trail-mcp
usetrail
Trail용 MCP 서버입니다. 코딩 에이전트에게 팀의 트래커와 프로젝트의 영구 메모리를 제공하며, 열려 있는 폴더 범위로 작동합니다.
에이전트가 더 이상 맹목적으로 작업하지 않습니다. 열려 있는 내용을 읽고, 수행한 작업을 기록하며, 고생해서 얻은 교훈을 저장합니다. 그 세션만 볼 수 있는 임시 파일이 아니라 팀이 보는 바로 그 보드에 기록합니다.
이 패키지는 클라이언트입니다. REST API를 통해 Trail 계정과 통신하며, 여기에는 데이터베이스가 없습니다. 의존성은 @modelcontextprotocol/sdk, zod, 그리고 내장 fetch입니다.
빠른 시작
# 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@latest아직 계정이 없으신가요? usetrail.dev에서 만드세요. 무료 플랜은 프로젝트 1개와 3명을 지원합니다.
특정 에이전트에 묶여 있지 않습니다. 이는 stdio를 통한 일반 MCP 서버로, 현재 사용 중인 세 가지 프로토콜 버전을 지원합니다. MCP 호환 클라이언트라면 무엇이든 실행할 수 있습니다. 등록 명령만 다를 뿐이며, 각 클라이언트가 자신의 방식을 문서화합니다.
로컬 체크아웃을 선호하시나요? 대신 클론하면 커넥터가 스스로 최신 상태를 유지합니다(업데이트 참조).
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.jsWindows에서는 ~ 대신 실제 경로를 입력하세요. 등록 시 인수가 그대로 저장되며 Node가 이를 확장하지 않습니다.
Related MCP server: Continuity
에이전트가 얻는 것
트래커 - list_items, get_item, add_item, update_item, move_item, get_next, delete_item. 팀 보드의 실제 항목으로, 유형, 상태, 우선순위, 담당자, 이력을 포함합니다. 에이전트가 처리하는 작업은 진행 중으로 표시되고 완료되면 종료되므로, 보드는 누군가 다시 설명해야 할 이야기가 아닙니다.
프로젝트 메모리 - list_memory, get_memory, add_memory, update_memory, review_memory. 프로젝트의 영구 지식: 함정이 있는 배포, 누구도 다시 논쟁해서는 안 되는 결정, 어떤 README에도 없는 명령. 인간이든 에이전트든 프로젝트의 모든 사람이 공유합니다. 새 세션은 행동하기 전에 다시 발견하는 대신 읽습니다.
리마인더 - add_reminder, list_reminders. 조용히 놓쳐서는 안 되는 날짜가 있는 일들.
첨부 파일 - add_attachment, get_attachment. 항목에 속한 파일.
어떤 프로젝트에 기록하는가
Trail은 여러 프로젝트를 보유합니다. 커넥터는 열려 있는 폴더를 프로젝트로 사용합니다. 폴더 이름, 또는 옆에 있는 .trail 파일이 지정하는 값, 또는 TRAIL_PROJECT 변수를 사용합니다. 따라서 에이전트는 지시받지 않아도 올바른 프로젝트에 기록하며, 두 저장소가 서로 섞이는 일은 없습니다. 다른 프로젝트에 접근하려면 에이전트가 도구에 project를 명시적으로 전달합니다.
세션 훅 (Claude Code)
npx -y usetrail@latest hooks install~/.claude/settings.json에 시작 훅을 등록합니다(백업을 만들고 중복 없이). 트래커가 있는 프로젝트에서 시작하는 모든 세션은 첫 메시지부터 열린 항목과 프로젝트 메모리를 컨텍스트로 받습니다. 누군가 요청하는 것을 기억하는 데 의존하는 대신 에이전트가 처음부터 알게 됩니다. 설계상 조용히 실패합니다. 로그인하지 않았거나 네트워크가 없으면 훅은 아무것도 하지 않습니다. hooks uninstall로 되돌릴 수 있습니다.
훅 메커니즘이 없는 클라이언트도 지원됩니다. 서버 자체의 지침이 에이전트에게 행동하기 전에 요약을 직접 가져오라고 안내합니다.
나만의 Trail
서버를 한 번 지정하면 계속 유지됩니다:
TRAIL_API_URL=https://your-trail npx -y usetrail@latest login해당 변수가 없으면 login은 호스팅 서비스로 연결됩니다.
명령
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-updates토큰은 ~/.config/trail/token.json(모드 600)에 저장됩니다. 앱의 "AI 토큰" 패널에서 언제든지 폐기할 수 있습니다.
구성
변수 | 역할 |
| 자체 Trail 주소. 첫 로그인 후 저장됩니다. 기본값은 호스팅 서비스입니다. |
| 프로젝트 이름을 강제합니다(기본값: 열려 있는 폴더). |
| 브라우저 로그인을 건너뛰고 토큰을 직접 사용합니다. CI에서 유용합니다. |
이전 이름(TETHER_*)은 기한 없이 계속 작동합니다. 이 제품은 이전에 Tether라고 불렸으며, 이미 구성한 내용을 변경할 필요가 없습니다.
업데이트
@latest는 장식이 아닙니다. npx -y usetrail@latest로 등록하면 커넥터는 에이전트가 세션을 시작할 때마다 게시된 버전을 확인하므로, 아무도 아무것도 하지 않아도 새 릴리스가 도달합니다. npx usetrail로 등록하면 npm은 처음 캐시한 복사본을 재사용하며, 그 머신은 그 버전에 영원히 머무릅니다. @latest를 사용하세요.
@latest의 비용은 세션 시작 시 약 1초와 네트워크 호출 한 번입니다. 실제로는 둘 다 문제되지 않습니다. 커넥터는 어차피 네트워크를 통해 Trail과 통신하기 때문입니다.
클론 설치본은 다르게 업데이트됩니다. 시작 시 최대 6시간마다 백그라운드에서 조용히 fast-forward pull을 실행합니다. 실행 중인 세션은 로드한 버전을 유지하고, 다음 세션은 업데이트된 상태로 시작합니다. 네트워크가 없거나 로컬 충돌이 있으면 아무 일도 일어나지 않으며 조용히 넘어갑니다.
이전 버전에 머물러 있나요? npx -y usetrail@latest doctor가 설치본을 찾아 버전을 보고하고 문제를 해결합니다.
요구 사항
Node 18 이상.
라이선스
MIT. 이 패키지는 클라이언트, 즉 자신의 머신에서 실행하는 커넥터입니다. 사용하고, 포크하고, 수정하세요. 이 패키지가 통신하는 Trail 서비스는 별도의 호스팅 제품입니다.
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 gradedqualityCmaintenanceConnects 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