Token导航 LogoToken导航

MCP Server · 地图位置

ProductPlan MCP

通过AI助手(如Claude、Cursor等)以自然语言交互方式查询和管理ProductPlan产品路线图数据的工具,适用于产品经理快速获取路线图更新。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 47
产品管理工作流自动化GoClaudeClaude DesktopCursorClineVS Code

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
olgasafonova
提供方
olgasafonova

工具数量

47

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

1

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

ProductPlan MCP 属于地图位置类 MCP Server,公开资料标注 47 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,没有现成的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

地图位置

传输方式

未说明

认证方式

访问 Token

部署方式

仅本地运行

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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 47 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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

产品计划MCP服务器

使用AI与你的路线图对话。 通过与Claude、Cursor或其他人工智能助手的自然对话,提出问题、创造想法、检查OKR进度并管理发布。

你能用这个做什么?

不要点击ProductPlan的界面,只需问:

“我们的Q1路线图上有什么?”
“显示所有落后于计划的目标”
“为移动应用程序改进创造新想法”
“本月将推出哪些产品?”
“列出标记为“客户请求”的所有想法”

AI会获取您的真实ProductPlan数据,并在几秒钟内做出响应。

这是给谁的?

  • 产品经理 谁想要更快地访问路线图数据
  • 团队领导 需要快速更新状态而无需切换上下文
  • 任何使用AI助手的人 (Claude、Cursor等)希望将ProductPlan集成到他们的工作流程中

无需编码。您将复制一个文件并粘贴一些设置。

______________________________________________________________________

快速启动(5分钟)

步骤1:获取ProductPlan API令牌

  1. 登录 产品计划
  2. 首选 设置 → API (或参观 这个链接 直接)
  3. 复制您的API令牌

第二步:下载应用程序

去 发布页面 并为您的计算机下载正确的文件:

您的计算机下载此
Mac(M1、M2、M3、M4)productplan-darwin-arm64
Mac(英特尔)productplan-darwin-amd64
窗户productplan-windows-amd64.exe
Linuxproductplan-linux-amd64

在Mac/Linux上,打开终端并运行以下两个命令(用下载的文件名替换文件名):

chmod +x ~/Downloads/productplan-darwin-arm64
sudo mv ~/Downloads/productplan-darwin-arm64 /usr/local/bin/productplan

系统会要求您输入密码。这很正常。

在Windows上:

  1. 为二进制文件创建一个文件夹(如果它不存在):
   mkdir C:\Tools
  1. 移动已下载的 .exe 转到该文件夹并重命名:
   move %USERPROFILE%\Downloads\productplan-windows-amd64.exe C:\Tools\productplan.exe
  1. 使用完整路径 C:\Tools\productplan.exe 在您的AI助手配置中(如步骤3所示)
备注:您可以跳过添加到PATH。只需在配置中使用完整的文件路径。

步骤3:连接到您的AI助手

选择您使用的工具:

Claude Desktop (click to expand)

  1. 查找您的配置文件:

- 苹果电脑: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  1. 在任何文本编辑器中打开它并添加此内容(替换 your-token 使用您的实际API令牌):

Mac/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "productplan": {
      "command": "/usr/local/bin/productplan",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

窗户:

{
  "mcpServers": {
    "productplan": {
      "command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}
  1. 重新启动克劳德桌面

Claude Code (Terminal)

添加到您的配置文件中:

  • Mac/Linux: ~/.claude.json
  • 视窗: %USERPROFILE%\.claude.json

Mac/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "productplan": {
      "command": "/usr/local/bin/productplan",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

窗户:

{
  "mcpServers": {
    "productplan": {
      "command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. 打开的游标
  2. 首选 设置 → MCP服务器
  3. 添加此配置:

Mac/Linux:

{
  "productplan": {
    "command": "/usr/local/bin/productplan",
    "env": {
      "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}

窗户:

{
  "productplan": {
    "command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
    "env": {
      "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
    }
  }
}
windows用户:使用双反睫毛(\\)在路上。这是必需的,因为反斜杠是JSON中的转义字符。

VS Code + Cline

  1. 安装 临床扩展
  2. 打开VS代码设置(JSON)并添加:

Mac/Linux:

{
  "cline.mcpServers": {
    "productplan": {
      "command": "/usr/local/bin/productplan",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

窗户:

{
  "cline.mcpServers": {
    "productplan": {
      "command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

VS Code + Continue

  1. 安装 继续扩展
  2. 添加到您的配置文件中:

- Mac/Linux: ~/.continue/config.json - 视窗: %USERPROFILE%\.continue\config.json

Mac/Linux:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "productplan",
      "command": "/usr/local/bin/productplan",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  ]
}

