用 MCP 做项目管理：在 Claude、ChatGPT 和 Cursor 中推进你的项目。
项目管理 MCP 服务器让 AI 助手可以直接读取和更新你的项目、任务和风险，这样你就能用简单的话向 Claude 或 ChatGPT 提问，而不必在标签页之间复制状态。把 Onplana 的服务器添加到助手一次，通过登录或个人访问令牌连接，它就在你的权限范围内工作。Onplana 提供公共 Model Context Protocol 服务器，带 351 个精选工具、对组织已索引内容的 BM25 加向量混合搜索、通过 OAuth 2.1 或 PAT 访问、按方案提供的工具，以及完整的审计日志。基于 Anthropic 的 MCP 开放标准构建。适用于 Claude Desktop、ChatGPT、Cursor、Gemini CLI、Gemini Code Assist、GitHub Copilot、Grok 以及任何其他使用 Streamable HTTP 的 MCP 客户端。两分钟即可配置。Free 方案即可使用。
同一个提示。另一个客户端。同一次工具调用。
这是 ChatGPT 回答 "What's overdue in Onplana?" 的真实截图。“Called tool”指示是看得见的证据，证明 AI 读取的是 MCP 服务器上的真实数据，而不是在转述。下面的模拟图展示了 Claude Desktop 和 ChatGPT 中的同样结构，各客户端有各自的呈现方式。
我获取了你的 Onplana 组织中的逾期任务列表。共 8 项未完成任务，都在同一个项目中，都分配给你：
逾期，客户入门流程改版，8 项任务：
| 任务 | 天数 | 状态 |
|---|---|---|
| 第三季度产品路线图评审 | 5 | 进行中 |
| 客户成功手册第二版 | 5 | 进行中 |
| 供应商安全审计 | 5 | 待办 |
| 定价页面重新设计 | 4 | 待办 |
| 季度 OKR 评审 | 3 | 待办 |
| 入门邮件序列第三版 | 2 | 进行中 |
| + 另外 2 项，今天到期 | ||
list_overdue以下是 Onplana 中的逾期任务：
- 第三季度产品路线图评审进行中项目：“客户入门流程改版” · 已逾期 5 天
- 客户成功手册第二版进行中项目：“客户入门流程改版” · 已逾期 5 天
- 供应商安全审计待办项目：“客户入门流程改版” · 已逾期 5 天
- 定价页面重新设计待办已逾期 4 天
- + 另外 4 项，其中 2 项今天到期
模拟图中的任务数据已匿名化。界面（调用指示、对话布局、各客户端的呈现）与连接真实 MCP 服务器时看到的一致。连接你的组织，即可以同样的形式看到你自己的数据。
什么是用 MCP 做项目管理
用 MCP 做项目管理是指在 AI 助手中完成项目管理工作，而不是在项目工具的界面里。Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 的开放标准，让 AI 客户端通过一个类型化工具目录读写真实系统中的数据。AI 不靠猜。它查询工具，拿到结构化数据，再用事实作答。
流程是这样的：你留在已经在用的 AI 客户端里，Onplana 在幕后作为工具来源工作。你问 Claude“我这周有哪些待处理的事？”，Claude 调用合适的 Onplana 工具并返回答案。你告诉 ChatGPT“把任务 A 标记为完成”，ChatGPT 调用更新工具，修改就落到你真实的组织中。无需在 AI 和项目工具之间复制粘贴，也没有演示数据：AI 读写的是你真实的工作区。
为什么现在很重要：智能体式 AI 客户端是知识工作中增长最快的界面。当 AI 站在你和工具之间时，有原生 MCP 支持的工具会被使用，其他的会被弃用。Onplana 已经提供原生 MCP，带 351 个精选工具、对已索引内容的混合搜索，以及每次调用的审计追踪。下面的配置能让你从一个新账户走到 Claude 回答“有什么逾期了？”，所用的时间比读完这一段还短。
两分钟配置
四个步骤。最慢的是在还没有账户时创建 Onplana 账户；其余就是粘贴配置并重启。这里并列展示了两个客户端；其他所有兼容客户端的安装指南在 /mcp。
创建个人访问令牌
在 Onplana 中：设置 → 开发者 → 个人访问令牌 → 创建。范围：MCP_AGENT。用你要安装它的客户端来命名（例如“Claude Desktop 笔记本”），以后就能逐台设备撤销。复制令牌，它只显示一次。
粘贴服务器配置
