How do I use MCP Runrun.it?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP Runrun.it list my open tasks" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

MCP Runrun.it

by zNetinho

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TypeScript

MCP Runrun.it

Servidor MCP (Model Context Protocol) para comunicação com a API do Runrun.it. Expõe ferramentas de Tasks e Comments para uso no Cursor ou em outros clientes MCP.

Arquitetura

O projeto adota o padrão Arquitetura Hexagonal (Ports & Adapters): o núcleo da aplicação fica isolado de detalhes de transporte (stdio, HTTP) e do cliente HTTP do Runrun.it. As portas definem contratos de entrada (MCP) e saída (acesso à API); os adaptadores implementam esses contratos (transporte e cliente HTTP).

Mapeamento no projeto

Núcleo / aplicação: regras e orquestração dos casos de uso (Tasks e Comments). Arquivos: src/application/tasks.ts, src/application/comments.ts; em uma evolução podem depender apenas de uma abstração de "cliente Runrun.it" (porta de saída).
Porta de entrada (driving): protocolo MCP (ListTools, CallTool). Implementada em src/adapters/driving/app.ts (registro de tools e handler que delega para a aplicação).
Adaptadores de entrada: como o MCP é acessado — src/index.ts (stdio) e src/server.ts (HTTP). Ambos usam o mesmo createMcpServer().
Porta de saída (driven): contrato para acessar o Runrun.it (listar/criar tarefas, comentários, etc.). Hoje usada implicitamente; em uma evolução pode ser uma interface TypeScript injetada.
Adaptador de saída: implementação HTTP da API Runrun.it em src/adapters/driven/api.ts (auth, runrunitFetch, tratamento de erros).

Fluxo

flowchart LR
  subgraph driving [Driving]
    Client[Cursor / Cliente MCP]
    Transport[Adaptadores stdio / HTTP]
    MCP[app.ts - MCP Tools]
  end
  subgraph core [Núcleo]
    App[Application - tasks.ts / comments.ts]
  end
  subgraph driven [Driven]
    Port[Porta Runrun.it]
    Adapter[api.ts - Cliente HTTP]
    API[API Runrun.it]
  end
  Client --> Transport
  Transport --> MCP
  MCP --> App
  App --> Port
  Port --> Adapter
  Adapter --> API

Estrutura de pastas

Pasta / Arquivos	Papel
`src/index.ts`, `src/server.ts`	Pontos de entrada (adaptadores de transporte stdio e HTTP)
`src/domain/`	Domínio (tipos e portas para evolução futura)
`src/application/`	Núcleo de aplicação: `tasks.ts`, `comments.ts` (casos de uso)
`src/adapters/driving/`	Adaptador de entrada: `app.ts` (MCP — definição de tools e handler CallTool)
`src/adapters/driven/`	Adaptador de saída: `api.ts` (cliente HTTP Runrun.it)

A separação permite trocar o transporte (stdio vs HTTP) sem alterar o núcleo e, no futuro, mockar ou trocar a implementação da API Runrun.it para testes ou outros backends.

Related MCP server: ClickUp Multi-Workspace MCP Server

Autenticação

A API do Runrun.it exige dois headers em toda requisição:

App-Key: identifica a conta (obtido em Integração e Apps → API e Webhooks)
User-Token: token do usuário em nome do qual as ações são executadas

Configure as variáveis de ambiente (ou no JSON de configuração do MCP no Cursor):

RUNRUNIT_APP_KEY — chave da aplicação
RUNRUNIT_USER_TOKEN — token do usuário

Cloudinary (opcional, para as skills de evidências e upload de imagens):

CLOUDINARY_CLOUD_NAME — nome da cloud no Cloudinary
CLOUDINARY_API_KEY — API key
CLOUDINARY_API_SECRET — API secret (nunca expor no client-side)

Instalação e utilização local

cd mcp-runrunit
npm install
npm run build

Uso no Cursor

Abra as configurações do Cursor (MCP).
Adicione o servidor no arquivo de configuração de MCP (por exemplo em .cursor/mcp.json ou nas configurações do Cursor).

Exemplo de configuração (ajuste o caminho para o seu projeto):

{
  "mcpServers": {
    "runrunit": {
      "command": "node",
      // Use o caminho absoluto para `dist/index.js` no seu ambiente. 
      "args": ["caminho-do-repositório-local/mcp-runrunit/dist/index.js"],
      "env": {
        "RUNRUNIT_APP_KEY": "sua_app_key",
        "RUNRUNIT_USER_TOKEN": "seu_user_token",
        "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "sua_cloud",
        "CLOUDINARY_API_KEY": "sua_api_key",
        "CLOUDINARY_API_SECRET": "seu_api_secret"
      }
    }
  }
}

// ou

"runrunit-mcp": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "env": {
        // Nesse modo é importante criar o arquivo .env na raiz do mcp ./plugin-sentinel-mcp/mcp-runrunit
      }
    },

Uso via npm (para outras pessoas)

Depois de publicado no npm, qualquer pessoa pode usar com npx sem clonar o repositório:

