Kanban MCP server pre ChatGPT, Claude, Cursor a Codex

Autor: Andrei Finogeev, zakladateľ Weftu · Aktualizované 11. novembra 2026

Weft je hostovaná kanban nástenka — Backlog, Todo, Doing, Done, s voliteľnými sprintmi — a jej MCP server je na https://letsweft.com/api/mcp. Pridaj túto URL do svojho AI klienta a raz sa prihlás cez OAuth; nič sa neinštaluje ani nespúšťa lokálne. Odvtedy asistent číta nástenku, vytvára a presúva karty, pred prácou si kartu zaberie, aby dvaja agenti nikdy nevzali tú istú, hlási priebeh, opýta sa ťa, keď je rozhodnutie na tebe, a zatvorí kartu s tým, čo urobil. Zadarmo pre 50 úloh a 200 AI volaní mesačne.

URL MCP servera

https://letsweft.com/api/mcp

Streamable HTTP · OAuth alebo osobný prístupový token · nástroje: 32

Vytvoriť nástenku zadarmo Všetkých 30+ AI klientov

Pridaj ho do svojho AI klienta

ChatGPT

Otvoriť Weft v ChatGPT — alebo ho nastav ručne:

1Otvor Plugins v bočnom paneli ChatGPT — alebo Settings → Plugins.
2Vyhľadaj „Weft“ a otvor jeho zápis.
3Klikni na „Connect“ a prejdi si, k čomu má Weft prístup.
4Vo vyskakovacom okne sa prihlás svojím účtom Weft.

Spomeň plugin v ľubovoľnom chate cez @: „@Weft čo mám na nástenke?“ — alebo vyber Weft z ponuky +. Ak si nastavenie preskočil, ChatGPT ti pripojenie ponúkne priamo v konverzácii.

Claude Desktop

1Otvor Claude Desktop → Settings → Connectors.
2Klikni na „Add custom connector“.
3Vlož nižšie uvedenú MCP URL Weftu a ulož.
4V okne prehliadača, ktoré sa otvorí, dokonči OAuth.

Začni nový chat a opýtaj sa: „čo mám na nástenke vo Wefte?“. Claude si stav nástenky načíta cez konektor Weftu.

Claude Code

bash

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

Spusti `claude` v ľubovoľnom projekte a opýtaj sa: „čo mám na nástenke?“. Pri prvom spustení sa otvorí okno prehliadača, kde dokončíš OAuth.

Cursor

Pridať do Cursoru — alebo ho nastav ručne:

~/.cursor/mcp.json

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

Otvor Cursor → Settings → MCP. Po dokončení OAuth by sa mal objaviť server „weft“ so zelenou kontrolkou.

Codex CLI

~/.codex/config.toml

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

Spusti `codex mcp login weft` a prihlás sa v prehliadači, potom otvor `codex` a opýtaj sa: „čo mám na nástenke?“. `/mcp` vypíše pripojený server a jeho nástroje.

VS Code

Nainštalovať rozšírenie Weft — alebo ho nastav ručne:

.vscode/mcp.json

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

Otvor chat, prepni výber režimu na Agent a opýtaj sa: „čo mám na nástenke?“. Pri prvom spustení sa otvorí okno prehliadača s OAuth. „MCP: List Servers“ má ukázať weft ako Running.

Windsurf

1Otvor Windsurf → Settings → Cascade → MCP servers.
2Klikni na „Add server“ a zvoľ Remote (HTTP).
3Vlož nižšie uvedenú MCP URL Weftu a ulož.
4V okne prehliadača, ktoré sa otvorí, dokonči OAuth.

Otvor Cascade a opýtaj sa: „čo mám na nástenke?“. Cascade pri odpovediach označí, že použil server Weftu.

Gemini CLI

bash

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

Spusti `gemini` a opýtaj sa: „čo mám na nástenke vo wefte?“. Pri prvom použití sa kvôli OAuth otvorí prehliadač. `gemini extensions list` by mal ukázať „weft“.