Claude Desktop
Settings → Developer → Edit Config。添加：
{
"mcpServers": {
"onplana": {
"url": "https://mcp.onplana.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <PAT>"
}
}
}
}ChatGPT（插件目录）
Onplana 是已发布的插件：打开 Plugins（较早的版本把这个面板叫作 Apps 或 Apps & connectors），搜索“Onplana”，用该行的加号或其页面上的 Try in chat 添加，然后在浏览器中批准登录。无需粘贴令牌或 URL。屏蔽插件的工作区可以改为在 Developer mode 后面添加自定义连接器：
Server URL: https://mcp.onplana.com/mcp Transport: Streamable HTTP Auth: OAuth 2.1 (ChatGPT signs in itself)
重启客户端
Claude Desktop 和 Cursor 在启动时加载配置。ChatGPT 在登录完成后即可使用，无需重启。
用“有什么逾期了？”测试
打开一个新聊天。问“Onplana 里有什么逾期了？”。客户端会显示调用指示（Claude 写 Loaded tools，ChatGPT 写 Called tool），然后返回你真实的逾期任务列表。上面的证明部分展示了各客户端中回答的样子。如果收到“我没有访问权限”这类泛泛的回答，说明认证没有接上：请检查 PAT 的范围。
其他客户端？请查看 /mcp 上的安装文档，以及针对 Claude、ChatGPT、Cursor、Windsurf 和 Gemini 的专门指南，或 /mcp/how-we-built-it （英文） 上的技术文章。要了解 MCP 如何与应用内的 AI 功能（聊天、风险检测、状态报告、计划生成、按方案的对照表）配合，请看 AI 概览，或在 /agents 上查看面向开发者的、读写计划的智能体介绍。
10 个有效的提示
在连接了 MCP 服务器的 Claude、ChatGPT 或 Cursor 中复制任意一个。每个提示都对应一次具体的 Onplana 工具调用；拆解工作由 AI 完成。直接、具体、以行动为导向的提示效果最好。
"Onplana 里有什么逾期了？"对应： list_overdue
"给我看看本周结束的冲刺，以及每个冲刺里还有什么没完成。"对应： list_sprints + list_tasks
"在 Onboarding 项目中创建一项任务：“撰写欢迎邮件序列”，周五截止，分配给我。"对应： create_task
"我的项目中有哪些风险被标记为 HIGH 或 CRITICAL？"对应： list_risks
"为 Onboarding 项目写一份状态报告，包括上周的进展、阻碍和下周的计划。"对应： list_tasks + list_recent_activity
"总结自我上次查看（3 天前）以来 Onboarding 项目有哪些变化。"对应： list_recent_activity
"把任务“撰写欢迎邮件序列”标记为完成。"对应： update_task
"显示 Q3 Launch 项目的关键路径。"对应： get_project + list_tasks
"下周谁被分配了超过 30 小时的工作？"对应： get_capacity_report
"在 Onplana 的页面中搜索“迁移操作手册”，并总结最新版本。"对应： search_org_knowledge (hybrid BM25 + vector)
5 个真实工作流
有了 MCP，日常的项目管理工作就是这样的。没有一个是假设：这些都是 Onplana 团队在自己的生产组织中使用的模式。
与 AI 一起开每日站会
目标： 团队会议前快速检查状态。不用翻五个项目看板，只问一个问题。
示例： “我的项目里有什么逾期了，今天有什么到期？”返回一张表，附每个项目的上下文和负责人。直接粘贴到会议文档中，无需在工具之间复制。
对应： list_overdue + list_my_tasks
在 Cursor 中做冲刺规划（边看代码边做）
目标： 面向工程团队。项目上下文离代码只有一个标签页，而切换标签页会打断专注。
示例： “把 OAuth 重试逻辑功能作为任务加到 Backend Q3 冲刺，估计 8 小时，依赖‘加固 PKCE 存储’。”Cursor 调用工具，任务带着已链接的依赖关系进入冲刺，你回去继续看 diff。
