papi
OfficialPAPI
Ваш ИИ начинает каждую сессию с нуля. Ваш проект остаётся на курсе.

Инструменты ИИ для написания кода отлично пишут код, но ужасно удерживают направление. Объём растёт, планы меняются, а решения, стоящие за ними, принимаются в окне чата и теряются там. PAPI удерживает проект на курсе. Он даёт вашему ассистенту структурированные циклы планирования, сборки, ревью и релиза, а также журнал решений, фиксирующий, что было выбрано, что отклонено и почему. Ваш ассистент пишет и читает его во время работы, поэтому он остаётся актуальным без чьего-либо обслуживания.
Вы подключаете его один раз. После этого ваш ассистент начинает каждую сессию, зная, на каком цикле вы находитесь, что в работе и что делать дальше.
Бесплатно для старта. Весь цикл «план → сборка → ревью → релиз» на трёх проектах без карты. Бесплатная версия проводит реальный проект от начала до конца; это не пробный период. Цены.
Что представляет собой этот репозиторий. Документация, руководства по установке и трекер проблем. Движок PAPI закрыт и размещён в облаке — вы подключаетесь к нему, а не собираете его отсюда. Пакет
@papi-ai/serverна npm — это поддерживаемая локальная среда выполнения. Содержимое этого репозитория распространяется по лицензии MIT.
Быстрый старт
Позвольте вашему ИИ установить его. Вставьте это вашему ассистенту — Cursor, Claude Code, Windsurf, Codex, VS Code или любому другому MCP-клиенту:
Прочитайте https://getpapi.ai/llms.txt и настройте PAPI
Это вся установка. Ваш ассистент читает руководство для того инструмента, в котором он работает, и сам настраивает подключение. (Те же инструкции находятся в этом репозитории как llms.txt и llms-install.md, если ваш ассистент не может загружать URL.)
Затем аутентифицируйтесь — эта часть за вами. PAPI входит через OAuth, и ни один ИИ не может кликнуть по экрану согласия в браузере за вас. Ваш ассистент точно скажет, куда нажать; пока вы этого не сделаете, сервер будет в состоянии Needs authentication, и ни один вызов инструмента не сработает. Этот шаг люди пропускают.
Как только вы подключились, скажите вашему ассистенту:
Запустите инструмент
setup, чтобы создать каркас этого проекта, затем запуститеorientи скажите мне, на каком цикле находится этот проект.
Предпочитаете настроить вручную?
В Claude Code самый короткий путь — плагин: две строки, ничего копировать или редактировать:
/plugin marketplace add getpapi/papi
/plugin install papi@papiПлагин содержит конфигурацию сервера, а также два навыка: check-mcp диагностирует неработающее подключение, а papi-verify проверяет текущий цикл.
Каждый инструмент также принимает тот же потоковый HTTP-эндпоинт напрямую: https://mcp.getpapi.ai/mcp. В Claude Code это:
claude mcp add --transport http papi https://mcp.getpapi.ai/mcpВ любом случае завершите через /mcp → papi → Authenticate.
Пользователи DeepSeek Harness могут установить пакет, принадлежащий репозиторию, после создания токена подключения PAPI:
dsh plugin --profile web add @papi-ai/deepseek-harnessСм. PAPI для DeepSeek Harness о работе с токенами, проверке, совместимости и удалении.
Конфигурация для каждого инструмента — Cursor, VS Code, Windsurf, Codex и любого универсального MCP-клиента — находится в docs/install.md.
Related MCP server: Mono Memory MCP
Что вы получаете
plan разбивает ваши цели на цикл задач подходящего размера, каждая с передачей на сборку, которую ваш ассистент может выполнить напрямую.
build отслеживает, что было построено, что вас удивило и что было обнаружено по ходу дела.
review and release замыкают цикл, так что каждый цикл питает следующий план.
strategy reviews каждые несколько циклов делают шаг назад и проверяют направление, а не только скорость.
Панель управления на getpapi.ai показывает ваши циклы, доску и решения, так что вы видите состояние проекта без вопросов.
Методология и есть продукт: цикл «план, сборка, ревью, релиз», который ваш ассистент выполняет вместе с вами, с накапливающейся памятью. PAPI был построен с помощью PAPI для каждого цикла в бейдже выше.

Хаб открывается одним вопросом — что дальше. Прогресс цикла через план, сборку, ревью и релиз находится под ним.

Доска — это полная картина. Ваш ассистент пишет в неё как побочный эффект работы, поэтому она актуальна без чьего-либо обслуживания.
Чем это отличается от трекера
В отличие от Linear, Jira, Asana или Notion, это не было создано для людей, а затем открыто для агентов. Те доски предполагают, что человек пишет тикет и человек его читает, во вкладке, которую ваш ИИ не видит. Доска PAPI пишется и читается вашим ассистентом как побочный эффект работы: начало сборки открывает задачу, завершение оформляет отчёт, релиз закрывает цикл. Вы утверждаете план и подписываете ревью. Администрирование тикетов между ними — это та часть, которая исчезает. Вы управляете результатом, а не нажатиями клавиш.
В отличие от Taskmaster и других файлов задач в репозитории, состояние PAPI — это не файл, который один инструмент генерирует один раз, а затем расходится с реальностью. Оно размещено в облаке и структурировано — циклы, отчёты о сборке, вердикты ревью и активные решения с уровнями уверенности, которые меняются по мере поступления доказательств. Одна и та же память проекта доступна из Claude Code, Cursor, VS Code или Codex, поэтому переключение инструментов не сбрасывает ваш контекст, а выводы прошлого цикла становятся входными данными для следующего плана, а не тем, о чём нужно помнить и упоминать.
Ни то, ни другое не является упрёком этим инструментам. Они решают другую проблему, не ту, что ломается каждый раз, когда ваш ассистент открывает новое окно.

