MCP სერვერი

OpenPR ჩაშენებულ MCP (Model Context Protocol) სერვერს შეიცავს, რომელიც AI ასისტენტებს პროექტების, issue-ების, sprint-ების, ეტიკეტების, კომენტარების, წინადადებებისა და ფაილების მართვის 34 ინსტრუმენტს გვაძლევს. სერვერი სამ სატრანსპორტო პროტოკოლს ერთდროულად მხარს უჭერს.

სატრანსპორტო პროტოკოლები

პროტოკოლი	გამოყენ-შემთხვ	Endpoint
HTTP	ვებ-ინტეგრაციები, OpenClaw plugin-ები	POST /mcp/rpc
stdio	Claude Desktop, Codex, ლოკ-CLI	stdin/stdout JSON-RPC
SSE	სტრიმინგ-კლიენტები, რეალ-დრო UI	GET /sse + POST /messages

მულტი-პროტოკოლი

HTTP რეჟიმში ყველა სამი პროტოკოლი ერთ პორტზეა ხელმისაწვდომი: /mcp/rpc (HTTP), /sse + /messages (SSE) და /health (ჯანმრთელ-შემოწმება).

კონფიგურაცია

გარემო-ცვლადები

ცვლადი	სავალდ	აღწერა	მაგალითი
OPENPR_API_URL	დიახ	API სერვერ-base URL	http://localhost:3000
OPENPR_BOT_TOKEN	დიახ	ბოტ-ტოკენი opr_ პრეფიქსით	opr_abc123...
OPENPR_WORKSPACE_ID	დიახ	ნაგულისხმევი სამუშაო სივრც-UUID	e5166fd1-...

Claude Desktop / Cursor / Codex (stdio)

MCP კლიენტ-კონფ-ში დამატება:

{
  "mcpServers": {
    "openpr": {
      "command": "/path/to/mcp-server",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "OPENPR_API_URL": "http://localhost:3000",
        "OPENPR_BOT_TOKEN": "opr_your_token_here",
        "OPENPR_WORKSPACE_ID": "your-workspace-uuid"
      }
    }
  }
}

HTTP რეჟიმი

# Start the MCP server
./target/release/mcp-server --transport http --bind-addr 0.0.0.0:8090

# Verify
curl -X POST http://localhost:8090/mcp/rpc \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

SSE რეჟიმი

# 1. Connect SSE stream (returns session endpoint)
curl -N -H "Accept: text/event-stream" http://localhost:8090/sse
# -> event: endpoint
# -> data: /messages?session_id=<uuid>

# 2. POST request to the returned endpoint
curl -X POST "http://localhost:8090/messages?session_id=<uuid>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"projects.list","arguments":{}}}'
# -> Response arrives via SSE stream as event: message

Docker Compose

mcp-server:
  build:
    context: .
    dockerfile: Dockerfile.prebuilt
    args:
      APP_BIN: mcp-server
  environment:
    - OPENPR_API_URL=http://api:8080
    - OPENPR_BOT_TOKEN=opr_your_token
    - OPENPR_WORKSPACE_ID=your-workspace-uuid
  ports:
    - "8090:8090"
  command: ["./mcp-server", "--transport", "http", "--bind-addr", "0.0.0.0:8090"]

ინსტრუმენტ-ცნობარი (34 ინსტრუმენტი)

პროექტები (5)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
projects.list	--	სამუშაო სივრცის ყველა პროექტის ჩამოთვლა
projects.get	project_id	issue-რაოდენობ-მქონე პროექტ-დეტ-მიღება
projects.create	key, name	პროექტის შექმნა
projects.update	project_id	სახელ/აღწ-განახლება
projects.delete	project_id	პროექტის წაშლა