对应： create_task + link_dependency
起草每周状态报告
目标： 周五下午那份没人爱写的总结。AI 可以读取项目的全部活动历史。
示例： “为客户入门项目写一份状态报告：交付了什么、什么延误了、RAG 状态、下周计划。”Claude 或 ChatGPT 收集活动日志、上周完成的内容、进行中的任务和阻碍，返回一份整洁的 RAG 格式草稿。你修改，而不是从头写。
对应： list_recent_activity + list_tasks + list_risks
指导委员会会议前的风险分诊
目标： 把需要管理层关注的问题与项目团队能自行解决的问题分开。
示例： “列出项目组合中所有 HIGH 和 CRITICAL 风险，按影响领域分组。对每一项，总结缓解措施以及阻碍其解决的因素。”返回适合与管理层做简短评审的详细程度。
对应： list_risks
新团队成员入职
目标： 新人问“我们团队在做什么？”，这个问题要答好比看上去难。
示例： “总结我的 Onplana 组织中的活跃项目、每个项目由谁负责，以及本季度交付了什么。”返回一份易读的团队介绍。第一天就发给新人作为阅读材料。
对应： list_projects + list_team_members + list_recent_activity
多客户端兼容性
一个 MCP 服务器，下表中有 9 个客户端。更换客户端只需更换一个配置文件；工具目录、范围和行为保持不变。我们没有为任何单个客户端编写集成代码。
| 客户端 | 安装 | OAuth 2.1 | PAT | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Desktop | JSON 片段（Developer → Edit Config）并重启 | 通过 Connectors Directory 使用 OAuth，桌面端使用 JSON | ||
| Claude.ai (web) | 在 Connectors Directory 中一键添加 | · | 仅 OAuth；PAT 方式仅限桌面端 | |
| ChatGPT（插件目录） | Plugins → 搜索“Onplana” → 添加 → 登录 | · | 已发布的插件；也可以在 Developer mode 中使用自定义连接器（OAuth） | |
| ChatGPT Codex CLI | 把服务器 URL 和令牌加入 .codex-cli 配置 | · | 仅命令行；建议使用 PAT | |
| Cursor | 在 ~/.cursor/mcp.json 中添加片段并重启 | · | 与 Claude Desktop 相同的 JSON 结构 | |
| Gemini CLI | gemini extensions install（一行） | 所有客户端中最简单的安装 | ||
| Gemini Code Assist | VS Code 或 JetBrains 中的扩展设置 | 在 IDE 内，无需终端 | ||
| GitHub Copilot | VS Code Settings → MCP servers | · | 预览功能；请检查你所在组织的推出情况 | |
| Grok | 在 Grok 设置中自定义 MCP 服务器配置 | 最新的客户端；安装几乎相同 |
任何其他使用 MCP Streamable HTTP 传输的客户端，都可以在 Onplana 不做任何修改的情况下使用同一个端点。协议细节见 Anthropic 的 MCP 开放标准。
智能体成为团队成员，而不只是 API 调用
通过 MCP 连接不只是认证：它让智能体成为你项目的参与者。智能体以真正的组织成员身份出现，你给它分配工作，并在工作所在的地方与它交流：任务评论中。
智能体角色
第一次连接时，每个供应商（Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Copilot Workspace 等）都会注册为组织的成员角色，带名称和角色。给它分配任务，在评论中提到它，在活动日志中查看它的工作。
限定到项目的令牌
个人访问令牌可以限定到特定项目，这样你为某个项目引入的智能体就无法读写组织的其余部分。对于符合规范、自行注册的客户端，带 Dynamic Client Registration 的 OAuth 2.1 是另一种选择。
通过评论协作