Stavaný pre agentov, nielen pre teba

Nároky, nie kolízie

start_task dá na kartu lease skôr, než na nej agent začne pracovať. Druhý agent, ktorý si pýta prácu, dostane inú kartu, a karta, ktorej agent stíchol, sa po vypršaní leasu ponúkne znova.

Priebeh a potvrdenky

report_progress drží nárok nažive, kým agent pracuje; complete_task zatvorí kartu s tým, čo sa urobilo, čo nie, a s odkazmi, ktoré si môžeš overiť.

Otázky počkajú na teba

request_input ti dá otázku s možnosťami do Doručenej pošty — na webe aj v telefóne — namiesto toho, aby agent hádal niečo, o čom môžeš rozhodnúť len ty.

Tempo určuje tvoja pozornosť

Keď na tvoju kontrolu čaká priveľa hotovej práce, agenti prestanú začínať nové karty. To je kanbanový limit rozpracovanej práce, aplikovaný na teba.

Ty rozhoduješ, čo smie každá AI

Každému pripojenému asistentovi daj plný prístup, prístup na zápis alebo len na čítanie, a jedným kliknutím ho odpoj. Zmazané karty idú do koša, nezmiznú rovno zo sveta.

Nástenka Weftu na telefóne, stĺpec Doing: tri úlohy, ktoré si vzal AI asistent, každá označená AI — Asistenti si berú ďalšiu úlohu; na každej karte je vidieť, kto na nej pracuje.

Hotová úloha vo Wefte vytvorená AI, s výsledkom, ktorý asistent zaznamenal: čo opravil a že prešlo 40 behov testov — Keď asistent skončí, nechá potvrdenku: čo urobil a ako to overil.

Nástroje (32)

Každý nástroj deklaruje, či len číta, zapisuje, alebo niečo odstraňuje, takže tvoj klient vie, kedy sa ťa má najprv opýtať.

