MCP 连接器（参考）

TaTi 并不把所有集成逻辑塞进 Web 二进制：每个领域（Slack、云、数据库…）由 MCP 桥提供服务 —— 兼容 Model Context Protocol 的小型 HTTP 服务。用 Docker Compose（或手动）运行后，在界面 设置 → MCP 服务器 注册 URL（仓库预设对应服务名与 /mcp 路径）。界面 预设网格见简介 — 新建 MCP 服务器。

提示

下表端口为 .env.example 默认主机端口，可修改：请保持 .env、docker compose 与 TaTi 中保存的 URL 一致（例如修改 MCP_SLACK_PORT 后，http://localhost:…/mcp 也会变）。

MCP 架构（总览）

该图展示了职责分层：

TaTi UI / API：编排对话，决定调用哪些工具，并汇总结果。
MCP 服务器：通过统一 MCP 接口暴露专用能力（Slack、GitHub、数据库、云、可观测性）。
目标系统：位于 MCP 连接器之后，继续使用各自权限、令牌与防护策略。
核心收益：新增业务域通常只需接入新的 MCP 服务器，无需改动 TaTi 核心。

MCP 调用流程（分步）

一次典型 MCP 调用的执行周期：

用户在 TaTi 中发起请求。
模型判断需要调用 MCP 工具（如 dashboard、SQL、工单、可观测性）。
TaTi 携带必要上下文调用对应 MCP 服务器。
MCP 服务器在外部系统执行动作并返回结构化结果。
TaTi 基于返回数据组织并输出最终答复。

安全提示：实际权限来自服务器使用的令牌/账号，而不是模型本身。

汇总表

连接器	主机端口（默认）	典型 URL（Compose 网络）	关键变量
OpenMetadata	8001	`http://mcp-openmetadata:8001/mcp`	`OPENMETADATA_URL`, `OPENMETADATA_JWT`
Metabase MCP	—（HTTPS）	`https://YOUR-METABASE/api/mcp`	OAuth 2.0 access token，Metabase 侧 `MB_SITE_URL`
Tableau MCP	8024→容器 3927	`http://mcp-tableau:3927/tableau-mcp`	`TABLEAU_SERVER_URL`、`TABLEAU_SITE_NAME`、`TABLEAU_PAT_*`（或 OAuth）
PostgreSQL	8002	`http://mcp-postgres:8002/mcp`	`MCP_POSTGRES_DATABASE_URL`, `MCP_POSTGRES_READ_ONLY`
PDF	8003	`http://mcp-pdf:8003/mcp`	`MCP_PDF_PUBLIC_BASE_URL`
Notion	8004	`http://mcp-notion:8004/mcp`	`MCP_NOTION_TOKEN`
GitHub	8007	`http://mcp-github:8007/mcp`	`MCP_GITHUB_TOKEN`
GitLab	8008	`http://mcp-gitlab:8008/mcp`	`MCP_GITLAB_TOKEN`, `MCP_GITLAB_URL`
Atlassian MCP	—（HTTPS）	`https://mcp.atlassian.com/v1/mcp`	OAuth 2.1 access token
monday.com MCP	—（HTTPS）	`https://mcp.monday.com/mcp`	OAuth access token（可选 `Api-Version` header）
Linear MCP	—（HTTPS）	`https://mcp.linear.app/mcp`	OAuth 2.1 access token
Elasticsearch	8009→容器 8080	`http://mcp-elasticsearch:8080/mcp`	`MCP_ELASTICSEARCH_*`
Discord	8010	`http://mcp-discord:8010/mcp`	`MCP_DISCORD_*`
Filesystem	8011	`http://mcp-filesystem:8011/mcp`	`MCP_FILESYSTEM_ROOT`
AWS	8012	`http://mcp-aws:8012/mcp`	`AWS_*`
Azure	8013	`http://mcp-azure:8013/mcp`	`AZURE_*`
GCP	8014	`http://mcp-gcp:8014/mcp`	`GCP_*`
Email SMTP	8015	`http://mcp-email:8015/mcp`	`SMTP_*`
Dagster	8016	`http://mcp-dagster:8016/mcp`	`DAGSTER_GRAPHQL_URL`, `DAGSTER_API_TOKEN`
Apache Airflow	8017	`http://mcp-airflow:8017/mcp`	`AIRFLOW_BASE_URL`、`AIRFLOW_USERNAME` / `AIRFLOW_PASSWORD`
dbt Cloud	8018	`http://mcp-dbt:8018/mcp`	`DBT_CLOUD_DISCOVERY_URL`、`DBT_CLOUD_TOKEN`、`DBT_CLOUD_ENVIRONMENT_ID`
dbt Core	8019	`http://mcp-dbt-core:8019/mcp`	`DBT_CORE_HOST_PROJECT`、`DBT_PROFILES_DIR`、`DBT_ALLOW_MUTATIONS`
Slack	8006	`http://mcp-slack:8006/mcp`	`MCP_SLACK_*`
Grafana	8020	`http://mcp-grafana:8020/mcp`	`MCP_GRAFANA_*`
Prometheus	8021	`http://mcp-prometheus:8021/mcp`	`MCP_PROMETHEUS_*`
Salesforce MCP	—（HTTPS）	`https://api.salesforce.com/...`	`MCP_SALESFORCE_MCP_URL`, `SALESFORCE_OAUTH_CLIENT_ID`, access token
HubSpot MCP	—（HTTPS）	`https://mcp.hubspot.com/`	HubSpot MCP auth app + OAuth access token
Zendesk MCP	8025	`http://mcp-zendesk:8025/mcp`	`ZENDESK_SUBDOMAIN`, `ZENDESK_EMAIL`, `ZENDESK_API_KEY`
ServiceNow MCP	8026	`http://mcp-servicenow:8026/mcp`	`SERVICENOW_INSTANCE_URL`, basic/token/OAuth auth
Datadog	—（HTTPS）	见 Datadog 小节	`MCP_DATADOG_*` + 头字段
Google Gmail/日历	—（HTTPS）	Google MCP 端点	`GOOGLE_*`, OAuth
Moodle	—（HTTPS）	Moodle 插件 URL	`MCP_MOODLE_*`