{
  "mcpServers": {
    "runrunit": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-runrunit"],
      "env": {
        "RUNRUNIT_APP_KEY": "<RUNRUNIT_APP_KEY>",
        "RUNRUNIT_USER_TOKEN": "<RUNRUNIT_USER_TOKEN>",
        "CLOUDINARY_CLOUD_NAME": "<CLOUDINARY_CLOUD_NAME>",
        "CLOUDINARY_API_KEY": "<CLOUDINARY_API_KEY>",
        "CLOUDINARY_API_SECRET": "<CLOUDINARY_API_SECRET>",
        "BOT_DISCORD_TOKEN_PUBLIC_ID": "<BOT_DISCORD_TOKEN_PUBLIC_ID>",
        "BOT_RUNRUNIT_REPORT_PRIVATE_KEY": "<BOT_RUNRUNIT_REPORT_PRIVATE_KEY>",
        "DISCORD_GUILD_ID": "<DISCORD_GUILD_ID>",
        "DISCORD_CHANNEL_ID": "<DISCORD_CHANNEL_ID>"
      }
    }
  }
}

Cursor Skills (evidências, PR, comentários na task, agents)

O pacote inclui a pasta cursor-skills/ com skills para uso no Cursor: registrar-evidencias, upload-image-cloudinary, create-pr-github, comentar-task-runrunit, code-reviewer, install-cursor-team-skills (atalho que orienta usar a tool abaixo). Para instalar ou sincronizar tudo no PC de um colega, use a tool MCP runrunit_install_cursor_skills (recomendado: dry_run: true primeiro; usa os.homedir() e funciona em Windows, macOS e Linux). Parâmetros opcionais: skill_names, target (global ou project + project_root), source_dir se a pasta não for encontrada ao lado do pacote.

Alternativa manual: copie (ou crie link) das pastas em node_modules/mcp-runrunit/cursor-skills/ para um destes diretórios:

Global: ~/.cursor/skills/ (ex.: ~/.cursor/skills/registrar-evidencias, etc.)
Por projeto: .cursor/skills/ ou .agents/skills/ na raiz do projeto

As skills que fazem upload de imagens (evidências em PRs e comentários Runrun.it) usam Cloudinary; configure CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY e CLOUDINARY_API_SECRET no env do MCP ou no ambiente.

Ferramentas (Tools)

Tasks

Ferramenta	Descrição
`runrunit_list_tasks`	Lista tarefas com filtros opcionais (ids, responsible_id, assignee_id, filter_id, board_stage_id, project_id, etc.)
`runrunit_list_task_filters`	Lista filtros de tarefas (para obter filter_id de "Minhas partes abertas")
`runrunit_list_board_stages`	Lista stages do board (Task, Ongoing, Manager Validation) — use com runrunit_move_task_stage ao mover por nome
`runrunit_move_task_stage`	Move uma tarefa para uma etapa/coluna do board (task_id + board_stage_id ou board_stage_name). Para etapas que exigem "Link da branch", preencher antes com runrunit_update_task
`runrunit_get_task`	Retorna uma tarefa pelo ID
`runrunit_list_subtasks`	Lista subtarefas de uma tarefa
`runrunit_create_task`	Cria tarefa (obrigatório: title, type_id; opcional: project_id, assignments, desired_date, etc.)
`runrunit_update_task`	Atualiza tarefa (id + objeto com campos a atualizar, ex.: title, desired_date, link_da_branch). Para mover entre colunas use runrunit_move_task_stage
`runrunit_delete_task`	Remove uma tarefa
`runrunit_create_workflow`	Cria workflow para uma tarefa (permite iniciar tracking)
`runrunit_assignment_play`	Inicia tracking (play) em um assignment de tarefa

Comments

Ferramenta	Descrição
`runrunit_list_task_comments`	Lista comentários de uma tarefa
`runrunit_get_comment`	Retorna um comentário pelo ID
`runrunit_create_comment`	Cria comentário em tarefa (task_id, text)
`runrunit_create_external_comment`	Cria comentário na sessão externa/guest (compartilhada com clientes; channel_name: guest)
`runrunit_update_comment`	Edita o texto de um comentário
`runrunit_delete_comment`	Remove um comentário
`runrunit_comment_reaction`	Adiciona reação (emoji) a um comentário

Discord

Ferramenta	Descrição
`runrunit_discord_send_message`	Envia mensagem em um canal do Discord (channel_id, content; opcional task_id, project_id). Requer BOT_RUNRUNIT_REPORT.
`runrunit_discord_create_channel`	Cria um canal de texto no servidor (guild). Parâmetros: name (slug, ex.: client-1); opcional guild_id, parent_id, topic. Usa DISCORD_GUILD_ID se guild_id não for passado.
`runrunit_discord_list_channels`	Lista canais do servidor Discord. guild_id opcional (usa DISCORD_GUILD_ID ou resolve por DISCORD_CHANNEL_ID).
`runrunit_discord_get_or_create_channel`	Obtém ou cria um canal por cliente Runrun.it (1 canal por cliente). client_id ou client_name (ex.: "Client 1" → slug client-1). Retorna channel_id e channel_name; use antes de enviar mensagens.

