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Introdução à integração MCP

Guia completo da integração com o Model Context Protocol (MCP) no Priorize.me

O Model Context Protocol (MCP) permite que agentes de IA interajam com o Priorize.me, viabilizando fluxos de gestão de tarefas assistidos por IA.

O que é o MCP?

O Model Context Protocol é um protocolo padronizado que permite que assistentes de IA interajam com segurança com ferramentas e fontes de dados externas. Com a integração MCP, agentes de IA podem:

  • Ler as listas de tarefas dos seus boards
  • Criar novas tarefas
  • Atualizar status e detalhes de tarefas
  • Mover tarefas entre quadrantes
  • Consultar o histórico de atividade de um board

Por que MCP no Priorize.me?

Dica

Com o MCP, um agente como o Claude Desktop ou o Cursor lista, cria e move tarefas nos boards que você liberar, com as permissões da sua conta.

Principais benefícios

  1. Pedidos em linguagem natural: você descreve o que quer em português e o agente chama as ferramentas, sem você clicar pela interface
  2. Ajuda para classificar: o agente lê o board e sugere um quadrante para cada tarefa; para revisar antes de mudar o board, ele envia uma proposta com submit_board_proposal
  3. Cliente à sua escolha: qualquer cliente MCP que rode um servidor local por stdio, como o Claude Desktop e o Cursor
  4. Acesso restrito: o servidor roda na sua máquina e só enxerga os boards listados em allowedBoardIds. As tarefas continuam no Priorize.me e, quando o agente lê uma tarefa, o conteúdo segue para o provedor do modelo que você usa.

Visão geral da arquitetura

mermaid
graph TD
    A[Agente de IA] -->|Protocolo MCP| B[Servidor MCP]
    B -->|Cliente Supabase| C[Banco de dados do Priorize.me]
    B -->|Autenticação de sessão| D[Autenticação]

    subgraph "Ambiente local"
        B
        E[Arquivos de configuração]
    end

    subgraph "Supabase Cloud"
        C
        D
    end

Componentes principais

  1. Servidor MCP: servidor local que implementa o protocolo MCP
  2. Autenticação de sessão: autenticação segura baseada em token
  3. Definições de ferramentas: operações individuais disponíveis para agentes de IA
  4. Configuração: arquivos de configuração JSON locais

Primeiros passos

Siga nosso Guia de instalação para começar.

Ferramentas MCP disponíveis

O servidor MCP do Priorize.me oferece as seguintes ferramentas:

Operações de leitura

  • list_boards - lista os boards liberados em allowedBoardIds que a sua conta acessa
  • list_tasks - lista tarefas de um board específico, com as tags de cada uma
  • list_board_tags - lista as tags do board, para usar ao criar ou editar tarefas
  • get_task_activity - obtém o histórico de atividade de um board
  • list_board_proposals - lista as propostas enviadas e o resultado da revisão humana

Operações de escrita

  • create_task - cria uma nova tarefa
  • update_task - atualiza os detalhes de uma tarefa
  • move_task - move uma tarefa entre quadrantes
  • complete_task - marca uma tarefa como concluída
  • discard_task - descarta uma tarefa, sem apagá-la
  • reopen_task - reabre uma tarefa concluída ou descartada
  • submit_board_proposal - envia um resumo ou sugestões de quadrante para revisão humana, sem alterar tarefas

As ferramentas de escrita só aparecem quando a configuração tem allowWrites: true.

Modelo de segurança

Atenção

Mantenha sempre os arquivos de configuração MCP fora do seu repositório. Eles contêm tokens de sessão sensíveis.

Principais recursos de segurança

  1. Sessão própria do MCP: você gera a sessão no app em Conectar agente (MCP), separada da sessão do navegador
  2. Permissões por board: agentes só acessam os boards aos quais foram explicitamente autorizados
  3. Escrita desligada por padrão: sem allowWrites: true, o agente só lê
  4. Configuração local: a configuração e a sessão ficam num arquivo na sua máquina
  5. Conteúdo enviado ao modelo: o que o agente lê (títulos, descrições, tags, histórico) vai para o provedor do modelo que o seu cliente usa, sob os termos desse provedor

Exemplo de uso

Peça ao agente, no chat do seu cliente:

text
Liste as tarefas do Backlog do board Pessoal e sugira um quadrante para cada uma.

O agente chama list_boards para achar o ID do board e list_tasks com quadrant: "backlog" para ler as tarefas. Com as sugestões prontas, você pode pedir que ele mova as tarefas (move_task) ou que envie as sugestões para revisão no app (submit_board_proposal). As duas ferramentas exigem allowWrites: true.

Próximos passos