שרת Kanban MCP ל-ChatGPT, Claude, Cursor ו-Codex

מאת Andrei Finogeev, מייסד Weft · עודכן ב-11 בנובמבר 2026

Weft הוא לוח Kanban מתארח — Backlog, Todo, Doing, Done, עם ספרינטים אופציונליים — ושרת ה-MCP שלו נמצא בכתובת https://letsweft.com/api/mcp. הוסיפו את הכתובת הזו ללקוח ה-AI שלכם והתחברו פעם אחת עם OAuth; אין מה להתקין או להריץ מקומית. מאותו רגע העוזר קורא את הלוח, יוצר ומזיז כרטיסים, תופס כרטיס לפני שהוא עובד עליו כדי ששני סוכנים לעולם לא ייקחו את אותו אחד, מדווח על התקדמות, שואל אתכם כשההחלטה שלכם, וסוגר את הכרטיס עם מה שעשה. חינם ל-50 משימות ו-200 קריאות AI בחודש.

כתובת שרת ה-MCP

https://letsweft.com/api/mcp

Streamable HTTP · OAuth, או טוקן גישה אישי · 32 כלים

צרו לוח בחינם כל 30+ לקוחות ה-AI

הוסיפו אותו ללקוח ה-AI שלכם

ChatGPT

פתיחת Weft ב-ChatGPT — או הגדירו אותו ידנית:

1פתחו את Plugins בסרגל הצד של ChatGPT — או Settings → Plugins.
2חפשו "Weft" ופתחו את הרישום.
3לחצו על "Connect" ועברו על מה ש-Weft יכול לגשת אליו.
4התחברו עם חשבון ה-Weft שלכם בחלון הקופץ שנפתח.

תייגו את הפלאגין עם @ בכל שיחה: "@Weft מה יש על הלוח שלי?" — או בחרו את Weft מתפריט ה-+. אם דילגתם על ההגדרה, ChatGPT יציע לחבר אותו ישר מתוך השיחה.

Claude Desktop

1פתחו את Claude Desktop → Settings → Connectors.
2לחצו על "Add custom connector".
3הדביקו את כתובת ה-MCP של Weft שמופיעה למטה ושמרו.
4השלימו את OAuth בחלון הדפדפן שנפתח.

פתחו שיחה חדשה ושאלו: "מה יש על לוח ה-Weft שלי?". Claude שולף את מצב הלוח דרך המחבר של Weft.

Claude Code

bash

claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp

הריצו `claude` בכל פרויקט ושאלו: "מה יש על הלוח שלי?". בפעם הראשונה ייפתח חלון דפדפן להשלמת OAuth.

Cursor

הוספה ל-Cursor — או הגדירו אותו ידנית:

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "weft": {
      "url": "https://letsweft.com/api/mcp"
    }
  }
}

פתחו את Cursor → Settings → MCP. אחרי השלמת OAuth השרת "weft" אמור להופיע עם נורית ירוקה.

Codex CLI

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.weft]
url = "https://letsweft.com/api/mcp"

הריצו `codex mcp login weft` כדי להתחבר דרך הדפדפן, ואז הפעילו `codex` ושאלו: "מה יש על הלוח שלי?". הפקודה `/mcp` מציגה את השרת המחובר ואת הכלים שלו.

VS Code

התקנת התוסף של Weft — או הגדירו אותו ידנית:

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "weft": {
      "type": "http",
      "url": "https://letsweft.com/api/mcp"
    }
  }
}

פתחו את Chat, העבירו את בורר המצבים ל-Agent ושאלו: "מה יש על הלוח שלי?". בפעם הראשונה ייפתח חלון דפדפן ל-OAuth. "MCP: List Servers" אמור להציג את weft במצב Running.

Windsurf

1פתחו את Windsurf → Settings → Cascade → MCP servers.
2לחצו על "Add server" ובחרו Remote (HTTP).
3הדביקו את כתובת ה-MCP של Weft שלמטה ושמרו.
4השלימו את OAuth בחלון הדפדפן שנפתח.

פתחו את Cascade ושאלו: "מה יש על הלוח שלי?". Cascade מסמן תשובות שהשתמשו בשרת של Weft.

Gemini CLI

bash

gemini extensions install https://github.com/AndreiFinogeev/weft-gemini-extension

הריצו `gemini` ושאלו: "מה יש על לוח ה-weft שלי?". בשימוש הראשון ייפתח דפדפן ל-OAuth. הפקודה `gemini extensions list` אמורה להציג את "weft".