Cursor (skills do pacote)

Ferramenta	Descrição
`runrunit_install_cursor_skills`	Copia as pastas de `cursor-skills/` do pacote para `~/.cursor/skills` (global) ou para `<project_root>/.cursor/skills` (`target: project`). Útil para onboard da equipe; escrita no diretório home do usuário que executa o processo do MCP.

Skills

Skills em cursor-skills/:

Skill	Descrição
`code-reviewer`	Revisão de código alinhada aos padrões da agência. Use ao revisar PRs, sugerir melhorias ou validar implementações.
`registrar-evidencias`	Captura screenshots em múltiplos viewports (mobile, tablet, desktop) a partir de URLs "antes" e "depois". Usar para evidências visuais, comparar antes/depois, documentar mudanças de UI ou preparar imagens para PRs e relatórios.
`upload-image-cloudinary`	Upload de imagens para Cloudinary e retorno de URLs públicas. Usar quando screenshots ou evidências precisarem ser hospedadas (ex.: body da PR, docs). Requer CLOUDINARY_CLOUD_NAME, CLOUDINARY_API_KEY e CLOUDINARY_API_SECRET.
`comentar-task-runrunit`	Orquestra evidências e comentário na tarefa do Runrun.it: captura antes/depois, upload no Cloudinary, opcionalmente abre PR e cria comentário na task com resumo, passo a passo de teste e links; grava link_da_branch na task se houver PR.
`create-pr-github`	Cria um pull request bem estruturado, com descrição, rótulos, revisores e evidências visuais. Inclui preparar branch, descrição, checklist e output obrigatório (link da PR, branch, ambiente de destino).
`install-cursor-team-skills`	Skill mínima que indica chamar a tool `runrunit_install_cursor_skills` para sincronizar as demais skills do pacote no Cursor.

Agents

Agente	Nome exibido	Descrição	Quando usar
context-bridge	Doc-Brief (Implementation Brief)	Filtro de documentação técnica: extrai lógica de implementação, assinaturas e dependências em Implementation Briefs de alta densidade; remove marketing e redundância.	Quando precisar transformar documentação longa em um resumo técnico pronto para implementação (Quick Start, Core Logic, API Reference, Gotchas).
kieran-typescript-reviewer	kieran-typescript-reviewer	Revisa código TypeScript com barra de qualidade alta em type safety, padrões modernos e manutenibilidade.	Após implementar features, modificar código ou criar novos componentes TypeScript; para garantir convenções e boas práticas.
mentor	Mentor mode	Ajuda a mentorar o engenheiro com orientação e suporte, sem editar código.	Quando quiser desafiar premissas, fazer perguntas socráticas e guiar a solução sem dar a resposta pronta.
performance-optimizer	performance-optimizer	Especialista em otimização de performance, profiling, Core Web Vitals e otimização de bundle.	Para melhorar velocidade, reduzir tamanho de bundle e otimizar runtime; termos: performance, optimize, speed, slow, memory, cpu, benchmark, lighthouse.
prd	Create PRD Chat Mode	Gera um PRD (Product Requirements Document) em Markdown com user stories, critérios de aceite, considerações técnicas e métricas; opcionalmente cria issues no GitHub.	Para documentar requisitos de produto de forma estruturada e, se desejado, gerar issues a partir das user stories.
toph	Toph	Especialista em acessibilidade web (WCAG 2.1/2.2), UX inclusiva e testes de a11y.	Para revisar acessibilidade, teclado, foco, ARIA, formulários, mídia, testes com leitores de tela e ferramentas (axe, pa11y, Lighthouse).
security-reviewer	security-reviewer	Revisor focado em segurança: vulnerabilidades e boas práticas.	Para checar injeção (SQL, XSS, comandos), autenticação/autorização, dados sensíveis, criptografia, dependências e validação de entrada.

Contexto para o agente (uso assertivo das tools)

Para que o Cursor/IA use as tools de forma assertiva e inteligente, consulte:

docs/CONTEXTO-AGENTE.md — quando usar cada tool, parâmetros (tipos, formatos), fluxos recomendados, erros comuns e glossário Runrun.it.
docs/Atlassian-Jira-com-Runrun.it.md — como usar Atlassian (Jira) junto com o MCP Runrun.it (dois MCPs no Cursor, vínculo task ↔ issue, automação via Zapier).

No workspace do plugin existe também a regra Runrun.it MCP em .cursor/rules/runrunit-mcp.mdc, que resume essas orientações para o agente.

Documentação da API

Os endpoints seguem a documentação oficial do Runrun.it. No repositório do plugin, a pasta docs/ contém os markdowns de referência (por exemplo docs/Tasks.md e docs/Comments.md). Use docs/Indíce.md para localizar os demais endpoints. Para configurar o fluxo de trabalho (Task, Ongoing, Manager Validation), consulte docs/Workflow-Config-Exemplo.md.

Base URL da API

https://runrun.it/api/v1.0/

Respostas são JSON; datas em ISO 8601. Limite de 100 requisições por minuto.

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quality

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Maintenance

–Maintainers

–Response time

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