MCP-сервер для управления задачами

01 · проблема

Контекст и потери

AI-ассистент бесполезен в управлении задачами, если он только советует текстом. Чтобы агент реально помогал, ему нужны безопасные инструменты для чтения проектов, создания задач и работы в рамках разрешенного API.

02 · решение

Что спроектировано

MCP-сервер дает AI-клиенту управляемый доступ к YouGile: агент может читать контекст, выполнять разрешенные действия и запускать типовые prompts для проектной работы.

03 · результат

Что получает бизнес

Показывает практическую AI-разработку не на уровне промпта, а на уровне инструментов, которыми агент может реально пользоваться.

• AI может выполнять реальные проектные действия
• граница разрешений становится явной
• контекст проектов читается структурировано
• типовые сценарии можно запускать через prompts
• интеграцию проще сопровождать и расширять

Кому подходит

• управление проектами через AI-клиента
• внутренние агентные инструменты для команд
• автоматизация задач, статусов и проектов
• безопасное подключение внешнего API к AI
• прототипирование агентного backend-слоя

04 · реализация

Что сделано руками

• полное покрытие API задач и проектов
• tools для действий из AI-клиента
• resources для чтения данных
• prompts для рабочих сценариев
• готовность к подключению в агентный контур

05 · проверка

Факты и границы

• 3 — поверхности MCP: tools, resources, prompts
• 1 — единая граница между AI-клиентом и YouGile API
• 0 — прямого доступа модели к секретам и внутренней логике
• 5+ — типов проектных действий через инструменты

Цифры показывают архитектурную ценность: агент получает не хаотичный доступ, а формализованный набор действий, ресурсов и сценариев.