Model Context Protocol
已收录于 ChatGPT 插件目录和 Claude 连接器目录

把 Onplana 连接到 Claude、Gemini、ChatGPT 和 Cursor

在你的 AI 助手中规划项目、跟踪工作。

Onplana 提供公共 MCP 服务器，地址为 https://mcp.onplana.com/mcp。351 个精选工具，对组织已索引内容进行 BM25 加向量的混合搜索，通过 OAuth 2.1 或 PAT 访问，按方案授予权限，全程留有记录。

基于 Anthropic 的 MCP 开放标准构建。适用于 Claude Desktop、Gemini CLI、Gemini Code Assist、ChatGPT、ChatGPT Codex CLI、Cursor、GitHub Copilot 以及任何其他使用 Streamable HTTP 的 MCP 客户端。

获取连接令牌 查看配置

在 Gemini CLI 中安装（一条命令）：

export ONPLANA_PAT=pat_...
gemini extensions install https://github.com/Onplana/onplana-mcp-server

也适用于 Gemini Code Assist（VS Code 和 JetBrains）。其他客户端请看下面的配置。

在“设置”的“智能体”中连接任何 MCP 客户端。凭据范围受限，可以撤销，并且全程留有记录。

三个智能体一起推进一个项目

输入一份任务说明，输出一个已发布的网站。ChatGPT、Claude 和 Onplana 的 AI 各自领取自己的任务，在一份共享计划上工作，而你通过最终审批掌握控制权。

ChatGPT 撰写文案，Claude 构建并发布网站，Onplana 的 AI 规划和分配工作，你批准交付。
查看完整分析
已收录于 OpenAI 和 Anthropic 的目录

在 ChatGPT 的 Plugins 和 Claude 的 Directory 中

在 ChatGPT 的 Plugins 或 Claude 的 Directory 中搜索 onplana ，添加后登录一次即可。无需粘贴连接器 URL，也无需开发者模式。

Onplana 在 ChatGPT 中的插件页面：“Plan projects and track work”、两个示例提示和 Try in chat。
在 ChatGPT 的 Plugins 中搜索“Onplana”。
Onplana 在 Claude 的 Directory 中的卡片，位于 Community 部分。
在 Claude 的 Directory 中搜索“onplana”。

什么是 MCP

Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 于 2024 年底发布的开放标准，用于把 LLM 连接到外部工具和数据源。应用不必为每个客户端单独构建集成，只需发布一次 MCP 服务器，任何兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor、ChatGPT 的自定义连接器、使用 MCP SDK 的内部智能体）都可以调用它。客户端用 tools/list 列出可用工具，用 tools/call 调用它们；协议负责校验参数、返回错误响应和呈现结果。

对项目管理软件来说，实际效果是你可以让智能体 “为第三季度发布创建一份项目计划” ，智能体就直接在 Onplana 中完成工作：创建项目、添加合适的任务、分配负责人并安排里程碑，而不是向你推荐一个工具再让你自己去做。

Onplana 提供什么

下面按三组列出了二十一个最常用的工具，是完整目录 351 个工具中有代表性的样本。客户端用 tools/list 看到完整列表；调用者无权使用的工具（受方案或其角色权限限制）会在 LLM 看到之前被过滤掉，因此智能体绝不会盲目调用被锁定的工具。

读取的结果可以直接打开：智能体读取的每个项目、任务、冲刺、里程碑和问题，以及它从 search_org_knowledge 引用的每个来源，都带有一个固定的 Onplana 链接，可在应用中打开同一条记录，让你从智能体的回答直接跳到它所说的那一项。