在智能体创建或正在处理的任务上发表评论，它会在下一次同步时读取你的指示。它定期轮询，因为 MCP 传输只有入站方向，所以这个循环能在智能体会话结束和恢复之后继续。在智能体旁边运行可选的 relay，同一条评论几秒钟就能送到它那里。
智能体的每次调用都使用与应用内 AI 相同的按组织隔离、相同的按方案工具和相同的审计日志。它的修改直接生效，以连接它的那个人的名义并在其权限范围内执行；审阅收件箱用于应用内智能体的草稿。完整说明见人与 AI 协作页面。
没有 MCP 与有 MCP
连接 MCP 服务器前后，同样的日常项目管理工作。对比的是每天在 AI 客户端和项目工具之间来回切换所耗掉的时间。
没有 MCP
- 切换到 Onplana 标签页查找逾期任务
- 把列表复制粘贴到 Claude 中排序
- 请 Claude 根据粘贴的数据写状态报告
- 切换标签页，手工更新每项任务的状态
- 每个项目、每天都重复一遍
- 不断切换工具带来的每日损耗
有了 MCP
- 直接问 Claude 或 ChatGPT，它读取你组织的真实数据
- 状态报告基于真实活动撰写，而不是粘贴的文本
- 修改从同一段对话中发起，如果你要求，可以先试运行
- 删除的内容进入回收站，以防出错
- 全程留有记录，每个令牌都有自己的范围
- 一段对话就能完成同样的工作
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
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
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
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。
常见问题
PMO 评估基于 MCP 的 AI 工作流时最常问的 11 个问题。以 FAQPage 结构化数据提供，以便出现在 Google 的“相关问题”中。
如何通过 MCP 把 ChatGPT 连接到我的项目管理工具？
在 ChatGPT 中添加该工具的 MCP 服务器，并在提示时登录该工具。对 Onplana 而言：在 ChatGPT 中打开 Plugins，搜索 Onplana，添加它并批准登录。此后 ChatGPT 就能以你的权限读取和更新你的项目和任务。Claude、Cursor、Gemini 和 GitHub Copilot 连接的是同一个服务器 mcp.onplana.com/mcp，你可以随时断开其中任何一个。
什么是用 MCP 做项目管理？
在 AI 助手中完成项目管理工作，而不是在项目工具的界面里。Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 的开放标准，让 Claude Desktop、ChatGPT、Cursor、Gemini 和 GitHub Copilot 等 AI 客户端通过一个类型化工具目录读写真实系统中的数据。连接 Onplana 的公共 MCP 服务器后，你问 Claude“我的 Onplana 里有什么逾期了？”，它返回的是列表，而不是编出来的猜测。然后你说“把任务 A 标记为完成”，它就去做，在你真实的组织中，并留有完整的审计日志。
哪些 AI 客户端适用于 Onplana？
这些客户端可以连接 mcp.onplana.com/mcp 上的 MCP 服务器：Claude Desktop（以及通过 Connectors Directory 在网页上使用的 Claude.ai）、通过插件目录使用的 ChatGPT (Plus / Pro / Team / Enterprise / Edu)、ChatGPT Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、Gemini Code Assist（VS Code 和 JetBrains）、VS Code 中的 GitHub Copilot 以及 Grok。任何其他使用 MCP Streamable HTTP 传输的客户端都以同样方式工作；我们没有针对单个客户端的集成。
配置需要多长时间？
每个客户端两分钟。Gemini CLI 一行命令即可安装（`gemini extensions install https://github.com/Onplana/onplana-mcp-server`）。在 Claude Desktop 中，把一段 JSON 片段粘贴到 Settings → Developer → Edit Config 并重启。ChatGPT 只需在插件目录中点几下：打开 Plugins，搜索 Onplana，添加它并批准登录。最慢的部分（也不到五分钟）是创建 Onplana 账户和个人访问令牌。
