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Glama

usetrail

El servidor MCP para Trail — le da a tu agente de código el tracker de tu equipo y la memoria durable del proyecto, limitado a la carpeta que tienes abierta.

Tu agente deja de trabajar a ciegas. Lee lo que está abierto, escribe lo que hizo y registra lo que aprendió por las malas — en el mismo tablero que mira tu equipo, no en un archivo temporal que solo esa sesión puede ver.

Este paquete es el cliente. Habla con tu cuenta de Trail a través de la API REST; no hay ninguna base de datos aquí. Las dependencias son @modelcontextprotocol/sdk, zod y el fetch integrado.

Inicio rápido

# 1. connect this machine to your Trail account (opens your browser; no token to copy)
npx -y usetrail@latest login

# 2. register it with your agent - this example is Claude Code
claude mcp add trail -s user -- npx -y usetrail@latest

¿Aún no tienes cuenta? Crea una en usetrail.dev — el plan gratuito cubre un proyecto y tres personas.

No está atado a un solo agente. Es un servidor MCP simple sobre stdio, que habla las tres versiones del protocolo en uso hoy. Cualquier cliente compatible con MCP puede ejecutarlo; solo cambia el comando de registro, y cada cliente documenta el suyo.

¿Prefieres una copia local? Clónalo en su lugar, y el conector se mantiene actualizado por su cuenta (consulta Actualización):

git clone https://github.com/arsprengel/trail-mcp.git ~/.trail-mcp
npm --prefix ~/.trail-mcp install --omit=dev
node ~/.trail-mcp/bin.js login
claude mcp add trail -s user -- node ~/.trail-mcp/bin.js

En Windows, escribe la ruta real en lugar de ~: el registro guarda el argumento tal cual y Node no lo expande.

Related MCP server: Context Sync MCP

Lo que recibe tu agente

El trackerlist_items, get_item, add_item, update_item, move_item, get_next, delete_item. Elementos reales en el tablero de tu equipo, con tipo, estado, prioridad, asignados e historial. El trabajo que el agente toma aparece como en progreso y se cierra cuando termina, así el tablero no es una historia que alguien tenga que volver a contar.

Memoria del proyectolist_memory, get_memory, add_memory, update_memory, review_memory. El conocimiento durable de un proyecto: el despliegue que tiene una trampa, la decisión que nadie debería reabrir, el comando que no está en ningún README. Compartida por todos en el proyecto, humanos o agentes. Una sesión nueva la lee antes de actuar en lugar de redescubrirla.

Recordatoriosadd_reminder, list_reminders. Cosas con una fecha que no deben pasarse por alto en silencio.

Adjuntosadd_attachment, get_attachment. Archivos que pertenecen a un elemento.

A qué proyecto escribe

Trail aloja varios proyectos. El conector usa la carpeta que tienes abierta como el proyecto — el nombre de la carpeta, o lo que diga un archivo .trail junto a ella, o la variable TRAIL_PROJECT. Así el agente escribe en el proyecto correcto sin que se lo digan, y dos repositorios nunca se mezclan. Para acceder a otro proyecto, el agente pasa project explícitamente en la herramienta.

Hook de sesión (Claude Code)

npx -y usetrail@latest hooks install

Registra un hook de apertura en ~/.claude/settings.json (con copia de seguridad y sin duplicar): cada sesión que comienza en un proyecto con tracker recibe los elementos abiertos y la memoria del proyecto en contexto desde el primer mensaje — el agente comienza sabiendo, en lugar de depender de que alguien se acuerde de preguntar. Diseñado para fallar en silencio: sin inicio de sesión o sin red, el hook se queda callado. hooks uninstall lo revierte.

Los clientes sin mecanismo de hooks también están cubiertos: las propias instrucciones del servidor le dicen al agente que obtenga el resumen por sí mismo antes de actuar.

Tu propio Trail

Apunta a tu servidor una vez y se queda apuntado:

TRAIL_API_URL=https://your-trail npx -y usetrail@latest login

Sin esa variable, login va al servicio alojado.

Comandos

npx -y usetrail@latest            # start the MCP server over stdio - what your agent runs
npx -y usetrail@latest login      # connect this machine (browser confirmation, no token copying)
npx -y usetrail@latest status     # server address, current project, whether a token is present
npx -y usetrail@latest logout     # delete the saved token
npx -y usetrail@latest doctor     # find the install on this machine and unstick auto-updates

El token se guarda en ~/.config/trail/token.json (modo 600). Revócalo cuando quieras desde el panel "AI token" de la aplicación.

Configuración

Variable

Qué hace

TRAIL_API_URL

La dirección de tu propio Trail. Se guarda tras el primer inicio de sesión. Por defecto usa el servicio alojado.

TRAIL_PROJECT

Fuerza el nombre del proyecto (por defecto: la carpeta abierta).

TRAIL_API_TOKEN

Un token directamente, saltándose el inicio de sesión en el navegador. Útil en CI.

Los nombres anteriores (TETHER_*) siguen funcionando, sin fecha límite — el producto antes se llamaba Tether, y nada de lo que alguien ya haya configurado tiene que cambiar.

Actualización

El @latest no es decoración. Registrado como npx -y usetrail@latest, el conector resuelve la versión publicada cada vez que tu agente inicia una sesión, así una nueva versión te llega sin que nadie haga nada. Registrado como npx usetrail sin más, npm reutiliza la copia que cacheó la primera vez — y esa máquina se queda en esa versión para siempre. Usa @latest.

El coste de @latest es de aproximadamente un segundo al inicio de la sesión y una llamada de red. Ninguna de las dos cosas importa en la práctica: el conector habla con Trail por red de todas formas.

Una instalación clonada se actualiza de otra manera: al arrancar, lanza un pull fast-forward silencioso en segundo plano, como máximo cada seis horas. La sesión en curso mantiene la versión que cargó; la siguiente arranca actualizada. Sin red o con un conflicto local, no pasa nada, en silencio.

¿Atascado en una versión antigua? npx -y usetrail@latest doctor encuentra la instalación, informa de la versión y la desatasca.

Requisitos

Node 18 o superior.

Licencia

MIT. Este paquete es el cliente — el conector que ejecutas en tu propia máquina. Úsalo, hazle fork, adáptalo. El servicio Trail con el que habla es un producto alojado y separado.

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Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    C
    maintenance
    Provides AI assistants with persistent memory of your project architecture, development history, and technical decisions, allowing them to give context-aware coding help without needing repeated explanations.
    16
    61 npm
    2
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables AI agents to develop within a local project workspace by reading and modifying files, running commands and tests, checking Git state, and persisting progress as history sessions that can be restored in later conversations.
    -