Yandex Tracker
Integrates with Yandex Tracker, allowing an AI assistant to interact with its task management system via the MCP protocol.
Техническое задание: MCP сервер для Яндекс.Трекер
Общие сведения
Проект: MCP (Model Context Protocol) сервер для интеграции с Яндекс.Трекер Платформа: Node.js Режим работы: stdio API версия: Яндекс.Трекер REST API v 2
Цель проекта
Создание MCP сервера, обеспечивающего взаимодействие AI-ассистентов с системой управления задачами Яндекс.Трекер через стандартизированный протокол MCP.
Архитектура и технические требования
Основные компоненты
- MCP Server Core Реализация протокола MCP версии 2024 - 11 - 05 Обработка stdio коммуникации Управление жизненным циклом соединения
- Yandex Tracker API Client HTTP клиент для взаимодействия с API Яндекс.Трекер Аутентификация через OAuth токен Обработка rate limiting и ошибок
- Data Models Типизированные модели для объектов Трекера (задачи, проекты, пользователи) Валидация входящих и исходящих данных
Технологический стек
Runtime: Node.js 18+
Язык: TypeScript
HTTP клиент: axios
MCP SDK: @modelcontextprotocol/sdk
Валидация: zod
Логирование: pino
Функциональные требования
Обязательные инструменты (tools)
- Управление задачами
create_issue
Создание новой задачи
Параметры: summary, description, queue, type, priority, assignee, components, labels
Возврат: объект созданной задачи с ключом
get_issue
Получение информации о задаче по ключу
Параметры: issueKey
Возврат: полная информация о задаче
update_issue
Обновление существующей задачи
Параметры: issueKey, поля для обновления
Возврат: обновленный объект задачи
search_issues
Поиск задач по критериям
Параметры: query (язык запросов Трекера), sort, limit, offset
Возврат: список найденных задач
transition_issue
Изменение статуса задачи
Параметры: issueKey, transition, comment
Возврат: обновленная задача
- Комментарии
add_comment
Добавление комментария к задаче
Параметры: issueKey, text, summonees
Возврат: объект созданного комментария
get_comments
Получение комментариев задачи
Параметры: issueKey, limit, offset
Возврат: список комментариев
- Управление проектами
get_queues
Получение списка очередей
Параметры: expand, filter
Возврат: список доступных очередей
get_queue
Получение информации об очереди
Параметры: queueKey, expand
Возврат: детальная информация об очереди
- Пользователи и права
get_myself
Получение информации о текущем пользователе
Возврат: профиль пользователя
search_users
Поиск пользователей
Параметры: query, limit
Возврат: список найденных пользователей
Ресурсы (resources)
- Конфигурация
config://yandex-tracker/settings
Текущие настройки подключения
Информация об авторизации (без токена)
Базовый URL API
- Схемы и метаданные
schema://yandex-tracker/issue-types
Доступные типы задач в организации
schema://yandex-tracker/priorities
Список приоритетов задач
schema://yandex-tracker/statuses
Доступные статусы задач
Промпты (prompts)
- Анализ задач
analyze_sprint
Анализ спринта или группы задач
Аргументы: sprintId или query для поиска задач
Контекст: статистика, проблемы, рекомендации
task_summary
Краткое изложение задачи
Аргументы: issueKey
Контекст: суть задачи, статус, исполнители
- Создание контента
daily_report
Генерация отчета о ежедневной работе
Аргументы: assignee, date
Контекст: выполненные задачи, планы
Конфигурация и аутентификация
Переменные окружения
Аутентификация
YANDEX_TRACKER_TOKEN=<OAuth токен>
YANDEX_TRACKER_CLOUD_ORG_ID=<ID огранизации>
YANDEX_TRACKER_BASE_URL=https://api.tracker.yandex.net/v2
LOG_LEVEL=info
REQUEST_TIMEOUT=30000
RATE_LIMIT_REQUESTS=100
RATE_LIMIT_WINDOW=60000
OAuth 2. 0 токен через заголовок Authorization
Передача ID организации в заголовке X-Cloud-Org-Id
Обработка истечения токена с информативными сообщениями
Обработка ошибок
Типы ошибок
- Аутентификация 401 Unauthorized - невалидный токен 403 Forbidden - недостаточно прав
- Клиентские ошибки 400 Bad Request - некорректные параметры 404 Not Found - задача не найдена 409 Conflict - конфликт при обновлении
- Серверные ошибки 500 Internal Server Error 503 Service Unavailable
- Сетевые ошибки Таймауты Потеря соединения
Стратегии обработки
Автоматические повторы для 5 xx ошибок (exponential backoff) Rate limiting с ожиданием Детальные сообщения об ошибках для пользователя Логирование всех ошибок для отладки