בנוי לסוכנים, לא רק בשבילכם

תפיסה, לא התנגשויות

start_task שם חכירה על כרטיס לפני שסוכן עובד עליו. סוכן שני שמבקש עבודה מקבל כרטיס אחר, וכרטיס שהסוכן שלו השתתק מוצע מחדש כשהחכירה פגה.

התקדמות וקבלות

report_progress שומר על התפיסה בחיים בזמן שהסוכן עובד; complete_task סוגר את הכרטיס עם מה שנעשה, מה שלא, וקישורים שאפשר לבדוק.

שאלות מחכות לכם

request_input שם שאלה עם אפשרויות בדואר הנכנס שלכם — בווב ובטלפון — במקום לתת לסוכן לנחש משהו שרק אתם יכולים להחליט.

תשומת הלב שלכם קובעת את הקצב

כשיותר מדי עבודה גמורה מחכה לבדיקה שלכם, הסוכנים מפסיקים להתחיל כרטיסים חדשים. זו מגבלת העבודה בתהליך של Kanban, מיושמת עליכם.

אתם מחליטים מה כל AI רשאי לעשות

תנו לכל עוזר מחובר גישה מלאה, גישת כתיבה או קריאה בלבד, ונתקו אותו בלחיצה אחת. כרטיסים שנמחקו עוברים לאשפה, ולא נעלמים מיד מהעולם.

לוח Weft בטלפון, עמודת Doing: שלוש משימות שעוזר AI לקח, כל אחת מסומנת AI — העוזרים לוקחים את המשימה הבאה; כל כרטיס מראה מי עובד עליו.

משימה שהושלמה ב-Weft ונוצרה על ידי AI, עם התוצאה שהעוזר רשם: מה הוא תיקן ושהרצת 40 בדיקות עברה — כשעוזר מסיים, הוא משאיר קבלה: מה עשה ואיך בדק.

32 הכלים

כל כלי מצהיר אם הוא רק קורא, כותב או מסיר משהו, כך שהלקוח שלכם יודע מתי לשאול אתכם קודם.

