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: Continuity
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.
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