下文按角色、典型用途、桥接通常暴露的能力、配置与 常见坑 说明。

MCP OpenMetadata

角色：查询（并可选择性修改）OpenMetadata 元数据的 MCP 工具 —— 表、列、词汇表、标签、血缘、业务属性。

典型用途：「哪张表支撑该报表？」「数据集负责人是谁？」「展示 customers 周围血缘。」

配置：Compose 服务 mcp-openmetadata，端口 8001。TaTi 中 URL：http://mcp-openmetadata:8001/mcp。变量：OPENMETADATA_URL、OPENMETADATA_JWT，可选 OPENMETADATA_ALLOW_MUTATIONS、OPENMETADATA_WRITE_CONFIRM_TOKEN。

WARNING

目录写入敏感：在流程验证前保持 OPENMETADATA_ALLOW_MUTATIONS=false。

MCP Metabase

角色：连接 Metabase 实例内置的 MCP 服务器（/api/mcp），用于探索 BI 元数据、查询 tables 与 metrics、创建 questions，并生成 dashboards。返回结果受授权用户在 Metabase 中的权限限制。

典型用途：

用关键词或自然语言搜索 tables、metrics 与 Metabase questions。
通过 construct_query、execute_query 或 query 构造并执行受控查询。
根据业务 brief 创建 questions 与 dashboards。
使用真实 table 名、字段与示例值生成 file-based dashboards。
将 Metabase 指标上下文与 Slack、Linear、GitHub、Jira 或 monday.com 结合解释 KPI。

Metabase 配置：

使用支持 AI/MCP 的 Metabase 0.61+。
打开 Admin → AI → MCP。
启用 MCP server。
允许需要的客户端（Cursor / VS Code、Claude、ChatGPT），或添加 self-hosted 客户端域名。
确认 Site URL 或 MB_SITE_URL 与 TaTi 使用的公网 URL 完全一致。

TaTi 配置：

在 TaTi 中使用 preset Metabase。
将 URL 替换为你的 endpoint：https://<your-metabase>/api/mcp。

Headers JSON：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_METABASE_ACCESS_TOKEN>"
}

启用服务器并点击 Test。

Metabase 使用内置 OAuth 2.0 server。TaTi 可以使用 Bearer token 调用该 endpoint，但 UI 内还没有完整 OAuth flow。若 OAuth 没有显示授权页就失败，请先检查 MB_SITE_URL / Site URL。

暴露工具：search、get_table、get_table_field_values、get_metric、get_metric_field_values、construct_query、execute_query、query、create_question、create_dashboard。

官方文档：Metabase MCP server

MCP Tableau

角色：连接 Tableau 官方 MCP 服务器（@tableau/mcp-server），访问 Tableau Cloud 或 Tableau Server 中的 published datasources、workbooks、projects、views、custom views、VizQL Data Service 查询、metadata 与 Tableau Pulse。

典型用途：

列出并搜索 Tableau datasources、workbooks、projects 与 views。
读取 published datasource 的字段 metadata。
通过 query-datasource 执行 VizQL 查询。
获取 views 与 custom views 的 CSV 数据或图片。
查询 Tableau Pulse：metric definitions、metrics、subscriptions、insight bundles 与 insight briefs。
将 Tableau KPI 与 Metabase、Slack、Linear、Jira、GitHub 或 monday.com 上下文结合分析。

MCP 架构：Tableau + Atlassian

连接 MCP client、Tableau MCP、Atlassian MCP、Tableau Server/Cloud 与 Confluence 的 MCP 架构图

在这个模型中，MCP client（Cursor、Claude Desktop、VS Code 或 TaTi）负责调度调用：LLM 选择要使用的工具，client 再把请求转发给对应的 MCP server。Tableau MCP 将请求转换为 Tableau Server/Cloud API 调用（REST、Metadata、VizQL、Pulse），而 Atlassian MCP 将动作转发到 Confluence/Jira。LLM 接收 JSON/Markdown 结构化响应后，再组合成面向用户的答案。