窗户:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "productplan",
      "command": "C:\\Tools\\productplan.exe",
      "env": {
        "PRODUCTPLAN_API_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  ]
}

n8n (Workflow Automation)

  1. 在n8n实例上设置环境变量:
   N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true
  1. 添加一个 MCP客户端 节点到工作流
  2. 配置:

- 命令: - Mac/Linux: /usr/local/bin/productplan - 窗户: C:\Tools\productplan.exe - 环境变量: PRODUCTPLAN_API_TOKEN=your-token

  1. 连接到 AI 代理 节点

工作流程示例: Slack Trigger → AI Agent (with MCP Client) → Slack Response

第四步:开始提问

打开你的AI助手,尝试:

  • “列出我的产品计划路线图”
  • “路线图上有哪些条\[名称\]?”
  • “给我看看我们的OKR”
  • “发现中有什么想法?”

______________________________________________________________________

真实世界的用例

晨间站立准备

“总结上周我们的产品路线图发生了什么变化”

利益相关者更新

“列出所有Q1目标及其进展”

想法分类

“显示所有标记为“企业”但没有设置优先级的想法”

启动协调

“1月份的发射还有哪些任务没有完成?”

快速查找

“计划何时启动‘移动应用v2’栏?”

______________________________________________________________________

您可以访问哪些ProductPlan数据?

功能查看创建编辑删除
路线图是---
路线图评论是---
酒吧 (路线图项目)是是有有
酒吧评论是---
酒吧连接是是-是
酒吧链接是是-是
车道 (类别)是是有有
传说 (条形图颜色)是---
里程碑是是是
想法 (发现)是是有-
客户理念是---
想法标签是---
机会是是是-
创意形式是---
目标 (OKRs)是是对是
关键结果是是是
发射是是是
启动部分是是是
启动任务是是是
用户是---
团队是---

______________________________________________________________________

运作原理

┌─────────────────┐      spawns       ┌─────────────────┐      API calls     ┌─────────────────┐
│   AI Assistant  │ ───────────────── │   MCP Server    │ ─────────────────▶ │   ProductPlan   │
│ (Claude, Cursor)│ ◀───────────────▶ │   (this binary) │ ◀───────────────── │      API        │
└─────────────────┘   stdin/stdout    └─────────────────┘     JSON data      └─────────────────┘
      your computer                        your computer                         cloud

为什么这需要在您的计算机上运行?

MCP(模型上下文协议)通过子流程模型工作。你的AI助手没有连接到远程服务器;它将二进制文件作为本地进程生成,并通过stdin/stdout进行通信。这种架构意味着:

  1. 二进制文件必须在本地存在 因为你的AI助手将其作为子进程运行
  2. 您的API令牌保留在您的计算机上,从不通过第三方服务器
  3. 实时同步通信 AI和MCP服务器之间没有网络延迟
  4. 离线工作 用于缓存数据(尽管ProductPlan API调用仍然需要互联网)

当你问“我们的Q1路线图上有什么?”时,会发生以下情况:

  1. 您的AI助手识别出它需要ProductPlan数据
  2. 它向MCP服务器进程发送结构化请求
  3. 二进制文件将其转换为ProductPlan API调用
  4. ProductPlan返回JSON数据
  5. 二进制格式并将结果返回给您的AI
  6. 你的人工智能以自然语言呈现答案

______________________________________________________________________

代理技能

预构建的工作流程指南,教人工智能助手如何有效地使用ProductPlan工具。每种技能都针对一个特定的角色,提供量身定制的工作流程。

技能受众专注
产品计划工作流概述核心模式和工具参考
产品计划pm产品经理完整工具包:路线图、OKR、想法、发布
产品计划领导高管投资组合健康状况,跨路线图视图
面向客户的产品计划销售和CS客户就绪路线图时间表

共享原则

所有技能都遵循以下输出约定:

  • 没有原始JSON -将响应格式化为可读文本和表格
  • 人类可读日期 -使用“2025年3月”或“2025年第一季度”,而不是“2025-03-15”
  • 汇总大列表 -不要被50个项目压垮;提供扩展

Persona特定变体:

  • 项目经理 包括 bar_id 后续行动
  • 领导力 以执行摘要开头,隐藏实施细节
  • 面向客户的 完全省略了内部ID、通道名称和OKR

使用技能,复制 SKILL.md 文件到您的Claude Code技能目录:

# Copy a skill (example: PM skill)
cp skills/productplan-pm/SKILL.md ~/.claude/skills/productplan-pm.md

或者直接在提示中引用技能:

“使用productplan pm工作流向我展示我们的Q1路线图”

______________________________________________________________________

故障排除

“找不到命令”或“生成ENOENT”

你的AI助手找不到二进制文件。这意味着:

  • Mac/Linux:文件不在 /usr/local/bin/productplan,或者你忘了跑 chmod +x
  • 视窗:配置中的路径与您保存的路径不匹配 .exe

修复:验证配置中的路径是否存在二进制文件。跑 ls -la /usr/local/bin/productplan (Mac/Linux)或检查 C:\Tools\productplan.exe 存在(Windows)。

Windows路径问题

Windows上的常见错误:

错误正确
/usr/local/bin/productplanC:\\Tools\\productplan.exe
C:\Tools\productplan.exe (JSON中的单个反斜杠)C:\\Tools\\productplan.exe
productplan (无路径)C:\\Tools\\productplan.exe
失踪 .exe 扩展包括 .exe 在路上

Windows使用反斜杠(\)对于路径,JSON将反斜杠视为转义符。你必须加倍(\\)在您的配置文件中。

“API令牌无效”

请仔细检查您的令牌 产品计划设置→ API令牌可以过期或重新生成。确保复制了完整的令牌,没有多余的空格。

“未找到路线图”

API令牌仅访问您有权在ProductPlan中查看的数据。检查您的帐户是否可以访问您正在寻找的路线图。

AI助手看不到ProductPlan工具

MCP服务器在您的AI助手启动时加载,而不是在配置更改时加载。编辑配置文件后,完全退出并重新启动应用程序。在Mac上,使用Cmd+Q(而不仅仅是关闭窗口)。

Mac/Linux上的“权限被拒绝”

二进制文件需要执行权限。运行:

chmod +x /usr/local/bin/productplan

______________________________________________________________________

命令行(可选)

您也可以直接在终端中使用此工具,而无需人工智能助手:

# First, set your token
export PRODUCTPLAN_API_TOKEN="your-token"

# Then run commands
productplan status           # Check connection
productplan roadmaps         # List all roadmaps
productplan bars 12345       # List bars in roadmap #12345
productplan objectives       # List all OKRs
productplan ideas            # List all ideas
productplan opportunities    # List all opportunities
productplan launches         # List all launches

______________________________________________________________________

背景信息

什么是MCP?

模型上下文协议(MCP) 是一个开放标准,允许AI助手连接到外部工具。人为创造了它;其他AI提供商也在采用它。此服务器实现了MCP,因此您的AI助手可以读取和写入ProductPlan数据。

什么是产品计划?

产品计划 是4000多个产品团队使用的路线图软件。它处理路线图、OKR、创意发现和启动协调。

______________________________________________________________________

对于开发者

Project structure

productplan-mcp-server/
├── cmd/productplan/main.go      # Entry point (~100 lines)
├── internal/
│   ├── api/                     # ProductPlan API client
│   │   ├── client.go            # HTTP client with caching, retry, rate limiting
│   │   ├── endpoints.go         # 40+ API endpoint methods
│   │   └── formatters.go        # Response enrichment for AI
│   ├── mcp/                     # MCP protocol implementation
│   │   ├── server.go            # JSON-RPC server, stdio I/O
│   │   ├── handler.go           # Tool dispatch via registry
│   │   └── types.go             # Protocol types
│   ├── tools/                   # Tool definitions and handlers
│   │   ├── registry.go          # Tool registration and dispatch
│   │   └── types.go             # Typed argument structs for handlers
│   ├── cli/                     # CLI commands (status, roadmaps, etc.)
│   │   └── cli.go
│   └── logging/                 # Structured JSON logging
│       └── logger.go
├── pkg/productplan/             # Reusable utilities
│   ├── cache.go                 # LRU cache with TTL
│   ├── retry.go                 # Exponential backoff with jitter
│   ├── ratelimit.go             # Adaptive rate limiting
│   ├── registry.go              # ToolBuilder for schema generation
│   ├── requestid.go             # Request tracing
│   └── errors.go                # Error suggestions
└── evals/                       # LLM evaluation test suite
    ├── tool_selection.json
    ├── confusion_pairs.json
    └── argument_correctness.json

Build from source

git clone https://github.com/olgasafonova/productplan-mcp-server.git
cd productplan-mcp-server
go build -o productplan ./cmd/productplan

为所有平台构建:

# macOS Apple Silicon
GOOS=darwin GOARCH=arm64 go build -o dist/productplan-darwin-arm64 ./cmd/productplan

# macOS Intel
GOOS=darwin GOARCH=amd64 go build -o dist/productplan-darwin-amd64 ./cmd/productplan

# Linux
GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o dist/productplan-linux-amd64 ./cmd/productplan

# Windows
GOOS=windows GOARCH=amd64 go build -o dist/productplan-windows-amd64.exe ./cmd/productplan

Testing

运行所有测试:

go test ./...