Work Item-ები / Issue-ები (11)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
work_items.list	project_id	პროექტის issue-ების ჩამოთვლა
work_items.get	work_item_id	UUID-ის გავლით issue-ს მიღება
work_items.get_by_identifier	identifier	ადამიანUR-ID-ის გავლით (მაგ., API-42)
work_items.create	project_id, title	სურვილისამ-სტ/პრ/აღ/პასუხ/ვადა/დანართ-issue-შექმნა
work_items.update	work_item_id	ნებისმიერ ველ-განახლება
work_items.delete	work_item_id	issue-ს წაშლა
work_items.search	query	ყველა პროექტ-სრული-ტექსტ-ძებნა
work_items.add_label	work_item_id, label_id	ერთი ეტიკეტ-დამატება
work_items.add_labels	work_item_id, label_ids	მრავალი ეტიკეტ-დამატება
work_items.remove_label	work_item_id, label_id	ეტიკეტ-ამოღება
work_items.list_labels	work_item_id	issue-ს ეტიკეტების ჩამოთვლა

კომენტარები (3)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
comments.create	work_item_id, content	სურვილ-დანართ-კომენტარ-შექმნა
comments.list	work_item_id	issue-ს კომენტარების ჩამოთვლა
comments.delete	comment_id	კომენტარის წაშლა

ფაილები (1)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
files.upload	filename, content_base64	ფაილ-ატვირთვა (base64), URL-ს და სახელს აბრუნებს

ეტიკეტები (5)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
labels.list	--	ყველა სამუშაო სივრც-ეტიკეტის ჩამოთვლა
labels.list_by_project	project_id	პროექტ-ეტიკეტების ჩამოთვლა
labels.create	name, color	ეტიკეტ-შექმნა (ფერი: hex, მაგ., #2563eb)
labels.update	label_id	სახელ/ფერ/აღწ-განახლება
labels.delete	label_id	ეტიკეტ-წაშლა

Sprint-ები (4)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
sprints.list	project_id	პროექტის sprint-ების ჩამოთვლა
sprints.create	project_id, name	სურვ-start_date/end_date-sprint-შ
sprints.update	sprint_id	სახელ/თარ/სტ-განახლება
sprints.delete	sprint_id	sprint-ის წაშლა

წინადადებები (3)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
proposals.list	project_id	სურვ-სტ-ფილტ-წინადადებების ჩამოთვლა
proposals.get	proposal_id	წინადადებ-დეტ-მიღება
proposals.create	project_id, title, description	მმართველობ-წინადადებ-შექმნა

წევრები & ძებნა (2)

ინსტრუმენტი	სავალდ-პარამეტრები	აღწერა
members.list	--	სამუშ-სივრც-წ/როლ-ჩამოთვ
search.all	query	გლობ-ძ-პრ/issue/კომ

პასუხ-ფორმატი

ყველა MCP ინსტრუმენტ-პასუხი ამ სტრუქტურას მიჰყვება:

წარმატება

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": { ... }
}

შეცდომა

{
  "code": 400,
  "message": "error description"
}

ბოტ-ტოკენ-ავთენტიფიკაცია

MCP სერვერი ბოტ-ტოკენებით (opr_ პრეფიქსი) ავთ. ბოტ-ტოკენები Workspace Settings > Bot Tokens-ში შექმენი.

ყოველი ბოტ-ტოკენი:

• ჩვენ-სახელს შეიცავს (საქმიანობ-feed-ებში ნაჩვენები)
• ერთ სამუშაო სივრცეზე სკოპირდება
• bot_mcp მომხმარებლ-ერთეულს ქმნის აუდ-კვ-მთლიანობისთვის
• სამუშ-სივრც-წ-ყველა კითხ-ჩ-ოპ-მხარს უჭ

აგენტ-ინტეგრაცია

კოდ-აგენტებისთვის OpenPR გვაძლევს:

• AGENTS.md (apps/mcp-server/AGENTS.md) -- სამუშ-ნ-შ-ინსტ-მ-აგ.
• Skill Package (skills/openpr-mcp/SKILL.md) -- სამ-ნ-შ-სკ-script-ებიანი მართ-skill.

რეკომ-აგ-სამ-ნ:

1. ინსტ-სემ-AGENTS.md-ის ჩატვ.
2. runtime-ხელმ-ინსტ-ENUM-ისთ tools/list.
3. სამ-ნ-შ-მიყ: ძ -> შ -> ეტ -> კომ.

შემდეგი ნაბიჯები

• API მიმოხილვა -- REST API ცნობარი
• წევრები & ნებართვები -- ბოტ-ტოკენ-მართვა
• კონფიგურაცია -- ყველა გარემო-ცვლადი