Производительность и ограничения
Rate Limiting
Соблюдение лимитов API Яндекс.Трекер Очередь запросов с приоритизацией Кэширование часто запрашиваемых данных
Оптимизация
- Пакетные операции где возможно
- Ленивая загрузка данных
- Сжатие ответов
Тестирование
Unit тесты
Покрытие всех публичных методов Мокирование HTTP запросов Валидация входных и выходных данных
Интеграционные тесты
Тестирование с реальным API (dev окружение) Проверка всех инструментов MCP Тестирование обработки ошибок
E 2 E тесты
Полный цикл взаимодействия через MCP Тестирование в Claude Desktop или другом MCP клиенте
Документация
README.md
Инструкции по установке и настройке Примеры использования Конфигурация для популярных MCP клиентов
API Documentation
Описание всех инструментов, ресурсов и промптов Примеры запросов и ответов Схемы данных
Troubleshooting Guide
Частые проблемы и их решения Отладка соединения Проблемы с аутентификацией
Развертывание и распространение
NPM пакет
Публикация в npm registry Семантическое версионирование Автоматические релизы через GitHub Actions
Docker контейнер (опционально)
Dockerfile для контейнеризации Docker Compose для локальной разработки
Установка
Конфигурация в MCP клиентах
Мониторинг и логирование
Метрики
Количество запросов к API Время ответа Количество ошибок по типам Использование rate limit
Логирование
Структурированные логи в JSON формате
npm install -g yandex-tracker-mcp-server
{
"mcpServers": {
"yandex-tracker": {
"command": "yandex-tracker-mcp-server",
"env": {
"YANDEX_TRACKER_TOKEN": "your_token_here",
"YANDEX_TRACKER_CLOUD_ORG_ID": "your_org_id"
}
}
}
}
Различные уровни логирования
Ротация логов
Безопасность - исключение токенов из логов
Безопасность
Защита токенов
- Токены только через переменные окружения
- Маскирование токенов в логах
- Безопасное хранение конфигурации
Валидация данных
- Проверка всех входящих параметров
- Санитизация пользовательского ввода
- Защита от injection атак
Совместимость
MCP версии
- Поддержка MCP Protocol 2024 - 11 - 05
- Обратная совместимость с предыдущими версиями
Node.js версии
Минимальная версия: Node.js 18 Тестирование на LTS версиях Поддержка ES modules
Планы развития
Фаза 1 (MVP)
Базовые операции с задачами Поиск и фильтрация Управление комментариями
Фаза 2
Работа с проектами и досками Продвинутая аналитика Интеграция с календарем
Фаза 3
Автоматизация процессов Интеграция с другими системами Расширенные отчеты
Критерии приемки
- Все обязательные инструменты реализованы и протестированы
- Успешная интеграция с популярными MCP клиентами
- Покрытие тестами не менее 80 %
- Документация полная и актуальная
- Производительность соответствует требованиям API
- Безопасная обработка аутентификационных данных
Servidores relacionados
Kone.vc
patrocinadorMonetize your AI agent with contextual product recommendations
Markdownify
Converts various file types and web content, such as PDFs, images, audio, and web pages, into Markdown format.
Counsel
Multi LLM Council for deep counsel on your topic or idea
Ortto MCP Server
Ortto’s new MCP Server lets you connect your favorite AI assistant to Ortto. Once connected, your assistant can securely access customer data, audiences, and campaign insights from Ortto’s CDP and marketing automation platform.
Ultimate Google Docs & Drive MCP Server
Interact with Google Docs and Google Drive for document creation, editing, and file management.
purmemo
AI conversation memory that works everywhere — save and recall across Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, and all MCP-compatible platforms. 11 tools including shared community memories.
Wellness Pulse
AI-powered wellbeing insights with real-time benchmarks and alerts.
MCP Sync
A CLI tool to synchronize MCP (Model Context Protocol) settings across multiple AI coding tools.
Whimsical
Let AI take control of your visual workspace for brainstorming, flowcharts, mind maps, wireframes, and technical diagrams.
ClickUp
Integrate ClickUp with AI applications to manage tasks, spaces, lists, and folders.
VAP media MCP
: MCP server for AI media generation (imagesflux, videosveo3.1, music suno v5, with deterministic cost control using reserve-burn-refund billing