读取和搜索

list_projects

按状态、负责人和标签筛选。

get_project

完整详情，包括任务、里程碑和近期活动。

list_tasks

按项目、负责人和状态。

get_task

包括依赖关系和子任务。

list_org_members

按姓名或邮箱查找负责人。

list_risks

由自动风险检测生成。

find_similar_projects

在项目描述中按向量相似度搜索。

summarize_project

按需由 AI 撰写的状态摘要。

search_org_knowledge

对项目、任务、风险、目标、评论和页面进行混合搜索（向量和 BM25）。这就是差别所在。

项目和任务的修改

create_project

受方案限制；遵守 org.project.create 权限。

update_project

状态、日期、名称；会检查所有者。

create_task

必填：项目、标题。可选：负责人邮箱、截止日期、优先级。

update_task

借助幂等键，重复尝试也安全。

assign_task

通过邮箱重新分配的便捷方式。

move_task_to_sprint

把任务移入某个冲刺，或移回待办列表。

add_project_member

以所请求的项目角色添加。

create_milestone

在甘特图中显示为菱形。

create_comment

针对任务或项目。

批量修改和智能体

bulk_update_tasks

在一次事务中修改多项任务。

create_sprint_with_tasks

创建一个冲刺，并放入所选的任务。

analyze_project_risks

对一个项目运行 AI 风险检测，并把结果添加到其风险登记册（Professional 方案及以上）。

完整的 351 个工具目录远不止上面三组：治理、变更控制、工时表、文档、页面、项目组合等等。连接的智能体可以执行 4 种删除：一项任务、一个项目、一张工作区表格或一份文档，每一种都会进入回收站，可以从那里恢复。它们默认开启，直到组织管理员关闭其中某些；其他任何删除都不在智能体的能力范围内。

如何连接

应用集成页面中的一键流程会生成令牌，并给你一段可直接复制到客户端的配置片段。作为参考，协议层面的配置如下。更喜欢分步指南？请阅读文档中的 连接 Claude 或 Cursor 的分步指南 。

1. 生成连接令牌

在 Onplana 中前往 /integrations → AI Agents，选择供应商卡片，点击 Generate connection。令牌只显示一次，请妥善保存；Onplana 只保留 bcrypt 哈希。要撤销它，回到同一面板或前往“设置 → 开发者”。

2a. Claude Desktop

打开 Settings → Developer → Edit Config。在 mcpServers 中添加一项：

{
  "mcpServers": {
    "onplana": {
      "url": "https://api.onplana.com/api/mcp/v1",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer pat_paste-your-token-here"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。让 Claude“列出我的 Onplana 项目”来检查。

2b. Cursor

以与 Claude Desktop 相同的 JSON 结构添加到 ~/.cursor/mcp.json。Cursor 会在下次启动时应用修改，无需重启编辑器。

2c. Claude Code CLI

一行命令。Claude Code 在第一次调用工具时启动 OAuth，无需粘贴任何 PAT：

claude mcp add onplana --transport http https://mcp.onplana.com/mcp

用 claude mcp list 检查。OAuth 流程第一次会打开一个浏览器标签页；登录 Onplana，批准授权页面，就完成了。如果要粘贴 PAT 而不使用 OAuth，请添加 --header "Authorization: Bearer pat_…"。

2d. 其他 MCP 客户端（以及快速测试）

任何支持 Streamable HTTP 的 MCP 客户端都可以使用。在终端中进行协议层面的快速测试：

curl -X POST https://api.onplana.com/api/mcp/v1 \
  -H "Authorization: Bearer pat_paste-your-token-here" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

你应该会看到包含完整工具列表的 JSON-RPC 信封。MCP 官方的 Inspector 在开发期间很有用，可以检查工具描述和结果的结构。

2e. Gemini Enterprise（抢先体验）

Gemini Enterprise 管理员在 Google Cloud 中把 Onplana 添加为自定义 MCP 服务器（Streamable HTTP，https://mcp.onplana.com/mcp）。Google 的表单需要 OAuth 客户端 ID 和密钥，Onplana 会应要求为你的组织签发；这还不是自助服务，也不是 Google 市场中的上架应用。 配置指南，以及最先开启的 20 项操作.

使用 Gemini CLI 或 Gemini Code Assist？这些你可以自己配置： 几分钟内连接 Gemini CLI.

