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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/sdkzod、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.js

Windows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: Context Sync MCP

エージェントが得られるもの

トラッカー - list_itemsget_itemadd_itemupdate_itemmove_itemget_nextdelete_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_memoryget_memoryadd_memoryupdate_memoryreview_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_reminderlist_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_attachmentget_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

TRAIL_API_URL

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。

TRAIL_PROJECT

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)。

TRAIL_API_TOKEN

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。

Related MCP Connectors

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.
    -