כלי	מה הוא עושה	סוג
search	חיפוש מילות מפתח במשימות, בספרינטים, בהחלטות ובהערות זיכרון. מחזיר עד 50 תוצאות מדורגות {id, title, url}, שה-ids שלהן, עם קידומת לפי סוג, מוזנים ל-fetch.	קריאה
fetch	שליפת התוכן המלא של תוצאת חיפוש אחת — כותרת, ייצוג טקסטואלי, כתובת המקור ומטא-דאטה מובנים. מקבל את ה-id עם הקידומת ש-search החזיר.	קריאה
initialize_board	יצירת עמודות ברירת המחדל Backlog, Todo, Doing ו-Done בלוח ה-Weft שלכם אם אין עמודות — ההגדרה בקריאה אחת לפני שסוכן AI מנהל משימות. אידמפוטנטי.	כתיבה
get_board_state	החזרת תדריך תמציתי על לוח ה-Scrumban של המשתמש: עמודות, הספרינט הפעיל, Doing, משימות באיחור וסגירות אחרונות, בערך פי 30 קטן יותר מתמונת מצב מלאה.	קריאה
list_columns	רשימת כל העמודות בלוח, לפי הסדר — id, שם ומיקום לכל אחת, כך שסוכן יודע בדיוק לאן משימה יכולה לזוז.	קריאה
list_tasks	החזרת המשימות של המשתמש המחובר, עם סינון אופציונלי לפי עמודה, ספרינט, פרויקט (שם או id), יוצר (אדם או AI) או מבצע (assignee).	קריאה
create_task	יצירת משימה חדשה בלוח של המשתמש. נוחתת ב-Backlog אם לא נקבעה עמודה. העדיפות ברירת המחדל היא בינונית. לשימוש כשהמשתמש מבקש להוסיף משימה.	כתיבה
bulk_create_tasks	יצירה של עד 1000 משימות בקריאה אטומית אחת — ייבוא קבצי ייצוא מ-Linear/Jira/Notion/Trello או כל רשימה של 3+ משימות, בחיוב של קריאת AI אחת בלבד מהמכסה.	כתיבה
update_task	עדכון שדות של משימה קיימת. רק השדות שמעבירים משתנים; שדות שהושמטו נשמרים — עם חריג אחד: ניקוי requiresReview נדחה עבור סוכן, והדחייה מבטלת את כל העדכון.	כתיבה
move_task	העברת משימה לעמודה ולמיקום אחרים. מעבר לעמודה עם semantic='doing' מתחיל מדידת cycle time; מעבר ל-semantic='done' רושם את זמן ההשלמה.	כתיבה
start_task	ה-AI קורא לזה ברגע שהוא מתחיל לבצע משימה — הכרטיס עובר ל-Doing, כך שהמשתמש וכל לקוח מחובר אחר רואים אותו בתהליך (ולא לוקחים אותו פעמיים). מתחיל מדידת cycle time; משימה בלי מבצע נתפסת על ידי הסוכן שקורא (מבצע קיים לעולם לא נדרס). אין צורך ב-id של עמודה.	כתיבה
report_progress	להגיד שאתם עדיין עובדים. תפיסה של משימה פגה אם הלקוח משתתק, וזה מחדש אותה. בלי דופק, משימה ארוכה נחשבת נטושה ומוצעת למישהו אחר — בכוונה, כי סוכן שמת באמצע ריצה לא מדווח כלום, ולכן שתיקה היא האות היחיד שיש ללוח.	כתיבה
request_input	לשאול את האדם משהו שרק הוא יכול להחליט, ולחכות בלי לאבד את התפיסה על המשימה. אם הוא ליד הלקוח שלו, מופיע שם טופס והתשובה חוזרת בתוך אותה קריאה — הסוכן ממשיך באותו הקשר, עם אותה תפיסה. אם הוא לא זמין, הקריאה חוזרת במצב parked והשאלה מחכה בתור שלו; התשובה מגיעה לסוכן ב-start_task או ב-get_my_work הבאים שלו. לדברים בלתי הפיכים ולעמימות אמיתית, לא ל-"אפשר להמשיך?" — כל שאלה צורכת מאותו תקציב תשומת לב שמגביל עבודה חדשה.	כתיבה
submit_answer	מחזיר את מה שהאדם אמר על שאלה שהסוכן העלה, ומחזיר את העבודה עם אותם runId וחכירה, כך שהיא ממשיכה באותו ניסיון ולא מתחילה ניסיון חדש מאפס. מסומן כתשובה שהועברה, ולעולם לא כפעולה של האדם עצמו — תשובה שסוכן העביר ולחיצה שאדם עשה הן סוגים שונים של ראיה, והלוח מפריד ביניהן. אם כבר ענו על השאלה באפליקציית Weft, מוחזרת התשובה הזו במקום שגיאה: מה שחשוב הוא שהסוכן ימשיך עם התשובה הנכונה.	כתיבה
get_my_work	לשאול מה לעשות עכשיו במקום לקרוא את כל הלוח ולנחש. מחזיר את המשימות שהוקצו ללקוח הזה, מה כבר מחכה לאדם, והאם יש מקום בתור תשומת הלב. הוא גם מציין מה באיחור ומה צריך להסתיים או להתחיל השבוע, כך שסוכן שומע על דדליין בלי לשאול. כשהתור מלא, הצעד המועיל הוא לעזור לפנות אותו, לא להתחיל משהו חדש — וזה נאמר לפני שנבחרת משימה.	קריאה
complete_task	ה-AI קורא לזה כשהעבודה באמת הסתיימה — הכרטיס עובר ל-Done עם זמן השלמה רשום, וה-outcome האופציונלי (מה נעשה, איפה התוצאה נמצאת) מתווסף לכרטיס כהערת "Outcome (AI, date)". אין צורך ב-id של עמודה. עבודה שמסומנת כצריכה אתכם לא עוברת ל-Done: היא הולכת לתור שלכם עם הקבלה מצורפת, ואם הסוכן אמר מה יעשה הלאה, האישור מאשר בדיוק את הצעד הזה ומחזיר אותו לסוכן. אם למשימה יש תוכנית אימות, השרת מריץ את הבדיקות שלה כאן ועכשיו — מוריד את הכתובת, מחפש את הציטוט, משווה את ה-hash: תוכנית executable/state_delta שכל הבדיקות החוסמות שלה עוברות נסגרת כמאומתת על ידי השרת; בדיקה חוסמת שנכשלה משאירה את הכרטיס מחוץ ל-Done ומראה לסוכן מה השרת ראה.	כתיבה