3. 可选：几秒钟内响应，而不是等到下一次轮询

连接的智能体按自己的节奏读取你的评论。在它旁边运行 relay，一旦有人评论它的工作、提到它或请它执行任务，Onplana 就会唤醒它。连接是向外发起的，所以家用路由器后面的笔记本电脑也能工作，无需公共 URL、端口转发或防火墙入站规则。

ONPLANA_PAT=pat_… npx @onplana/agent-relay --provider claude-code

真的是可选的：没有它，你的智能体照样能看到一切，只是在下一次同步时。改用 --provider codex 可用于 Codex，或去掉该选项，得到逐行 JSON，交给任何运行器。 relay 的配置和用例.

无需账户即可试用

Onplana 还为自己的文档提供一个公共只读 MCP 服务器。一行命令即可添加，无需令牌，让你的智能体用人们阅读的同一份内容来回答“在 Onplana 中如何做 X？”。

claude mcp add onplana-docs https://mcp.onplana.com/docs

它提供两个工具：search_docs 和 read_docs_page。只读，按 IP 限流，不提供任何组织的数据。要在 Onplana 组织内执行操作（创建任务、运行工作流），请使用上面需要认证的服务器。

安全模型

四层相互叠加的防护。每一层都是 Onplana 原有的组件，应用到 MCP 上，没有捷径，也没有针对 MCP 的例外。某一层在应用内聊天中失败，在 MCP 中也以同样方式失败；在那里有效，在 MCP 中同样有效。

个人访问令牌

访问使用仅限新的 MCP_AGENT 范围的 Bearer PAT。令牌在服务器上以 bcrypt 哈希保存，创建时只显示一次，可在 /integrations 或“设置 → 开发者”中撤销。

按方案和角色限制

每次工具调用都经过 Onplana 原有的调度器。智能体只能看到其方案和角色允许的工具，其他工具在 tools/list 中被隐藏。每次调用都以你的身份执行，按你的权限检查，并记入审计日志，因此智能体永远无法触及你自己触及不到的东西。

全程留有记录

每次工具调用都会写入一行 AiOperation：工具、输入和输出、发起人、智能体连接和结果。组织所有者和管理员可以在 Audit Logs 页面的 Agent Activity 中查看这些记录，Enterprise 方案及以上。每个客户端地址每分钟限 120 次请求；与应用内聊天一样计入组织的支出上限。

提示注入防护

结果中来自用户内容的自由文本字段，在到达 LLM 之前会被包在 <onplana_user_content>...</onplana_user_content> 标签中。内容中的结束标签会被转义，因此恶意的任务标题无法跳出屏障注入指令。每个工具描述都告诉 LLM 把包起来的内容当作数据，绝不当作指令。

示例提示

实际使用起来是这样的。每一行把某人在 MCP 客户端中输入的提示，与 Claude（或其他智能体）会在服务器上执行的工具序列放在一起。

用户： “为什么第三季度发布的设计阶段要三周？”

智能体： Claude 用查询“第三季度发布 设计阶段 三周 原因”调用 search_org_knowledge，收到从任务描述和页面中排好序的片段，用简单的话总结相关内容，并附上指向来源项的链接。

用户： “为我们第三季度的产品发布创建一份项目计划，包含设计、评审和交付阶段，九月底截止。”

智能体： Claude 用计划的名称和日期调用 create_project，然后为各阶段调用三次 create_task。项目在任何方案中都可以就绪，包括 Free。

用户： “找出所有被数据库迁移阻塞的任务。”

智能体： Claude 用 scope=tasks 和查询“阻塞 数据库迁移”调用 search_org_knowledge，按 status=BLOCKED 筛选结果，并返回一张包含项目、负责人和截止日期的汇总表。

用户： “我们以前做过类似的项目吗？”

智能体： Claude 用当前项目的描述调用 find_similar_projects，按向量相似度收到最接近的 5 个匹配项，并总结每个以往项目有哪些不同做法。

如何比较

Onplana 并不是唯一一款带智能体接口的项目管理工具。下面是简短而诚实的比较，让你知道自己在什么之间做选择。

Notion（MCP）

Notion 很早就采用了 MCP，并受益于大量现有内容：知识库、文档、数据库。如果你的团队主要在 Notion 中工作，它很强。在项目管理特有的部分则较弱：没有带关键路径的甘特图，没有正式的治理流程，没有带成本的工时表，也不能导入 .mpp。Onplana 覆盖的面更窄（项目管理，而不是文档），但在这个领域挖得更深。

