trail-mcp
usetrail
Trail 用のMCPサーバーです。コーディングエージェントに、チームのトラッカーとプロジェクトの永続的なメモリを提供します。スコープは、開いているフォルダに限定されます。
エージェントはもう手探りで作業することはありません。開いているものを読み取り、行ったことを書き込み、苦労して学んだことを記録します。それは、そのセッションだけが閲覧できるスクラッチファイルではなく、チームが目にする同じボード上に記録されます。
このパッケージはクライアントです。REST APIを介してあなたのTrailアカウントと通信します。ここにデータベースはありません。依存関係は @modelcontextprotocol/sdk、zod、そして組み込みの fetch です。
クイックスタート
# 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まだアカウントをお持ちでないですか? usetrail.dev で作成できます。無料プランは1プロジェクトと3人まで対応しています。
特定のエージェントに縛られません。 これはstdio上で動作するプレーンなMCPサーバーであり、現在使われている3つのプロトコルバージョンに対応しています。MCP互換クライアントであればどれでも実行できます。異なるのは登録コマンドだけで、各クライアントがそれぞれの方法を文書化しています。
ローカルでのチェックアウトがお好みですか? その場合はクローンしてください。コネクタは自動で最新状態を維持します(更新 を参照)。
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.jsWindowsでは、~ の代わりに実際のパスを記述してください。登録時は引数がそのまま保存され、Nodeはそれを展開しないためです。
Related MCP server: Continuity
エージェントが得られるもの
トラッカー - list_items、get_item、add_item、update_item、move_item、get_next、delete_item。チームのボード上の実際のアイテムで、タイプ、ステータス、優先度、担当者、履歴を備えています。エージェントが引き受けた作業は進行中として表示され、完了するとクローズされるため、ボードは誰かが説明し直さなければならない物語にはなりません。
プロジェクトメモリ - list_memory、get_memory、add_memory、update_memory、review_memory。プロジェクトの永続的な知識です。落とし穴のあるデプロイ、誰も蒸し返すべきでない決定、どのREADMEにも載っていないコマンドなど。プロジェクトの全員(人間であれエージェントであれ)で共有されます。新しいセッションは、再発見する代わりに、行動する前にそれを読みます。
リマインダー - add_reminder、list_reminders。日付が設定されていて、黙って見逃してはならないものです。
添付ファイル - add_attachment、get_attachment。アイテムに属するファイルです。
書き込み先のプロジェクト
Trailには多くのプロジェクトがあります。コネクタは開いているフォルダをプロジェクトとして使用します。フォルダ名、またはその隣にある .trail ファイルに記載された名前、あるいは TRAIL_PROJECT 変数を使います。そのため、エージェントは指示を受けなくても正しいプロジェクトに書き込み、2つのリポジトリが互いに混ざり合うことはありません。別のプロジェクトにアクセスするには、エージェントはツールで project を明示的に渡します。
セッションフック (Claude Code)
npx -y usetrail@latest hooks install~/.claude/settings.json に開始時フックを登録します(バックアップ付きで、重複はしません)。トラッカーがあるプロジェクトで開始されたすべてのセッションは、最初のメッセージからコンテキスト内のオープンアイテムとプロジェクトメモリを取得します。つまり、エージェントは誰かが聞くのを覚えているかに依存するのではなく、最初から知った状態で始まります。設計上フェイルサイレントです。ログインがない、またはネットワークがない場合、フックは静かに何もしません。hooks uninstall で元に戻せます。
フック機構を持たないクライアントもカバーされています。サーバー自身の指示により、エージェントは行動する前に自分でサマリーを取得します。
独自のTrail
一度サーバーを指定すれば、以後もそのサーバーが使われ続けます:
TRAIL_API_URL=https://your-trail npx -y usetrail@latest loginその変数がない場合、login はホステッドサービスに接続します。
コマンド
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トークンは ~/.config/trail/token.json(モード600)に保存されます。アプリの「AIトークン」パネルから、いつでも失効させることができます。
設定
Variable | 説明 |
| 独自のTrailのアドレス。最初のログイン後に保存されます。デフォルトはホステッドサービスです。 |
| プロジェクト名を強制します(デフォルト: 開いているフォルダ)。 |
| ブラウザでのログインをスキップして、トークンを直接指定します。CIで便利です。 |
以前の名前(TETHER_*)も期限なしで引き続き動作します。この製品は以前Tetherと呼ばれていたため、すでに設定済みのものを変更する必要はありません。
更新
@latest は飾りではありません。 npx -y usetrail@latest として登録すると、コネクタはエージェントがセッションを開始するたびに公開済みバージョンを解決するため、誰も何もしなくても新しいリリースが届きます。素の npx usetrail として登録した場合、npmは最初にキャッシュしたコピーを再利用するため、そのマシンはそのバージョンのまま永遠に留まります。@latest を使用してください。
@latest のコストは、セッション開始時に約1秒と、ネットワーク呼び出し1回です。実際にはどちらも問題になりません。コネクタはそもそもネットワーク経由でTrailと通信するからです。
クローンしたインストールは、更新方法が異なります。起動時に、バックグラウンドで静かにfast-forward pullを実行します(最大6時間ごと)。実行中のセッションは読み込んだバージョンを維持し、次のセッションは更新された状態で開始されます。ネットワークがない場合やローカルの競合がある場合は、何も起こらず静かに終了します。
古いバージョンから動けなくなっていますか? npx -y usetrail@latest doctor がインストールを見つけ、バージョンを報告して、問題を解決します。
要件
Node 18 以降。
ライセンス
MIT。このパッケージはクライアント、つまり自分のマシンで実行するコネクタです。使って、フォークして、改造してください。このパッケージが通信するTrailサービスは、別のホステッド製品です。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Give your AI agent a persistent map of your project's structure, dependencies, and bugs.
Gives your AI assistant persistent memory and intelligence about your work patterns.
Project memory, documentation and controlled secret access for AI coding agents.
Shared memory for coding agents. Stop re-explaining your codebase every session.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityCmaintenanceProvides 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.1661 npm2MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables agents to maintain persistent project context locally, with source-backed memory and structured handoffs for seamless handover between interchangeable agents.Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceConnects ordinary ChatGPT chats to a single user-chosen project folder so they can read, edit, and search files, run bounded development commands, drive a separate browser profile, discover relevant skills, and save per-chat recovery checkpoints and work history.1MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables coding agents to read a task's live brief and update progress, checkpoint, hand off, create, and list tasks from within their own editor. A newly connected chat receives the current task state automatically, so work continues without re-explaining context.5Apache 2.0