Nástroj	Čo robí	Druh
search	Vyhľadávanie podľa kľúčových slov v úlohách, sprintoch, rozhodnutiach a poznámkach v pamäti. Vráti najviac 50 zoradených výsledkov {id, title, url}, ktorých id s prefixom podľa druhu sa odovzdávajú do fetch.	Čítanie
fetch	Načíta celý obsah jedného výsledku vyhľadávania — názov, textovú podobu, zdrojovú url a štruktúrované metadáta. Berie id s prefixom, ktoré vrátil search.	Čítanie
initialize_board	Vytvorí na tvojej nástenke Weft predvolené stĺpce Backlog, Todo, Doing a Done, ak žiadne neexistujú — nastavenie jedným volaním predtým, než AI agent začne spravovať úlohy. Idempotentné.	Zápis
get_board_state	Vráti stručný prehľad používateľovej Scrumban nástenky: stĺpce, aktívny sprint, Doing, úlohy po termíne a nedávno uzavreté, asi 30× menší než úplný snímok.	Čítanie
list_columns	Vypíše všetky stĺpce nástenky v poradí — id, názov a pozíciu každého, aby agent presne vedel, kam sa úloha môže presunúť.	Čítanie
list_tasks	Vráti úlohy prihláseného používateľa, voliteľne filtrované podľa stĺpca, sprintu, projektu (názov alebo id), autora (človek alebo AI) či riešiteľa (toho, kto úlohu vykonáva).	Čítanie
create_task	Vytvorí novú úlohu na používateľovej nástenke. Ak nie je zadaný stĺpec, pristane v Backlogu. Priorita je predvolene stredná. Použi, keď používateľ požiada o pridanie úlohy.	Zápis
bulk_create_tasks	Vytvorí až 1000 úloh jedným atomickým volaním — import exportov z Linearu/Jiry/Notionu/Trella alebo akéhokoľvek zoznamu 3+ úloh, pričom spotrebuje len jedno AI volanie z kvóty.	Zápis
update_task	Upraví polia existujúcej úlohy. Zmenia sa len polia, ktoré pošleš; vynechané zostanú zachované — s jednou výnimkou: zrušenie requiresReview sa agentovi zamietne a zamietnutie so sebou vezme celú úpravu.	Zápis
move_task	Presunie úlohu do iného stĺpca a na inú pozíciu. Presun do stĺpca so semantic='doing' spustí meranie cycle time; presun do semantic='done' zaznamená čas dokončenia.	Zápis
start_task	AI to zavolá vo chvíli, keď začne úlohu vykonávať — karta sa presunie do Doing, takže používateľ aj každý iný pripojený klient vidia, že sa na nej pracuje (a nevezmú si ju dvakrát). Spustí meranie cycle time; nepriradenú úlohu si zaberie volajúci agent (existujúci riešiteľ sa nikdy neprepíše). Id stĺpca netreba.	Zápis
report_progress	Povie, že ešte pracuješ. Nárok na úlohu vyprší, ak klient stíchne, a toto volanie ho obnoví. Bez tepu srdca sa dlho bežiaca úloha považuje za opustenú a ponúkne sa niekomu inému — zámerne, pretože agent, ktorý uprostred behu zomrie, nič nenahlási, takže ticho je jediný signál, ktorý nástenka má.	Zápis
request_input	Opýta sa človeka na niečo, o čom môže rozhodnúť len on, a počká bez straty nároku na úlohu. Ak je pri svojom klientovi, zobrazí sa mu tam formulár a odpoveď sa vráti v rámci toho istého volania — agent pokračuje v tom istom kontexte, s tým istým nárokom. Ak je preč, volanie sa vráti ako odložené a otázka čaká v jeho fronte; odpoveď sa k agentovi dostane pri jeho ďalšom start_task alebo get_my_work. Na nevratné a naozaj nejednoznačné veci, nie na „môžem pokračovať?“ — každá otázka míňa ten istý rozpočet pozornosti, ktorý obmedzuje novú prácu.	Zápis
submit_answer	Prinesie späť, čo človek povedal na otázku, ktorú agent položil, a vráti prácu s tým istým runId a leasom, takže pokračuje v tom istom pokuse a nezačína odznova. Označí sa ako sprostredkované, nikdy nie ako vlastný úkon človeka — odpoveď, ktorú doniesol agent, a kliknutie človeka sú rôzne druhy dôkazu a nástenka ich drží oddelene. Ak už otázka bola zodpovedaná v aplikácii Weft, namiesto chyby sa vráti tá odpoveď: dôležité je, aby agent pokračoval so správnou.	Zápis
get_my_work	Opýta sa, čo robiť ďalej, namiesto čítania celej nástenky a hádania. Vráti úlohy priradené tomuto klientovi, čo už čaká na človeka a či je vo fronte pozornosti miesto. Uvedie aj, čo je po termíne a čo má termín alebo začiatok do týždňa, takže agent sa o termíne dozvie bez pýtania. Keď je front plný, užitočným krokom je pomôcť ho vyprázdniť, nie začínať niečo nové — a toto volanie to povie skôr, než sa vyberie úloha.	Čítanie
complete_task	AI to zavolá, keď je práca naozaj hotová — karta sa presunie do Done so zaznamenaným časom dokončenia a voliteľný výsledok (čo sa urobilo, kde je výsledok) sa ku karte pripojí ako poznámka „Outcome (AI, date)“. Id stĺpca netreba. Práca označená ako vyžadujúca teba sa do Done NEpresunie: ide do tvojho frontu s pripojenou potvrdenkou, a ak agent povedal, čo urobí ďalej, prijatím schváliš presne ten krok a vrátiš ho agentovi. Ak má úloha plán overenia, server jeho kontroly vykoná priamo tu — načíta URL, hľadá citát, porovná hash: plán executable/state_delta, ktorého blokujúce kontroly všetky prejdú, sa uzavrie ako overený serverom; neúspešná blokujúca kontrola nechá kartu mimo Done a ukáže agentovi, čo server zistil.	Zápis
