Lalaleap MCP Server

Ermöglicht KI-Tools, direkt über das MCP (Model Context Protocol) mit dem Lalaleap-Projektmanagementsystem zu interagieren.

Nach dem Anschluss kannst du die KI bitten, Anforderungen zu erstellen, Fehler zu prüfen oder Aufgaben zu verwalten – ganz ohne den Browser zu öffnen.

Was ist das?

你（在 Claude Code / Cursor 裡打字）
  ↓  "幫我在彰基專案建一筆需求：病歷查詢 API"
Claude / Cursor（透過 MCP Protocol 呼叫 tool）
  ↓  callTool("create_requirement", { pno, title, priority })
Lalaleap MCP Server（本專案，TypeScript + stdio）
  ↓  POST /require/add → POST /require/edit
Lalaleap 後端 API（Java）
  ↓
回傳結果 → AI 告訴你「需求已建立，編號 1000160」

Kurz gesagt: Es ist eine Übersetzungsschicht zwischen KI und Lalaleap.

Related MCP server: litejira-mcp

Schnellstart (3 Minuten)

Schritt 1: Dein KI-Tool konfigurieren

Du musst nichts manuell klonen; verweise in der MCP-Konfiguration direkt auf das GitHub-Repo, npx zieht und baut alles automatisch.

Claude Code – Bearbeite ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "lalaleap": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:kuraki5336/tpi_lalaleap_mcp"],
      "env": {
        "LALALEAP_API_URL": "https://your-domain.com/ap2/lalaleap",
        "LALALEAP_EMAIL": "你的email@gmail.com",
        "LALALEAP_PASSWORD": "你的密碼",
        "LALALEAP_UNSAFE_SSL": "1"
      }
    }
  }
}

Cursor – Füge in den Einstellungen unter Settings → MCP einen neuen Server hinzu, Felder wie oben.

Voraussetzung: Der Rechner des Benutzers benötigt Zugriff auf das GitHub-Repo (bei privaten Repos ist ein SSH-Key oder Personal Access Token erforderlich).

LALALEAP_UNSAFE_SSL=1 wird benötigt, da das SSL-Zertifikat der Entwicklungsumgebung abgelaufen ist; in der Produktion nicht nötig.

Alternative: Lokale Installation

Falls du nicht jedes Mal über npx ziehen möchtest, kannst du das Repo auch klonen:

git clone https://github.com/kuraki5336/tpi_lalaleap_mcp.git
cd tpi_lalaleap_mcp && npm install

Dann die MCP-Konfiguration auf den lokalen Pfad ändern:

{
  "mcpServers": {
    "lalaleap": {
      "command": "node",
      "args": ["/你的路徑/tpi_lalaleap_mcp/dist/index.js"],
      "env": { ... }
    }
  }
}

Schritt 2: Loslegen

Starte dein KI-Tool neu und du kannst direkt mit der Konversation beginnen.

Authentifizierungsmethoden

Zwei Optionen, wähle eine:

Alle Umgebungsvariablen:

Übersicht der verfügbaren Tools

Insgesamt 15 Tools, die KI wählt automatisch basierend auf deiner Anweisung das passende aus.

Projekte

Anforderungen

Fehler

Aufgaben / Sprint / Sonstiges

MCP-Ressourcen

Neben Tools (die aktiv aufgerufen werden) gibt es auch Ressourcen (die die KI als Kontext lesen kann):

Praxisbeispiel für einen Dialog

你：幫我看一下有哪些專案
AI：→ list_projects
    你有 12 個專案：彰基_測試、ProjectC、...

你：在彰基_測試建一筆需求「病歷查詢 API」，優先度高
AI：→ list_projects（找到 pno）
    → create_requirement(pno, title="病歷查詢 API", priority="高")
    需求已建立，編號 1000160

你：列出這個專案所有需求
AI：→ list_requirements(pno)
    共 5 筆需求：
    1. 病歷查詢 API（高）- 規劃中
    2. 使用者登入（中）- 進行中
    ...

