Подключение MCP к TrexPlanner

# Подключение по URL

Используйте этот адрес, если ваш сервис просит просто указать ссылку на MCP-сервер:

http://mcp.trexplanner-app.com/mcp

# Подключение через JSON-конфигурацию

Большинство инструментов (Cursor, Claude Desktop, Windsurf, VS Code и др.) принимают конфигурацию в формате JSON. Добавьте блок ниже в ваш конфигурационный файл mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "trexplanner": {
      "url": "http://mcp.trexplanner-app.com/mcp"
    }
  }
}

# Как выбрать доступные инструменты

По умолчанию AI получает доступ ко всем основным инструментам TrexPlanner, кроме пакетного выполнения команд — system (Batch).

Что такое Batch

Batch позволяет AI выполнить до 20 операций за один запрос — например, отредактировать сразу несколько задач. Без Batch изменения выполняются последовательно, по одной команде: это безопаснее — ошибка затрагивает только одну сущность, и выполнение можно остановить. По умолчанию Batch отключён. Включайте его, если доверяете своему ассистенту.

Доступные разделы

• tasks — чтение, создание и редактирование задач и чек-листов; изменение статуса выполнения.
• projects — чтение, создание и редактирование проектов.
• meta — основные сущности: чтение и редактирование.
• habits — чтение, создание и редактирование привычек.
• kanban — чтение, создание и редактирование канбан-досок.
• tags — чтение, создание и редактирование тегов.
• system — пакетное выполнение команд (Batch).

Примеры настройки toolsets

Добавьте к URL параметр toolsets и перечислите нужные разделы через запятую.

Все инструменты, включая Batch:

http://mcp.trexplanner-app.com/mcp?toolsets=tasks,projects,meta,habits,kanban,tags,system

Задачи, проекты, мета, канбан — с Batch, без привычек и тегов:

http://mcp.trexplanner-app.com/mcp?toolsets=tasks,projects,meta,kanban,system

Только задачи и проекты, без Batch:

http://mcp.trexplanner-app.com/mcp?toolsets=tasks,projects

# Инструкции для популярных сервисов

Выберите ваш инструмент — пошаговое подключение ниже.

# ChatGPT

В ChatGPT подключение MCP доступно через раздел Plugins. Если кнопки + нет в плагинах, включите Developer mode — описание в базе знаний.

1. Откройте ChatGPT и перейдите в Settings → Plugins.
2. Нажмите + → Add by URL и вставьте адрес.
3. Пройдите OAuth-авторизацию и выдайте нужные разрешения.

http://mcp.trexplanner-app.com/mcp

# Claude Desktop

Claude работает с TrexPlanner «из коробки» и поддерживает встроенные смарт-промпты для планирования.

1. Откройте Claude Desktop.
2. Перейдите в Settings → Connectors.
3. Нажмите Add Connector, выберите тип Server by URL и вставьте адрес.
4. Авторизуйтесь под своим аккаунтом TrexPlanner.

# Claude Code

Для работы прямо в терминале выполните команду:

claude mcp add --transport http trexplanner http://mcp.trexplanner-app.com/mcp

Затем запустите claude, введите /mcp и пройдите OAuth-авторизацию в браузере.

# Codex CLI

Для работы прямо в терминале выполните команду:

codex mcp add trexplanner http://mcp.trexplanner-app.com/mcp

Автоматически откроется окно браузера для OAuth-авторизации и подтверждения разрешений.

# Cursor / Windsurf / VS Code

В современных AI-IDE TrexPlanner может выступать в роли встроенного таск-трекера: помогать передвигать задачи по канбан-доске, создавать баг-репорты и фиксить чек-листы, не выходя из редактора.

1. Откройте настройки вашей IDE.
2. Найдите конфигурационный файл MCP: mcp.json в Cursor/Windsurf или .vscode/mcp.json для VS Code.
3. Добавьте блок ниже:

{
  "mcpServers": {
    "trexplanner": {
      "url": "http://mcp.trexplanner-app.com/mcp"
    }
  }
}

Перезапустите IDE и пройдите OAuth-авторизацию в браузере.