record_decision	כלי אחד, שני שימושים, טבלת רישום אחת. (1) העברת הכרעה שנתתם בשיחה על עבודה גמורה שמחכה לכם — אושר, להחזיר לתיקון, לבטל, אחר כך — שמוציאה את הכרטיס מתור הבדיקה; הרשומה נשמרת כהכרעה שהועברה ולא כפעולה שלכם באפליקציה, וההבדל הזה נשאר גלוי בכוונה. (2) תיעוד החלטה עצמאית ששווה לזכור — 'בחרנו Neon על פני Supabase', לקח שנלמד — כרשומת MADR-lite בלתי ניתנת לשינוי, עם האפשרויות שנשקלו והתנאי שבו חוזרים לבחון אותה. רשומות לעולם לא נערכות: החלטה חדשה עם supersedesId מחליפה ישנה, והישנה נשארת קריאה כמו שהייתה ביום שבו התקבלה. הרשומות האלה הן מה ש-get_context מגיש לכל סוכן בשבוע הבא.	כתיבה
get_context	ההחלטות והלקחים החיים של ה-workspace, ארוזים לתקציב טוקנים, החדשים קודם — מה שסוכן צריך לקרוא לפני שהוא מתחיל משהו לא טריוויאלי. נגזר מהחלטות שתועדו ולא נכתב כמסמך, ולכן לא יכול להתיישן: החלטה שהוחלפה נושרת ברגע שמתועדת ההחלטה שמחליפה אותה, ולכל שורה יש תאריך. אפשר לצמצם לפרויקט או למשימה; שורות שלא נכנסות לתקציב נספרות, ולעולם לא מוסתרות בשקט.	קריאה
get_task_history	מה קרה למשימה, ולא רק השדות הנוכחיים שלה. שלושה מצבים: 'summary' (ברירת מחדל, ≤500 טוקנים — הכרטיס, הקבלה האחרונה שלו, ספירות), 'decisions' (כל החלטה שתועדה לגביו, כולל הכרעות והסיבות שלהן — הסיבה להחזרה לתיקון שורדת כאן גם אחרי שאישור מאוחר יותר דורס את הכרטיס), 'full' (היומן הגולמי, מוגבל ל-100 אירועים ואומר זאת). קיים כי יומן ביקורת מפורט מדי לקריאה ישירה, ושורת המשימה מחזיקה תמיד רק את ההכרעה האחרונה.	קריאה
trash_task	העברת משימה לאשפה בלוח ה-Weft שלכם. ניתנת לשחזור במשך 30 יום דרך restore_task, ואחר כך משימה מתוזמנת מוחקת אותה לצמיתות.	הסרה
restore_task	שחזור משימה מהאשפה בתוך 30 יום מההעברה לאשפה. המשימה חוזרת ללוח למקום שבו הייתה, שלמה לחלוטין — כך שמייסד יחיד לעולם לא מאבד עבודה בגלל מחיקה בטעות.	כתיבה
archive_done_tasks	ניקוי עמודת Done: כל משימה בה יוצאת מהלוח לארכיון — עדיין נמצאת דרך search/fetch ועדיין מוצגת בהיסטוריה של הספרינט שלה, לעולם לא נמחקת. השלמת ספרינט מעבירה לארכיון אוטומטית את המשימות שהסתיימו בו; זה מטפל בכל השאר. הוא לוקח את כל העמודה בקריאה אחת, בלי ספירה ובלי דרך חזרה מממשק ה-MCP — restore_task משחזר מהאשפה, לא מהארכיון — ולכן הוא מסומן כהרסני: לקוח צריך לאשר עם המשתמש לפני שהוא קורא לו.	הסרה
list_projects	רשימת הפרויקטים של הלוח — הקשרים קלים (סטארטאפ, לקוח, אישי) שמשימה יכולה להשתייך אליהם. לא כולל פרויקטים בארכיון, אלא אם includeArchived מוגדר.	קריאה
create_project	יצירת הקשר של פרויקט. השם ייחודי בכל לוח; הצבע נבחר כברירת מחדל מפלטה מתחלפת; url הוא האתר של הפרויקט, שה-favicon שלו מוצג על כרטיסי המשימות.	כתיבה
update_project	שינוי שם של פרויקט, שינוי הצבע או כתובת האתר שלו, או העברה לארכיון/הוצאה ממנו. פרויקטים בארכיון נעלמים מרשימות הבחירה; המשימות שלהם שומרות על השיוך.	כתיבה
list_sprints	רשימת כל הספרינטים (מתוכננים, פעילים, שהושלמו, בארכיון) של המשתמש, כך שמייסד יחיד או סוכן יכולים לסקור את היסטוריית הספרינטים והסטטוס הנוכחי בלי לפתוח את האפליקציה.	קריאה
get_active_sprint	החזרת הספרינט הפעיל כרגע, או null אם אין ספרינט רץ — כך שמייסד יחיד או סוכן יכולים לבדוק את היעד הנוכחי בלי לפתוח את האפליקציה.	קריאה
create_sprint	יצירת ספרינט חדש בסטטוס "planned" בלוח ה-Weft שלכם, מוכן לתזמון עם יעד ותאריכים. השתמשו ב-start_sprint בנפרד כשמוכנים להתחיל לעבוד.	כתיבה
start_sprint	העברת ספרינט מתוכנן לסטטוס פעיל. רק ספרינט אחד יכול להיות פעיל בכל פעם, בכל תוכנית — אם ספרינט אחר רץ, הקריאה נכשלת ומציינת אותו; השלימו קודם את הספרינט הזה, ואז נסו שוב.	כתיבה
complete_sprint	סיום הספרינט הפעיל. המשימות שהסתיימו בו עוברות לארכיון בהיסטוריה של הספרינט — יוצאות מעמודת Done של הלוח, עדיין ניתנות לחיפוש ומוצגות בעמוד של הספרינט. משימות שלא הסתיימו נשארות על הלוח, משויכות לספרינט. אי אפשר לבטל דרך MCP — לקוחות צריכים לאשר כשהכוונה לא ברורה.	הסרה
add_task_to_sprint	שיוך משימה קיימת לספרינט, כך שתופיע בהיקף שלו וב-burndown שלו. אידמפוטנטי — קריאה כפולה לא משפיעה מעבר לראשונה, ולכן בטוח לנסות שוב.	כתיבה
remove_task_from_sprint	ניתוק משימה מהספרינט הנוכחי שלה בלי למחוק אותה — המשימה נשארת על הלוח בעמודה שלה, פשוט כבר לא בהיקף של הספרינט הזה או של ה-burndown שלו.	כתיבה