Linear（API，MCP 即将推出）

Linear 有成熟的 GraphQL API 和不断扩展的 MCP 覆盖。对软件团队的智能体工作流（问题、周期、Linear 意义上的项目）很强。受众不同：工程团队，而不是 PMO。Onplana 提供 PMO 级别的排程（甘特图、依赖关系、资源平衡），而这并不是 Linear 的目标。

Asana / Monday / ClickUp

它们都有 REST API，而且各自已经发布了托管的 MCP 服务器：Asana 的 V2 服务器、ClickUp 在所有方案中提供的服务器，以及 monday.com 的 Platform MCP，依据是 2026年11月3日读取的各自开发者文档。与 Onplana 相比的共同缺口：没有面向 PMO 的正式治理功能，也不能导入 Microsoft Project 文件。如果你的瓶颈更像是“智能体能否快速找到正确的上下文”，而不是“智能体能否发起 CRUD 调用”，请比较搜索能力，而不是工具数量。

Microsoft Project

Microsoft 统一的项目管理产品线（Planner Premium / Project for the web）目前不提供 MCP 服务器；Microsoft Graph API 的接口通用而且不够细。Onplana 原生导入 .mpp 文件并提供 MCP 服务器，适合想用智能体处理现有计划的 PMO。

运行智能体

由谁让它持续运行，又是什么防止两个智能体发生冲突

工具目录只是故事的一半。另一半是：智能体在哪里运行，以及当多个智能体盯上同一份待办列表时会发生什么。

你的电脑

包括免费版在内的所有方案

Claude Code、Cursor、ChatGPT、Copilot，或你自己的客户端。在 Free 方案的工作区中，智能体可同时连接 2 个。

你自己托管的中继

免费，不限

一个已发布的 npm 包。有人在智能体角色上发表评论或提及它时，它会立即唤醒你本地的运行器，无需等待下一次轮询。不需要对外开放、等待连接的服务。

由 Onplana 托管

Professional 方案及以上已包含，任何方案均可购买

由 Onplana 保持连接并分发工作。执行交给 Claude 的托管智能体沙箱，使用由你提供、可随时撤销的凭据。

按每次运行持有的独占预留

一次调用同时选出并预留下一个空闲任务。先获取列表再预留，就会在两步之间留下让两个智能体同时挤入的空隙。预留属于这次运行，而不属于某个人。这一点比看上去更重要：同一工作区中的两个 Claude Code 会话以同一个智能体角色进行身份验证，按人加锁的话，一个会话就可能释放另一个会话的工作。预留会自动过期，所以停止的智能体不会一直锁住任务，而是将其释放。

面向工程团队的完整流程

常见问题

什么是 Onplana 的 MCP 服务器？

位于 api.onplana.com/api/mcp/v1 的公共 Model Context Protocol 服务器。它向 Claude Desktop、Cursor 和 ChatGPT 自定义连接器等兼容 MCP 的智能体客户端提供 351 个精选工具，用于列出、读取、创建、修改和搜索项目、任务、冲刺、里程碑、评论、风险、目标和页面。访问使用范围为 MCP_AGENT 的 Bearer 个人访问令牌。

Onplana 的 MCP 服务器与其他项目管理工具的有什么不同？

多数只提供 list_* 工具，迫使 LLM 用蛮力翻阅大量结果。Onplana 提供一个专门的工具 search_org_knowledge，对组织的已索引内容（项目、任务、风险、目标、评论和页面）进行混合搜索（向量和 BM25）。智能体可以按含义回答“X 的原因是什么？”，而不必把一切翻一遍。Onplana 还把每个 MCP 会话关联到一行持久的 AiConversation，让模型在重新连接之间保留记忆。