Активные решения — это то, для чего в трекере задач нет поля: что было решено, почему, что было отклонено и когда пересмотреть. Уверенность меняется по мере поступления доказательств.

Каждый цикл оставляет след, поэтому логика проекта остаётся доступной спустя месяцы — в том числе для ассистента, читающего её.
Инструменты
PAPI предоставляет вашему ассистенту следующие MCP-инструменты. Весь цикл — это несколько вызовов.
Основной цикл
orient — один вызов возвращает текущий цикл, что в работе и рекомендуемое следующее действие. Запускайте его в начале каждой сессии.
setup — создаёт каркас PAPI для нового проекта.
plan — разбивает цели на цикл задач подходящего размера, каждая с передачей на сборку, которую ваш ассистент может выполнить напрямую.
build_list — список задач текущего цикла и их передач.
build_execute — начинает задачу (создаёт ветку и передачу) и завершает её (записывает отчёт о сборке).
review_list / review_submit — показывает завершённые сборки и записывает вердикты «принять» / «запросить изменения» / «отклонить».
release — объединяет завершённую работу и продвигает цикл вперёд.
Доска и бэклог
board_view — чтение доски проекта и любой задачи.
board_edit — изменение статуса, цикла, приоритета или заметок задачи.
ad_hoc — запись быстрой работы вне цикла, чтобы она отображалась в истории проекта.
idea — захват функции, бага или исследовательской заметки в бэклог.
bug — оформление бага на доске.
Стратегия и аналитика
strategy_review — шаг назад каждые несколько циклов, чтобы проверить направление, а не только скорость.
strategy_change — запись активного решения с историей замен.
zoom_out — периодическая ретроспектива по многим циклам.
Документы и проекты
doc_register / doc_search — регистрация и поиск справочных документов проекта.
project_list / project_switch / project_create — управление несколькими проектами PAPI.
Документация
В этом репозитории:
Документ | Что описывает |
Руководство для агента — укажите на него вашему ИИ (живая версия: getpapi.ai/llms.txt) | |
Инструкции по установке для ИИ-ассистентов по каждому инструменту | |
Пути установки для каждого поддерживаемого инструмента | |
Циклы, передачи, решения и как части сочетаются | |
Проблемы с подключением, маршрутизация проектов, частые исправления |
Полная документация на сайте — без аккаунта:
Страница | Что описывает |
От нуля до первого плана цикла менее чем за 5 минут | |
Полный цикл «план → сборка → ревью → релиз» | |
Циклы, передачи, активные решения — словарь | |
Все команды на одной странице | |
Каждый MCP-инструмент PAPI с параметрами и примерами использования | |
Первая помощь при подключении и аутентификации | |
Для команд: чтение панелей, отчётов о циклах, процесса ревью |
Сообщество и поддержка
Застряли или что-то сломалось? Откройте issue — для каждого случая есть шаблоны, и шаблон connection problem — тот, к которому стоит обратиться, если PAPI не подключается или не аутентифицируется, а именно здесь люди застревают чаще всего:
Проблема с подключением · Отчёт об ошибке · Вопрос · Запрос функции
Discord быстрее для вопросов, и заметки о релизах появляются там первыми.
CONTRIBUTING.md описывает, как выглядит полезный отчёт и что может изменить PR в документации.
Нашли уязвимость? Не открывайте issue — в SECURITY.md есть приватный канал.
Поставьте звезду репозиторию
Если PAPI вам полезен, поставьте ему звезду. Это вся просьба — так его находят другие разработчики, работающие с ИИ-ассистентами.
Ссылки
Веб-сайт и панель управления: getpapi.ai
Цены: getpapi.ai/pricing — бесплатный тариф, без карты
Что появилось в каждом цикле: getpapi.ai/changelog
Данные, доступ и чего в PAPI пока нет: getpapi.ai/trust
Лицензия: содержимое этого репозитория (документация, руководства, примеры конфигурации, Dockerfile) распространяется по лицензии MIT. Эта лицензия покрывает только данный репозиторий — не движок PAPI и не название или логотип PAPI, которые являются товарными знаками.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
The project brain for AI coding agents — memory, decisions, sprints, knowledge base via MCP.
Persistent AI memory shared across Claude, ChatGPT, coding agents, and compatible MCP clients.
Project memory for coding agents: requirements, decisions, code graph and delivery telemetry.
1Your versioned memory across every AI tool — context maps, personal memory, and tasks over MCP.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceAn MCP server that provides persistent project context, workflow management, and knowledge capture for AI coding agents. It enables agents to maintain structured memory across sessions by tracking project profiles, conventions, skills, and technical debt.7-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA self-hosted MCP server that provides AI assistants with a shared, persistent SQLite-backed memory for storing and retrieving project context, decisions, and discoveries. It enables cross-session continuity and team-wide knowledge sharing to keep AI coding tools aligned and informed.3MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA database-backed MCP server that acts as a project memory bank, enabling AI assistants to store, retrieve, and search structured context like decisions, tasks, and architecture using SQLite and vector embeddings.Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMCP server that provides persistent memory and contextual awareness to language models, enabling project onboarding, recall of architectural rules, and code consistency across sessions.32MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/getpapi/papi'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server