使用 MCP 服务器需要付费方案吗？
不需要。MCP 服务器在所有方案中都可用，包括 Free。可用的工具取决于方案：部分工具（工作流自动化、治理评审）只有在调用的组织的方案包含这些功能时才会出现，但读写的核心（项目、任务、冲刺、里程碑、评论、风险）对所有账户开放。确切的对应关系与应用功能一致；完整对照表见定价页面。
我组织的数据安全吗？
每次 MCP 调用都由 bearer 令牌限定在一个组织内，记入 AiOperation 日志（与应用内 AI 助手使用的相同），并按每个客户端地址限制频率。访问使用 OAuth 2.1（云端智能体的推荐方式，例如 claude.ai 的 Connectors Directory 流程）或范围为 MCP_AGENT 的个人访问令牌（用于桌面客户端）。连接列在“设置 → 智能体”中，可以在那里撤销。Onplana 永远看不到 AI 客户端的训练数据、对话历史，或类型化工具调用之外的任何上下文。
什么样的提示效果好？
直接、具体、以行动为导向的提示。“Onplana 里有什么逾期了？”有效。“给我看看本周结束的冲刺”有效。“在 Onboarding 项目中创建一项任务：撰写欢迎邮件序列，周五截止，分配给我”有效。MCP 胜过通用 AI 的地方在于，回答反映的是你的真实数据，而不是转述或猜测。它较弱的是开放式规划（“设计我们的第三季度路线图”）；这类工作更适合用 Onplana 应用内的 AI 助手（带记忆，并对你全部项目历史做 RAG）。
它与 Onplana 应用内的 AI 助手相比如何？
界面不同，后端相同。MCP 服务器让你不离开 AI 客户端就能管理项目，适合你已经在 Claude 中读客户邮件，或在 Cursor 中写代码、查看一项相关任务正好在这个流程里的时候。应用内助手有记忆模式、对你的页面、评论和历史的 RAG，以及按需的帮助目录，更适合长时间工作和结构化规划。大多数团队最终两者都用：MCP 用于快速提问和随手修改，应用内助手用于深入的工作。
如果某个提示做错了怎么办？
每次工具调用都会连同输入和输出记入 AiOperation，因此你能确切看到改了什么。服务器上没有预览步骤：工具被调用时修改就会生效，模型可以先请求一次没有副作用的试运行。智能体能做的删除只有回收站可以恢复的那 4 种（一项任务、一个项目、一张工作区表格、一份文档），管理员可以在“设置 → 智能体”中逐个关闭。读取操作不需要撤销，它们只返回数据。
我能用自己的 AI 智能体（不是 Claude 或 ChatGPT）吗？
能。MCP 服务器使用 MCP 标准的开放 Streamable HTTP 传输，任何实现该协议的客户端都可以与 Onplana 配合使用，我们无需为单个客户端做任何工作。如果你在构建自己的智能体，请参阅 /mcp/how-we-built-it 上技术文章中的架构说明，以及 /mcp 上公开文档中的工具目录。
我组织内的搜索是如何建立索引的？
BM25 加向量的混合搜索。BM25 处理精确匹配（名为“Q3 Launch”的项目在搜索“Q3 Launch”时出现）；向量层处理语义匹配（搜索“阻碍”能找到风险和逾期的依赖关系，即使原文没有出现“阻碍”一词）。两种分数在把最佳结果返回给 AI 客户端之前，用 Reciprocal Rank Fusion 合并。随着你创建和修改内容，索引会持续更新。
“It combines enterprise-grade project management features like Gantt charts, dependencies, and portfolio management with a modern AI-powered and collaborative experience. It feels like a strong modern alternative for organizations moving away from Microsoft Project.”
从这里到 Claude 回答“有什么逾期了？”只需两分钟。
Free 方案包含 MCP 服务器。PAT 范围 MCP_AGENT 是入口。混合搜索和按方案提供的工具都已包含；每次调用都有记录，所有者和管理员可以查看智能体审计日志，Enterprise 方案及以上。