哪些客户端可以连接？

任何兼容 MCP Streamable HTTP 传输的客户端。已用 Claude Desktop（在 Settings → Developer → Edit Config 中配置自定义连接器）、Cursor（~/.cursor/mcp.json）和用于调试的 MCP 官方 Inspector 测试过。ChatGPT 和 Claude 都在各自的连接器目录中收录了 Onplana，因此你可以在两者中点几下就添加，无需粘贴连接器 URL。使用 TypeScript 或 Python 版 MCP SDK 的内部智能体也以同样方式工作。

认证如何进行？

MCP 服务器接受范围为 MCP_AGENT 的 Bearer 个人访问令牌。在 /integrations → AI Agents（点一下，即可获得可直接复制的配置片段）或“设置 → 开发者”中生成。令牌在服务器上以 bcrypt 哈希保存，只显示一次，可以撤销。令牌自带组织上下文，因此 MCP 请求不需要单独的组织请求头。

如何控制成本和滥用？

三个相互独立的层级。频率限制（每个客户端地址每分钟 120 次请求）防止失控的智能体压垮 API。调度器对部分工具设置的每月上限防止单个工具被滥用（仅限 Free；Professional 方案及以上没有上限）。组织以美元计的支出上限（可在“设置 → AI 和用量”中配置）控制每月总支出；超出上限的请求返回 402，与应用内聊天相同。WARN 模式会在达到上限的 80%、100% 和 103% 时给管理员发邮件。

AI 智能体操作的限制 →

哪些方案支持 MCP？

所有方案，包括 Free。读取类工具（列出、读取、搜索）在任何方案中都没有每月上限。修改数据的工具也适用于任何方案，并直接应用修改；在 Free 中，部分写入操作有每月上限（Professional 方案及以上没有上限），模型总是可以先用工具的 dryRun 选项请求预览。受方案限制的工具，例如 analyze_project_risks（AI 风险检测，Professional 方案及以上），会在不具备该功能的方案的 tools/list 响应中隐藏，因此 LLM 永远看不到它们，也不会盲目调用被锁定的工具。

如何缓解提示注入？

结果中来自用户内容的自由文本字段（任务标题、描述、评论、页面内容）在到达 LLM 之前会被包在 <onplana_user_content>...</onplana_user_content> 标签中。该内容中的结束标签会被转义（不区分大小写），因此恶意的任务标题无法跳出并注入指令。每个工具描述都明确告诉 LLM 把包起来的内容当作数据，绝不当作要执行的指令。这一模式遵循 Anthropic 公布的防范提示注入的建议。

在哪里查看 AI 智能体在我的组织中做了什么？

在 Audit Logs 页面的 Agent Activity 中，供组织所有者和管理员查看，Enterprise 方案及以上。通过 MCP 进行的每次工具调用都会写入一行 AiOperation，包含工具、输入和输出、发起人、智能体连接和结果。你可以按工具名称、状态（APPLIED、FAILED、GATED、UNAUTHORIZED、CAP_EXCEEDED、UNDONE）和时间段筛选，并复制任何条目。记录智能体修改的审计日志行会注明它们来自 MCP，从而与非 AI 的活动对得上。

传输层是开源的吗？

是的。与平台无关的传输组件（Streamable HTTP 的连接、Bearer 认证、带标签的提示注入防护和结束标签转义、可替换的调度器接口）以 MIT 许可的 npm 包发布在 github.com/Onplana/onplana-mcp-server。共有两个包：onplana-mcp-server（用于你的 Express 应用的服务器模板）和 onplana-mcp-client（从内部智能体调用 Onplana 公共端点的类型化 SDK）。调度器的实现和工具目录留在 Onplana 的闭源仓库中，因为它们包含平台的业务逻辑；开源仓库给你安全组件，而不强加工具目录。

实践 · 提示和工作流

用 Onplana 通过 MCP 进行项目管理

连接 MCP 服务器后，在 Claude、ChatGPT 和 Cursor 中日常的项目管理工作是什么样子。真实截图、10 个有效的提示、5 个完整的工作流，以及一张并列多个客户端的安装表。

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我们如何构建自己的 MCP 服务器

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