שאלות

מה זה שרת Kanban MCP?

שרת MCP (Model Context Protocol) שחושף לוח Kanban ככלים שעוזר AI יכול לקרוא להם: להציג את העמודות, לקרוא כרטיסים, ליצור כרטיס, להעביר אותו ל-Doing או ל-Done. השרת של Weft מתארח, כך שמוסיפים כתובת במקום להריץ תהליך במחשב שלכם.

צריך להתקין או להריץ משהו?

לא. הוסיפו את https://letsweft.com/api/mcp ללקוח ה-AI שלכם והתחברו עם OAuth. לקוחות בלי OAuth משתמשים בטוקן גישה אישי מ-הגדרות ← טוקני גישה.

האם זה חינם?

כן, ל-50 משימות ו-200 קריאות AI בחודש. Pro מסיר את המגבלות ב-$7 למושב לחודש, או $60 למושב לשנה.

זה עובד עם ChatGPT Free?

כן. Weft נמצא ב-Plugin directory של ChatGPT ועובד בכל תוכנית של ChatGPT, כולל Free. הוספת כתובת MCP גולמית ב-ChatGPT היא פיצ'ר של Business, Enterprise ו-Edu, אבל לא צריך אותה בשביל Weft.

שני סוכנים יכולים לחלוק לוח אחד?

כן — בשביל זה הלוח קיים. כל סוכן תופס כרטיס עם start_task לפני שהוא עובד עליו, כך שהם לא לוקחים את אותו כרטיס, וכל כרטיס מראה אם AI או אדם יצר או סיים אותו.

במה זה שונה משרת Kanban MCP מקומי?

שרתי Kanban MCP בקוד פתוח רצים על המחשב שלכם ושומרים את הלוח בקובץ או במסד נתונים מקומי, כך שרק הסוכנים באותו מחשב רואים אותו. Weft הוא לוח משותף ומתארח: אותם כרטיסים ב-ChatGPT, Claude, Cursor, Codex, באפליקציית הווב ובאפליקציות ל-iOS ול-Android, בשבילכם ובשביל הצוות שלכם.