跑步覆盖:

go test ./... -cover

运行基准测试:

go test ./internal/... -bench=. -benchmem

运行评估套件:

./scripts/run-evals.sh

覆盖目标:

套餐保险范围
内部/mcp97%
内部/日志记录97%
内部/api95%
内部/cli95%
内部/工具90%

MCP tool reference

47个可用工具:35个READ工具和12个WRITE工具(基于动作):

阅读工具:

  • 路线图: list_roadmaps, get_roadmap, get_roadmap_bars, get_roadmap_lanes, get_roadmap_milestones, get_roadmap_legends, get_roadmap_comments, get_roadmap_complete
  • 酒吧: get_bar, get_bar_children, get_bar_comments, get_bar_connections, get_bar_links
  • OKRs: list_objectives, get_objective, list_key_results, get_key_result
  • 发现: list_ideas, get_idea, list_all_customers, list_all_tags, list_opportunities, get_opportunity, list_idea_forms, get_idea_form
  • 发布: list_launches, get_launch, get_launch_sections, get_launch_section, get_launch_tasks, get_launch_task
  • 管理员: check_status, health_check, list_users, list_teams

写入工具:

  • 路线图: manage_bar, manage_lane, manage_milestone
  • 酒吧关系: manage_bar_connection, manage_bar_link
  • OKRs: manage_objective, manage_key_result
  • 发现: manage_idea, manage_opportunity
  • 发布: manage_launch, manage_launch_section, manage_launch_task

例子:

{"tool": "list_roadmaps", "arguments": {}}
{"tool": "manage_bar", "arguments": {"action": "create", "roadmap_id": "123", "lane_id": "456", "name": "New feature"}}
{"tool": "manage_idea", "arguments": {"action": "create", "name": "Mobile app improvements"}}

Architecture

服务器使用干净的分层架构:

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        cmd/productplan                        │
│                     (entry point, DI)                         │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
        ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
        ▼                     ▼                     ▼
┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐
│  internal/cli │    │  internal/mcp │    │internal/tools │
│  (CLI cmds)   │    │ (JSON-RPC IO) │    │  (handlers)   │
└───────────────┘    └───────────────┘    └───────────────┘
                              │                     │
                              └──────────┬──────────┘
                                         ▼
                              ┌───────────────────┐
                              │   internal/api    │
                              │  (HTTP client)    │
                              └───────────────────┘
                                         │
                                         ▼
                              ┌───────────────────┐
                              │  ProductPlan API  │
                              └───────────────────┘

关键接口:

// Tool handler interface (internal/mcp)
type Handler interface {
    Handle(ctx context.Context, args map[string]any) (json.RawMessage, error)
}

// Logger interface (internal/logging)
type Logger interface {
    Debug(msg string, fields ...Field)
    Info(msg string, fields ...Field)
    Warn(msg string, fields ...Field)
    Error(msg string, fields ...Field)
}

日志记录格式:

{"ts":"2024-12-26T10:30:00Z","level":"info","req_id":"ab12","op":"get_roadmap_bars","dur_ms":245}

______________________________________________________________________

更新日志

看 更改日志.md 查看发布历史和详细更改。

______________________________________________________________________

喜欢这个项目?

如果此服务器为您节省了时间,请考虑给它一个⭐ 在GitHub上。它帮助其他人发现项目。

______________________________________________________________________

更多MCP服务器

查看我的其他MCP服务器:

服务器描述星号
gleif mcp服务器访问GLEIF LEI数据库。查找公司身份,核实法人实体。
Wiki mcp服务器将AI连接到任何MediaWiki维基。搜索、阅读、编辑维基内容。
miro-mcp服务器使用AI控制Miro白板。白板、图表、思维导图等。
北欧注册mcp服务器访问北欧商业登记处。查找挪威、丹麦、芬兰、瑞典的公司。
提供strone mcp北欧杂货交易狩猎。查找优惠、计划膳食、跟踪支出。

______________________________________________________________________

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证

工具与能力

工具数量

47

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI集成Go本地部署产品管理路线图工具自然语言处理工作流自动化

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorClineVS Code

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

地址与坐标转换

把地址转成经纬度,或按坐标反查位置。

路线与距离

算行程时间、规划多点路线。

天气与出行

查天气和预警,按条件安排行程。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 47 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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

  • 需要在地图位置场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
ProductPlan MCP

MCP World · 本页

47未说明未标注3 个2026-05-17
Baidu Maps

MCP World

10stdio有1 个2026-05-17
MCP Server C2f246e3

MCP World

20stdio有1 个2026-05-17
OpenStreetMap MCP Server

MCP.so

12stdio有3 个2026-05-17
Google Maps (google-maps-aa2563d3)

MCP World

7未说明未标注1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

ProductPlan MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

ProductPlan MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

ProductPlan 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。

ProductPlan MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

ProductPlan MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、Cline、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

继续浏览同类 MCP