record_decision	Jeden nástroj, dve použitia, jedna evidenčná tabuľka. (1) Sprostredkuje verdikt, ktorý si v konverzácii vyslovil o hotovej práci čakajúcej na teba — schválené, vrátiť, zahodiť, neskôr — a odstráni kartu z frontu na kontrolu; záznam sa uloží ako sprostredkovaný, nie ako tvoj úkon v aplikácii, a tento rozdiel sa zámerne drží viditeľný. (2) Zaznamená samostatné rozhodnutie, ktoré sa oplatí pamätať — „vybrali sme Neon namiesto Supabase“, ponaučenie — ako nemenný záznam v štýle MADR-lite so zváženými možnosťami a podmienkou, za ktorej sa k nemu vrátiť. Záznamy sa nikdy neupravujú: nové rozhodnutie so supersedesId nahradí staré a staré zostane čitateľné tak, ako znelo v deň, keď vzniklo. Práve tieto záznamy get_context budúci týždeň podáva každému agentovi.	Zápis
get_context	Platné rozhodnutia a ponaučenia workspace, zhustené do rozpočtu tokenov, najnovšie prvé — to, čo by mal agent prečítať, než začne čokoľvek netriviálne. Odvodené zo zaznamenaných rozhodnutí, nie písané ako dokument, takže nemôže zastarať: nahradené rozhodnutie vypadne vo chvíli, keď sa zaznamená jeho náhrada, a každý riadok nesie svoj dátum. Môžeš ho zúžiť na projekt alebo úlohu; riadky, ktoré sa do rozpočtu nezmestia, sa spočítajú, nikdy potichu neskryjú.	Čítanie
get_task_history	Čo sa s úlohou stalo, nielen jej aktuálne polia. Tri režimy: 'summary' (predvolený, ≤500 tokenov — karta, jej posledná potvrdenka, počty), 'decisions' (každé rozhodnutie, ktoré o nej padlo, vrátane verdiktov a ich dôvodov — dôvod prepracovania tu prežije aj po tom, čo neskoršie prijatie kartu prepíše), 'full' (surový žurnál, obmedzený na 100 udalostí, čo aj uvedie). Existuje preto, lebo audit log je na priame čítanie príliš ukecaný a riadok úlohy vždy drží len posledný verdikt.	Čítanie
trash_task	Presunie úlohu na tvojej nástenke Weft do koša. Obnoviteľná 30 dní cez restore_task, potom ju naplánovaná úloha natrvalo zmaže.	Odstraňuje
restore_task	Obnoví úlohu z koša do 30 dní od jej vyhodenia. Úloha sa vráti na nástenku tam, kde bola, úplne neporušená — takže samostatný zakladateľ nikdy nepríde o prácu omylom zmazanou.	Zápis
archive_done_tasks	Vyprázdni stĺpec Done: každá úloha v ňom odíde z nástenky do archívu — stále ju nájde search/fetch a stále je v histórii svojho sprintu, nikdy sa nezmaže. Uzavretie sprintu archivuje hotové úlohy daného sprintu automaticky; tento nástroj vyrieši zvyšok. Berie celý stĺpec jedným volaním, bez počtu a bez cesty späť z MCP rozhrania — restore_task obnovuje z koša, nie z archívu — preto je označený ako deštruktívny: klient by to mal pred volaním potvrdiť s používateľom.	Odstraňuje
list_projects	Vypíše projekty nástenky — ľahké kontexty (startup, klient, osobné), do ktorých môže úloha patriť. Archivované projekty vynechá, ak nie je nastavené includeArchived.	Čítanie
create_project	Vytvorí kontext projektu. Názov je jedinečný v rámci nástenky; farba je predvolene ďalšia z rotujúcej palety; url je web projektu, ktorého favicon sa zobrazuje na kartách úloh.	Zápis
update_project	Premenuje projekt, zmení jeho farbu alebo url webu, alebo ho archivuje či obnoví z archívu. Archivované projekty zmiznú z výberov; ich úlohy si väzbu zachovajú.	Zápis
list_sprints	Vypíše všetky sprinty používateľa (plánované, aktívne, dokončené, archivované), aby samostatný zakladateľ alebo agent mohol prejsť históriu sprintov a aktuálny stav bez otvárania aplikácie.	Čítanie
get_active_sprint	Vráti práve aktívny sprint, alebo null, ak žiadny sprint nebeží — aby samostatný zakladateľ alebo agent mohol skontrolovať aktuálny cieľ bez otvárania aplikácie.	Čítanie
create_sprint	Vytvorí na tvojej nástenke Weft nový sprint v stave „planned“, pripravený na naplánovanie s cieľom a dátumami. Keď budeš pripravený začať, použi zvlášť start_sprint.	Zápis
start_sprint	Prepne plánovaný sprint do aktívneho stavu. Aktívny môže byť naraz len jeden sprint, v každom pláne — ak beží iný sprint, volanie zlyhá a uvedie ho; najprv ten sprint uzavri a potom to skús znova.	Zápis
complete_sprint	Ukončí aktívny sprint. Jeho hotové úlohy sa archivujú do histórie sprintu — preč zo stĺpca Done na nástenke, stále vyhľadateľné a zobrazené na stránke sprintu. Nedokončené úlohy zostanú na nástenke, priradené k sprintu. Cez MCP sa to nedá vrátiť — klienti by to mali potvrdiť, keď zámer nie je jasný.	Odstraňuje
add_task_to_sprint	Priradí existujúcu úlohu k sprintu, aby sa zobrazila v jeho rozsahu a burndowne. Idempotentné — druhé volanie nemá žiadny ďalší účinok, takže sa dá bezpečne zopakovať.	Zápis
remove_task_from_sprint	Odpojí úlohu od jej aktuálneho sprintu bez zmazania — úloha zostane na nástenke vo svojom stĺpci, len už nepatrí do rozsahu toho sprintu ani jeho burndownu.	Zápis

