Воркеры и подключение MCP

Шаг 1. Создайте воркера

В AgentBoard откройте Workers → Add worker. Выберите профиль клиента: Codex, Claude Code, Gemini CLI, Cursor, OpenCode, Ollama via OpenCode, VS Code Copilot или другой MCP-клиент. Профиль заполняет типичные возможности (код, тесты, Git); вы можете их поменять. Имя видно на доске, а Slug — короткий идентификатор без пробелов для команды MCP. Нажмите Save.

Один воркер соответствует одной AI-личности. Для разных клиентов или команд создайте разных воркеров. Профиль возможностей описывает специализацию, но не расширяет права AI на этапы задач.

Шаг 2. Скопируйте конфигурацию

Откройте созданного воркера. В блоке MCP diagnostics показан конфигурационный фрагмент и файл, куда его добавить. Нажмите Copy MCP config. Если файл уже существует, добавьте предложенный сервер в существующий объект mcpServers/servers/mcp, не стирая другие серверы.

Главная команда выглядит так:

agentboard mcp --project C:\Projects\MyFirstProject --worker codex

--project должен указывать на папку, которую вы зарегистрировали через agentboard init. --worker — Slug созданного воркера. MCP-клиент запускает эту команду сам, когда ему нужны инструменты. В браузере AgentBoard веб-сервер может работать отдельно.

В блоке диагностики после проверки указан абсолютный путь к запущенному agentboard.exe. Он особенно полезен при установке из ZIP. При установке через Scoop можно использовать команду agentboard, если клиент видит тот же PATH.

Шаг 3. Добавьте сервер в свой клиент

В интерфейсе воркера уже есть готовый фрагмент. Ниже пояснение, где он используется:

Клиент	Куда вставить	Как проверить на стороне клиента
Codex	`%USERPROFILE%\.codex\config.toml`, секция `[mcp_servers.agentboard_<slug>]`	`codex mcp list`
Claude Code	`.mcp.json` в папке проекта	`claude mcp list`
Gemini CLI	`%USERPROFILE%\.gemini\settings.json`, объект `mcpServers`	`/mcp list` в Gemini CLI
Cursor	`.cursor\mcp.json` проекта	список MCP-серверов в настройках Cursor
OpenCode	`opencode.json` проекта, объект `mcp`	список MCP-инструментов в OpenCode
VS Code Copilot	`.vscode\mcp.json` проекта, объект `servers`	команда MCP: List Servers

Для Codex и Claude Code пример с проектом C:\Projects\MyFirstProject и воркером codex:

# %USERPROFILE%\.codex\config.toml
[mcp_servers.agentboard_codex]
command = "agentboard"
args = ["mcp", "--project", "C:\\Projects\\MyFirstProject", "--worker", "codex"]

{
  "mcpServers": {
    "agentboard_codex": {
      "type": "stdio",
      "command": "agentboard",
      "args": ["mcp", "--project", "C:\\Projects\\MyFirstProject", "--worker", "codex"]
    }
  }
}

В JSON обратная косая черта Windows удваивается; готовый фрагмент из интерфейса делает это автоматически. Если используете --db с нестандартной базой, добавьте его в args MCP-конфигурации и укажите тот же путь, что при запуске open.

Ollama предоставляет локальную модель, но не заменяет MCP-клиент. Профиль Ollama via OpenCode генерирует MCP-настройку для OpenCode; отдельно настройте OpenCode на модель Ollama. Другой MCP-совместимый клиент с Ollama тоже подходит.

Шаг 4. Проверьте подключение

Откройте карточку воркера и нажмите Check again. Server check должен показать число MCP-инструментов. Это внутренняя проверка протокола и обнаружения инструментов сервера.
Запустите или перезапустите AI-клиент после добавления файла конфигурации. Попросите его вызвать get_my_board.
В AgentBoard появится Client connected и новая сессия в списке. Только это подтверждает подключение именно вашего клиента. Если есть инструменты, но клиент не подключён, проверьте путь к программе, имя файла конфигурации и его JSON/TOML-синтаксис.

Начинайте рабочую сессию с get_my_board. AI не получает задачи из Backlog и Complete, даже если знает их ID. AI не может притвориться человеком и не имеет общей команды «перенести куда угодно». Работа с файловой системой вне AgentBoard зависит от возможностей и песочницы выбранного клиента.

Официальные инструкции клиентов: Codex, Claude Code, Gemini CLI, Cursor, OpenCode, VS Code.