trail-mcp
usetrail
MCP-сервер для Trail — он даёт вашему агенту разработки трекер вашей команды и долговременную память проекта, привязанную к папке, которая у вас открыта.
Ваш агент перестаёт работать вслепую. Он читает, что открыто, записывает, что сделал, и фиксирует то, что усвоил на горьком опыте, — на той же доске, на которую смотрит ваша команда, а не в черновом файле, который виден только этой сессии.
Этот пакет — клиент. Он общается с вашим аккаунтом Trail через REST API; никакой базы данных здесь нет. Зависимости: @modelcontextprotocol/sdk, zod и встроенный fetch.
Быстрый старт
# 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@latestЕщё нет аккаунта? Создайте его на usetrail.dev — бесплатный тариф покрывает один проект и трёх человек.
Не привязан к одному агенту. Это обычный MCP-сервер поверх stdio, говорящий на трёх версиях протокола, которые используются сегодня. Его может запустить любой MCP-совместимый клиент; отличается только команда регистрации, и каждый клиент документирует свою.
Предпочитаете локальную копию? Тогда клонируйте репозиторий, и коннектор будет обновлять себя сам (см. Обновление):
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.jsВ Windows указывайте реальный путь вместо ~: регистрация сохраняет аргумент как есть, а Node не раскрывает его.
Related MCP server: Context Sync MCP
Что получает ваш агент
Трекер — list_items, get_item, add_item, update_item, move_item, get_next, delete_item. Настоящие задачи на доске вашей команды: с типом, статусом, приоритетом, исполнителями и историей. Работа, которую берёт агент, отображается как выполняемая и закрывается, когда он заканчивает, — так что доска не становится историей, которую кому-то приходится пересказывать.
Память проекта — list_memory, get_memory, add_memory, update_memory, review_memory. Долговременное знание о проекте: деплой, в котором скрыта ловушка, решение, которое не стоит пересматривать, команда, которой нет ни в одном README. Она доступна всем участникам проекта — людям и агентам. Новая сессия читает её перед действиями, вместо того чтобы заново всё открывать.
Напоминания — add_reminder, list_reminders. События с датой, которые нельзя молча пропустить.
Вложения — add_attachment, get_attachment. Файлы, относящиеся к задаче.
В какой проект он пишет
В Trail много проектов. Коннектор использует открытую папку как проект — имя папки, или то, что указано в файле .trail рядом с ней, или переменную TRAIL_PROJECT. Поэтому агент пишет в нужный проект без подсказок, и два репозитория никогда не смешиваются. Чтобы обратиться к другому проекту, агент явно передаёт project в инструменте.
Хук сессии (Claude Code)
npx -y usetrail@latest hooks installРегистрирует стартовый хук в ~/.claude/settings.json (с резервной копией и без дублирования): каждая сессия, которая начинается в проекте с трекером, получает открытые задачи и память проекта в контексте с первого сообщения — агент начинает с пониманием, а не с надеждой, что кто-то вспомнит спросить. Задумано как тихий отказ: нет логина или сети — хук молчит. hooks uninstall отменяет это.
Клиенты без механизма хуков тоже охвачены: собственные инструкции сервера говорят агенту самостоятельно получить сводку перед действиями.
Свой собственный Trail
Укажите один раз свой сервер, и он останется указанным:
TRAIL_API_URL=https://your-trail npx -y usetrail@latest loginБез этой переменной login обращается к хостируемому сервису.
Команды
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-updatesТокен хранится в ~/.config/trail/token.json (режим 600). Вы можете отозвать его в любой момент на панели «AI token» в приложении.
Конфигурация
Variable | Что делает |
| Адрес вашего собственного Trail. Сохраняется после первого входа. По умолчанию — хостируемый сервис. |
| Принудительно задаёт имя проекта (по умолчанию — открытая папка). |
| Токен напрямую, без входа через браузер. Полезно в CI. |
Прежние имена (TETHER_*) продолжают работать без каких-либо сроков — раньше продукт назывался Tether, и никому из уже настроивших ничего менять не придётся.
Обновление
@latest — не украшение. При регистрации как npx -y usetrail@latest коннектор каждый раз при запуске сессии агентом обращается к опубликованной версии, так что новый релиз доходит до вас без каких-либо действий. При регистрации как просто npx usetrail npm переиспользует ту копию, которую закэшировал в первый раз, — и эта машина останется на этой версии навсегда. Используйте @latest.
Цена @latest — около секунды при старте сессии и один сетевой вызов. На практике ни то ни другое не важно: коннектор в любом случае общается с Trail по сети.
Установка из клона обновляется иначе: при запуске она тихо выполняет fast-forward pull в фоне, не чаще чем раз в шесть часов. Текущая сессия работает на загруженной версии; следующая стартует уже обновлённой. Нет сети или локальный конфликт — и ничего не происходит, молча.
Застряли на старой версии? npx -y usetrail@latest doctor найдёт установку, сообщит версию и устранит застревание.
Требования
Node 18 или новее.
Лицензия
MIT. Этот пакет — клиент, то есть коннектор, который вы запускаете на своей машине. Используйте его, форкайте, адаптируйте. Сервис Trail, с которым он общается, — отдельный хостируемый продукт.
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.
Shared memory for coding agents. Stop re-explaining your codebase every session.
Project memory, semantic code search, and grounded agent context.
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
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables AI coding agents to persist structured long-term memory (gotchas, architecture, API notes) in a .context folder and sync across devices and agents via Git.48 npm19MIT
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables 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.-
- AlicenseAqualityCmaintenanceGives Claude persistent, local context about how you work, your weekly agenda, and shipped work, with automatic work logging and git integration—all stored privately on your machine.12MIT