Otázky

Čo je kanban MCP server?

MCP (Model Context Protocol) server, ktorý sprístupní kanban nástenku ako nástroje, ktoré môže AI asistent volať: vypísať stĺpce, čítať karty, vytvoriť kartu, presunúť ju do Doing alebo Done. Ten od Weftu je hostovaný, takže pridáš URL namiesto toho, aby si na svojom počítači spúšťal proces.

Musím niečo inštalovať alebo spúšťať?

Nie. Pridaj https://letsweft.com/api/mcp do svojho AI klienta a prihlás sa cez OAuth. Klienti bez OAuth použijú osobný prístupový token z Nastavenia → Prístupové tokeny.

Je to zadarmo?

Áno, pre 50 úloh a 200 AI volaní mesačne. Pro limity odstráni za $7 za miesto mesačne alebo $60 za miesto ročne.

Funguje to s ChatGPT Free?

Áno. Weft je v „Plugin directory“ ChatGPT a funguje v každom pláne ChatGPT vrátane Free. Pridanie holej MCP URL v ChatGPT je funkcia plánov Business, Enterprise a Edu, ale pre Weft ju nepotrebuješ.

Môžu dvaja agenti zdieľať jednu nástenku?

Áno — na to nástenka je. Každý agent si pred prácou zaberie kartu cez start_task, takže si nevezmú tú istú, a každá karta ukazuje, či ju vytvorila alebo dokončila AI alebo človek.

Čím sa to líši od lokálneho kanban MCP servera?

Open-source kanban MCP servery bežia na tvojom počítači a nástenku ukladajú do lokálneho súboru alebo databázy, takže ju vidia len agenti na tom počítači. Weft je zdieľaná, hostovaná nástenka: tie isté karty v ChatGPT, Claude, Cursore, Codexe, webovej aplikácii aj v aplikáciách pre iOS a Android, pre teba aj tvoj tím.