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派泰加-MCP

派泰加-MCP

作者：talhaorak19 星标更新：2025-07-02
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

<p align="center"> <picture> <img src="https://gips3.baidu.com/it/u=289935855,2603472914&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=44&h=44"> </picture> </p>

Taiga MCP Bridge

Python 3.10+ License: MIT

概述

Taiga MCP Bridge 是一个强大的集成层，它连接了项目管理平台 Taiga 和模型上下文协议（MCP），使AI工具和工作流程能够无缝地与Taiga资源交互。

该桥提供了一整套工具和资源，供AI代理使用：

  • 在Taiga中创建和管理项目、史诗、用户故事、任务和问题
  • 跟踪冲刺和里程碑
  • 分配和更新工作项
  • 查询关于项目工件的详细信息
  • 管理项目成员和权限

通过使用MCP标准，此桥允许AI系统保持对项目状态的上下文感知，并以编程方式执行复杂的项目管理工作。

功能

全面的资源支持

该桥支持以下Taiga资源及其完整的CRUD操作：

  • 项目：创建、更新和管理项目设置和元数据
  • 史诗：管理跨越多个冲刺的大功能
  • 用户故事：处理详细的需要和验收标准
  • 任务：跟踪用户故事中的较小工作单元
  • 问题：管理错误、问题和增强请求
  • 冲刺（里程碑）：计划和跟踪时间框内的工作

安装

该项目使用 uv 进行快速可靠的Python包管理。

预备条件

  • Python 3.10或更高版本
  • uv 包管理器

基本安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-org/pyTaigaMCP.git
cd pyTaigaMCP

# 安装依赖
./install.sh

开发安装

用于开发（包括测试和代码质量工具）：

./install.sh --dev

手动安装

如果你更喜欢手动安装：

# 生产依赖
uv pip install -e .

# 包括开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"

配置

该桥可以通过环境变量或.env文件进行配置：

环境变量描述默认值
TAIGA_API_URLTaiga API的基本URLhttp://localhost:9000
SESSION_EXPIRY会话过期时间（秒）28800（8小时）
TAIGA_TRANSPORT传输模式（stdio 或 sse）stdio
REQUEST_TIMEOUTAPI请求超时时间（秒）30
MAX_CONNECTIONS最大HTTP连接数1
MAX_KEEPALIVE_CONNECTIONS最大保持连接数5
RATE_LIMIT_REQUESTS每分钟最大请求数100
LOG_LEVEL日志级别INFO
LOG_FILE日志文件路径taiga_mcp.log

在项目根目录下创建一个.env文件来设置这些值：

TAIGA_API_URL=https://api.taiga.io/api/v1/
TAIGA_TRANSPORT=sse
LOG_LEVEL=DEBUG

使用方法

使用stdio模式

在Claude App或Cursor的mcp设置部分粘贴以下json：

{
    "mcpServers": {
        "taigaApi": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "<本地pyTaigaMCP文件夹路径>",
                "run",
                "src/server.py"
            ],
            "env": {
                "TAIGA_TRANSPORT": "<stdio|sse>",
                "TAIGA_API_URL": "<Taiga API URL（例如：http://localhost:9000）>",
                "TAIGA_USERNAME": "<Taiga用户名>",
                "TAIGA_PASSWORD": "<Taiga密码>"
            }
        }
}

启动桥梁

启动MCP服务器：

# 默认stdio传输
./run.sh

# 对于SSE传输
./run.sh --sse

或者手动启动：

# 对于stdio传输（默认）
uv run python src/server.py

# 对于SSE传输
uv run python src/server.py --sse

传输模式

服务器支持两种传输模式：

  1. stdio（标准输入/输出） - 终端客户端的默认模式
  2. SSE（服务器发送事件） - 具有服务器推送能力的基于Web的传输

你可以通过多种方式设置传输模式：

  • 使用run.sh或server.py的--sse标志（默认是stdio）
  • 设置TAIGA_TRANSPORT环境变量
  • 在你的.env文件中添加TAIGA_TRANSPORT=sse

