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MCP Server · 运维云端

Backlog Steward MCP

一款AI驱动的待办事项管理工具,可分析代码仓库、规划问题并提交至GitHub/Jira/GitLab/Linear等平台,包含HTTP服务器、Web仪表板和多种适配器。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python云端部署Docker

快速开始

作者 / 组织
cbwinslow
提供方
cbwinslow
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Backlog Steward MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

待办事项管理员MCP(v0.4)

AI积压管理员,负责分析仓库(Ollama/OpenRouter)、规划问题并将其提交至GitHub/Jira/GitLab/Linear。 包括:

  • MCP HTTP服务器
  • 网络仪表板(批准问题,运行CrewAI深度审查)
  • GitHub适配器(问题+项目v2字段)、Jira、GitLab、Linear的适配器

快速入门

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .
# LLM
ollama pull llama3.1
export LLM_PROVIDER=ollama
export OLLAMA_MODEL=llama3.1
export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

# Providers (set what you need)
export GITHUB_TOKEN=ghp_xxx
export GITHUB_REPO=owner/name
export GITHUB_PROJECT_ID=PVT_xxx

export JIRA_BASE_URL=https://your.atlassian.net
export JIRA_EMAIL=you@example.com
export JIRA_API_TOKEN=xxx
export JIRA_PROJECT_KEY=ENG

export GITLAB_TOKEN=glpat_xxx
export GITLAB_PROJECT_ID=123456
export GITLAB_BASE_URL=https://gitlab.com

export LINEAR_API_KEY=lin_api_xxx
export LINEAR_TEAM_ID=team_123

# Dashboard
export STEWARD_DASH_TOKEN=super-secret
steward web --host 0.0.0.0 --port 8081
# Visit http://localhost:8081

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI待办事项管理Python本地部署代码仓库分析问题规划多平台适配

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Backlog Steward MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv && source .venv/bin/activate,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Backlog Steward MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Backlog Steward MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Backlog Steward MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Backlog Steward MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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