# DeepSeek

Чат DeepSeek пока не поддерживает прямое подключение MCP. Подключение возможно только через API DeepSeek и дополнительный интеграционный слой на вашей стороне.

Как подключить через API

1. Создайте API-ключ в платформе DeepSeek.
2. Настройте обмен данными между DeepSeek API и MCP-сервером через собственный сервис-прокси или готовую платформу автоматизации (n8n, Make, собственный backend).
3. Прокси должен:
   • принимать запросы от DeepSeek в формате chat-completions;
   • вызывать MCP-инструменты TrexPlanner через URL http://mcp.trexplanner-app.com/mcp;
   • возвращать результат обратно в формате DeepSeek.

Полезные ссылки:

• Создание API-ключей DeepSeek → раздел API Keys в личном кабинете.
• Документация DeepSeek API → platform.deepseek.com/docs.

# Алиса AI и нейросети Яндекса

В чат-режиме Алиса AI пока не поддерживает прямое подключение MCP, но у вас есть два рабочих варианта.

Вариант 1 — навык TrexPlanner для Алисы

Подключите официальный навык TrexPlanner в приложении Яндекс. Это самый быстрый способ управлять задачами голосом и в чате с Алисой. Инструкция есть в базе знаний: «Интеграция с Яндекс Алисой».

Вариант 2 — нейросети Яндекса через MCP

Если вы хотите подключить к MCP нейросети Yandex Cloud / AI Studio, потребуется техническая настройка на вашей стороне. Этот сценарий рассчитан на разработчиков.

• Зарегистрируйтесь в Yandex Cloud и активируйте сервис AI Studio.
• Создайте агента или сценарий и в списке доступных инструментов укажите MCP-сервер с URL http://mcp.trexplanner-app.com/mcp.
• Пройдите авторизацию и выдайте нужные разрешения.

Полезные ссылки:

• Что такое MCP в Yandex Cloud → документация Yandex Cloud.
• MCP Hub в Yandex AI Studio → раздел «Tools / MCP» в AI Studio.

# GigaChat

GigaChat не поддерживает простое подключение MCP в формате обычного чат-интерфейса. Подключение возможно через техническую настройку — локально через LangChain / GigaChain либо удалённо через HTTP/SSE.

Локальный сценарий (LangChain / GigaChain)

1. Установите зависимости: pip install gigachain langchain mcp-client.
2. Создайте MCP-клиент и подключите сервер TrexPlanner.
3. Передайте список инструментов MCP в GigaChain-агента и зарегистрируйте их как функции.

from gigachat import GigaChat
from mcp import MCPClient

# 1. Подключаем MCP-сервер TrexPlanner
mcp = MCPClient("http://mcp.trexplanner-app.com/mcp")
tools = mcp.list_tools()

# 2. Инициализируем GigaChat с авторизацией по API-ключу
giga = GigaChat(credentials="YOUR_API_KEY")

# 3. Передаём инструменты MCP агенту GigaChain
# (псевдокод: фактическая сборка зависит от версии GigaChain)
agent = giga.create_agent(tools=tools)

response = agent.run("Создай задачу на завтра: подготовить отчёт")
print(response)

Удалённый сценарий (HTTP / SSE)

1. Разверните на своём сервере HTTP/SSE-обёртку над MCP-сервером TrexPlanner.
2. Зарегистрируйте эндпоинт как инструмент в вашем GigaChat-агенте.
3. Обрабатывайте OAuth-авторизацию и пробрасывайте вызовы в MCP.

Полезные ссылки

• Пример подключения MCP через GigaChain → раздел «MCP / Tools» в документации GigaChain.
• Документация GigaChat → раздел «Agents & Function Calling».

# Другие сервисы

Если вы используете LM Studio, Jan, Open WebUI, LibreChat или другие клиенты с поддержкой MCP — просто добавьте JSON-блок из раздела «Подключение через JSON-конфигурацию» в соответствующий файл настроек, либо укажите URL сервера в форме «Add MCP server». Для тонкой настройки разрешений используйте параметр toolsets из раздела «Как выбрать доступные инструменты».