认证流程

这个MCP桥梁使用基于会话的认证模型：

  1. 登录：客户端必须首先使用login工具进行身份验证：

    session = client.call_tool("login", {
    "username": "your_taiga_username",
    "password": "your_taiga_password",
    "host": "https://api.taiga.io" # 可选
})
# 保存响应中的session_id
session_id = session["session_id"]

  2. 使用工具和资源：在每次API调用中包含session_id：

    # 对于资源，在URI中包含session_id
projects = client.get_resource(f"taiga://projects?session_id={session_id}")

# 对于特定项目的资源
epics = client.get_resource(f"taiga://projects/123/epics?session_id={session_id}")

# 对于工具，将session_id作为参数
new_project = client.call_tool("create_project", {
    "session_id": session_id,
    "name": "New Project",
    "description": "Description"
})

  3. 检查会话状态：你可以检查会话是否仍然有效：

    status = client.call_tool("session_status", {"session_id": session_id})
# 返回有关会话有效性及剩余时间的信息

  4. 注销：完成时，可以注销以终止会话：

    client.call_tool("logout", {"session_id": session_id})

示例：完整的项目创建工作流

这里是一个完整的示例，用于创建带有史诗和用户故事的项目：

from mcp.client import Client

# 初始化MCP客户端
client = Client()

# 认证并获取session_id
auth_result = client.call_tool("login", {
    "username": "admin",
    "password": "password123",
    "host": "https://taiga.mycompany.com"
})
session_id = auth_result["session_id"]

# 创建新项目
project = client.call_tool("create_project", {
    "session_id": session_id,
    "name": "My New Project",
    "description": "A test project created via MCP"
})
project_id = project["id"]

# 创建史诗
epic = client.call_tool("create_epic", {
    "session_id": session_id,
    "project_id": project_id,
    "subject": "User Authentication",
    "description": "Implement user authentication features"
})
epic_id = epic["id"]

# 在史诗中创建用户故事
story = client.call_tool("create_user_story", {
    "session_id": session_id,
    "project_id": project_id,
    "subject": "User Login",
    "description": "As a user, I want to log in with my credentials",
    "epic_id": epic_id
})

# 完成后注销
client.call_tool("logout", {"session_id": session_id})

开发

项目结构

pyTaigaMCP/
├── src/
│   ├── server.py          # 实现MCP服务器和工具
│   ├── taiga_client.py    # 具有所有CRUD操作的Taiga API客户端
│   ├── tools.py           # MCP工具定义
│   └── config.py          # 使用Pydantic的配置设置
├── tests/
│   ├── conftest.py        # 共享的pytest插件
│   ├── unit/              # 单元测试
│   └── integration/       # 集成测试
├── pyproject.toml         # 项目配置和依赖
├── install.sh             # 安装脚本
├── run.sh                 # 服务器执行脚本
└── README.md              # 项目文档

测试

使用pytest运行测试：

# 运行所有测试
pytest

# 仅运行单元测试
pytest tests/unit/

# 仅运行集成测试
pytest tests/integration/

# 运行具有特定标记的测试
pytest -m "auth"  # 认证测试
pytest -m "core"  # 核心功能测试

# 运行具有覆盖率报告的测试
pytest --cov=src

调试和检查

使用包含的检查工具进行调试：

# 默认stdio传输
./inspect.sh

# 对于SSE传输
./inspect.sh --sse

# 对于开发模式
./inspect.sh --dev

错误处理

所有API操作返回标准化的错误响应，格式如下：

{
  "status": "error",
  "error_type": "ExceptionClassName",
  "message": "详细错误消息"
}

性能考虑

该桥实现了多项性能优化：

  1. 连接池：复用HTTP连接以提高性能
  2. 速率限制：防止过载Taiga API
  3. 重试机制：自动重试失败的请求，采用指数退避策略
  4. 会话清理：定期清理过期会话以释放资源

贡献

欢迎贡献！请随意提交Pull Request。

  1. 分叉仓库
  2. 创建你的特性分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
  3. 安装开发依赖（./install.sh --dev）
  4. 进行更改
  5. 运行测试（pytest）
  6. 提交更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
  7. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
  8. 打开Pull Request

许可证

本项目根据MIT许可证发布 - 查看LICENSE文件了解详情。

致谢