果数。
full_tool_modeboolean否为 true 时,shortlist 会包含完整操作目录,而不是排名靠前的子集。
task_idany否用于上下文相关知识检索的可选任务 UUID。
intentany否用于语义知识检索的可选用户意图。
knowledge_limitinteger否提供 intent 时返回的知识条目数上限。
response_modestring否输出格式:human、json 或 both(视支持情况而定)。

详细介绍

ProjectBrain MCP

ProjectBrain MCP 是一个用于项目规划和执行工作流的模型上下文协议(MCP)服务。 它通过 Streamable HTTP 端点提供任务、决策、事实、里程碑、评论和团队消息相关工具。

功能

  • 通过 https://mcp.projectbrain.tools 上的 HTTPS 提供 MCP 工具
  • 允许未经身份验证的 MCP 发现请求,包括 initialize、notifications/initialized、ping、tools/list、resources/list、resources/templates/list 和 prompts/list
  • 对所有工具执行和数据访问验证 bearer token(JWT 或 API 密钥)
  • 提供 MCP OAuth 元数据端点
  • 针对 ProjectBrain API 执行工具操作

服务端点

  • GET /health
  • GET /.well-known/oauth-protected-resource
  • GET /.well-known/oauth-authorization-server
  • POST /

配置

设置以下环境变量:

  • SERVER_URL(默认值:http://localhost:8000)
    ProjectBrain API 的基础 URL。
  • MCP_SERVER_URL(默认值:与 SERVER_URL 相同)
    OAuth 资源元数据中使用的公共基础 URL。
  • JWT_SECRET_KEY
    用于验证 JWT bearer token 的密钥。
  • JWT_ALGORITHM(默认值:HS256)
  • CORS_ORIGINS(默认值:["http://localhost:5173"])
    接受 JSON 数组或以逗号分隔的列表。
  • MCP_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS(默认值:30)
  • MCP_UNAUTH_DISCOVERY_METHOD_SCAN_BYTES(默认值:8192)
    轻量级中间件解析时,为检测 JSON-RPC method 而扫描的未经身份验证请求字节数上限。
  • SENTRY_DSN
    用于报告 MCP 服务错误和性能数据的 Sentry DSN。
  • SENTRY_TRACES_SAMPLE_RATE(默认值:0.2)
    传递给 sentry_sdk.init 的跟踪采样率。
  • SENTRY_SEND_DEFAULT_PII(默认值:false)
    设为 true 后,通过 MCPIntegration 纳入更丰富的 MCP 请求/响应上下文(启用前请评估数据收集影响)。
  • SENTRY_ENVIRONMENT(可选)
    Sentry 环境标签(例如:production、staging)。

本地开发

在仓库根目录执行:

  1. 安装后端依赖:
    • cd api && uv sync --locked
  2. 启动 MCP 服务:
    • PYTHONPATH=mcp api/.venv/bin/uvicorn api_adapter:app --app-dir mcp --host 0.0.0.0 --port 8001

目录结构

  • api_adapter.py — FastAPI 应用入口和身份验证中间件
  • server.py — MCP 工具定义和 HTTP 客户端适配器
  • runtime.py — 运行时配置和请求范围内的身份验证上下文

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。