你：建一個 bug「登入頁按鈕在 Safari 沒反應」
AI：→ create_bug(pno, title="登入頁按鈕在 Safari 沒反應")
    缺陷已建立，編號 2000005

你：幫我加一個待辦「寫 API 文件」，截止下週五
AI：→ create_todo(pno, title="寫 API 文件", due_date="2026-03-28")
    待辦已建立

Architektur und Quellcode-Überblick

tpi_tpad_mcp/
├── src/
│   ├── index.ts            # 入口：啟動 MCP Server、註冊 tools & resources
│   ├── config.ts           # 讀取環境變數
│   ├── api-client.ts       # axios HTTP client，處理登入/token/重試
│   ├── resources.ts        # 5 個 MCP Resources 定義
│   ├── test.ts             # API 整合測試（14 個端點）
│   ├── test-mcp.ts         # MCP Protocol E2E 測試（50 個案例）
│   └── tools/
│       ├── projects.ts     # list_projects, get_project_detail, create_project
│       ├── requirements.ts # create/list/get/update requirement
│       ├── bugs.ts         # create_bug, list_bugs
│       ├── todos.ts        # create_todo, list_todos
│       ├── sprints.ts      # list_sprints
│       ├── tags.ts         # search_tags
│       └── members.ts      # list_project_members
├── docs/
│   └── test-report.md      # QA 測試報告
├── package.json
└── tsconfig.json

Wichtige Designentscheidungen

• Authentifizierung automatisch: Beim Start automatisch anmelden, bei 401 das Token automatisch erneuern, bei Misserfolg erneut anmelden

• Zweischritt-Erstellung: Beim Erstellen einer Anforderung / eines Fehlers zuerst POST /add, um eine Nummer zu erhalten, dann POST /edit, um Felder zu füllen (wie das Frontend)

• Keine Abstürze bei Fehlern: Jedes Tool hat try-catch und gibt freundliche chinesische Fehlermeldungen zurück

• Schreibschutz: WriteGuard-Mechanismus schützt alle Schreibvorgänge (siehe unten)

Sicherheitsschutz (WriteGuard)

KI kann Anweisungen missverstehen und in Massen Müll schreiben. Alle Schreibvorgänge (create / update) haben drei Schutzstufen:

1. Schreibgeschützter Modus

Schreibvorgänge vollständig verboten; die KI kann nur abfragen, nichts erstellen/ändern:

{
  "env": {
    "LALALEAP_READONLY": "1"  // 所有 create/update tool 會被直接阻擋
  }
}

Anwendungsfälle: Demo, neue Teammitglieder, die das KI-Verhalten noch nicht kennen, reine Abfrageszenarien.

2. Projekt-Whitelist

Beschränkt die KI auf bestimmte Projekte, um zu verhindern, dass im falschen Projekt gearbeitet wird:

{
  "env": {
    // 只允許對這兩個專案做寫入操作，其他專案的 create/update 會被阻擋
    "LALALEAP_ALLOWED_PROJECTS": "be3fd182-3696-41a6-bce8-7f2e9d88b648,c53f210f-xxxx"
  }
}

Anwendungsfälle: In der Produktion nur Testprojekte freigeben, Teammitglieder arbeiten nur an ihren eigenen Projekten.

3. Schreibratenbegrenzung

Begrenzt die maximale Anzahl Schreibvorgänge pro Minute, um zu verhindern, dass die KI in kurzer Zeit viele Einträge erstellt:

{
  "env": {
    "LALALEAP_WRITE_RATE_LIMIT": "5"  // 每分鐘最多 5 次寫入（預設 10）
  }
}

Wenn das Limit erreicht wird, erhält die KI eine klare Fehlermeldung:

[頻率限制] 過去一分鐘已執行 5 次寫入操作（上限 5 次）。請稍後再試。

Anwendungsfälle: Verhindert, dass die KI in einer Schleife Masseneinträge erstellt oder Anweisungen wie „Erstelle 100 Anforderungen“ missversteht.

Empfohlene Konfigurationen

Entwicklung

# 開發模式（tsx 直接跑，不需編譯）
npm run dev

# 編譯
npm run build

# API 整合測試（直接打 API，14 個端點）
npm test

# MCP Protocol E2E 測試（透過 stdio 模擬真實 MCP 連線，50 個案例）
LALALEAP_UNSAFE_SSL=1 npx tsx src/test-mcp.ts

Ein neues Tool hinzufügen

1. Erstelle oder bearbeite die entsprechende Datei in src/tools/

2. Registriere es mit server.tool(name, description, zodSchema, handler)

3. Wenn es eine neue Datei ist, importiere und rufe die registrierende Funktion in src/index.ts auf

4. Führe Tests durch

// 範例：新增一個 tool
server.tool(
  'my_new_tool',
  '這個 tool 做什麼',
  {
    pno: z.string().describe('專案編號'),
    someParam: z.string().optional().describe('說明'),
  },
  async ({ pno, someParam }) => {
    try {
      const resp = await api.post('/some/endpoint', { pno, someParam });
      return {
        content: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(resp.data, null, 2) }],
      };
    } catch (err) {
      return {
        content: [{ type: 'text', text: formatError(err) }],
        isError: true,
      };
    }
  }
);

Fehlerbehebung

Technologie-Stack

Testabdeckung

Vollständiger Testbericht siehe docs/test-report.md.