部署 Tableau MCP server：

官方服务器不是单一 SaaS endpoint：需要运行 @tableau/mcp-server，并用 Streamable HTTP 暴露给 TaTi。

典型配置：

env

TRANSPORT=http
PORT=3927
SERVER=https://<your-tableau-cloud-or-server>
SITE_NAME=<site-content-url>
PAT_NAME=<personal-access-token-name>
PAT_VALUE=<token-value>

多用户部署建议使用 OAuth：

env

TRANSPORT=http
OAUTH_ISSUER=https://tableau-mcp.example.com

MCP HTTP endpoint 通常是：

txt

https://tableau-mcp.example.com/tableau-mcp

Compose + .env 配置：

在 .env 中填写：TABLEAU_SERVER_URL、TABLEAU_SITE_NAME、TABLEAU_PAT_NAME、TABLEAU_PAT_VALUE。
启动服务：docker compose up -d mcp-tableau。
容器以 TRANSPORT=http 在端口 3927 运行（主机 8024）。

TaTi 配置：

在 TaTi 中使用 preset Tableau。
Compose 默认 URL：http://mcp-tableau:3927/tableau-mcp。
Headers JSON：PAT 模式下留空（Tableau 认证由 mcp-tableau 容器处理）。
启用服务器并点击 Test。

不要把 TaTi 直接指向 https://online.tableau.com 或 Tableau Server URL。TaTi 应指向 Tableau MCP server，再由该服务器调用 Tableau APIs（REST、Metadata、VDS、Pulse）。

暴露工具：list-datasources、list-workbooks、list-projects、list-views、list-custom-views、get-datasource-metadata、get-workbook、get-view-data、get-view-image、get-custom-view-data、get-custom-view-image、query-datasource、search-content、list-all-pulse-metric-definitions、generate-pulse-insight-brief。

官方文档：Tableau MCP · GitHub tableau/tableau-mcp

MCP PostgreSQL

角色：对 Postgres 执行 SQL（常与 TaTi 或业务库同实例，注意边界）。

典型用途：探查 schema、只读分析（SELECT），避免手工拷贝导出。

配置：端口 8002，URL http://mcp-postgres:8002/mcp。变量：MCP_POSTGRES_DATABASE_URL、MCP_POSTGRES_READ_ONLY（探索环境建议 true）。

MCP PDF

角色：生成 PDF 并返回可下载 URL。

配置：端口 8003，MCP_PDF_PUBLIC_BASE_URL 须对跟随链接的浏览器可达。

MCP Notion

角色：通过集成令牌权限访问 Notion 数据库与页面。

配置：端口 8004，MCP_NOTION_TOKEN。

MCP Slack

角色：按 scope 读取历史并发帖；可限制频道。

配置：端口 8006。变量：MCP_SLACK_BOT_TOKEN、MCP_SLACK_TEAM_ID、MCP_SLACK_CHANNEL_IDS（建议限制频道）。

MCP Discord

角色：Discord 侧与 Slack 桥类似 —— 公会频道与机器人权限。

配置：端口 8010，MCP_DISCORD_BOT_TOKEN、MCP_DISCORD_GUILD_ID、MCP_DISCORD_CHANNEL_IDS。

MCP Filesystem

角色：在单一根目录（FILESYSTEM_ROOT）下列表/读（有时写）文件。

配置：端口 8011，MCP_FILESYSTEM_ROOT。生产环境使用专用卷与严格权限。

MCP GitHub

角色：自动化 GitHub 工作流 —— Issue、PR、CI 上下文。

配置：端口 8007，MCP_GITHUB_TOKEN、MCP_WRITE_CONFIRM_TOKEN（保护写入）。

MCP GitLab

角色：项目、Issue、合并请求 —— SaaS 或自建 GitLab。

配置：端口 8008，MCP_GITLAB_TOKEN、MCP_GITLAB_URL。

MCP Elasticsearch

角色：全文检索与索引操作 —— 取决于 MCP 镜像与栈版本。

配置：宿主 8009 映射容器 8080，URL http://mcp-elasticsearch:8080/mcp。变量：MCP_ELASTICSEARCH_URL、凭证、可选 MCP_ELASTICSEARCH_SSL_SKIP_VERIFY。

MCP AWS

角色：AWS API —— 多为只读盘点；变更风险高。

配置：端口 8012，AWS_REGION、AWS_PROFILE 或静态密钥/会话令牌。

MCP Azure

角色：Azure 资源 —— ARM 或桥接暴露的 API。

配置：端口 8013，服务主体或 AZURE_ACCESS_TOKEN。探索场景优先 Reader。

MCP GCP

角色：GCP 项目资源 —— Compute、GKE、存储、IAM 等按服务账号只读。

配置：端口 8014，GCP_PROJECT_ID、GCP_REGION、GCP_SERVICE_ACCOUNT_JSON（切勿提交）。

MCP Email (SMTP)

角色：通过 SMTP 发邮件 —— 不含 IMAP 收件。

配置：端口 8015，SMTP_*，SMTP_ALLOWED_RECIPIENTS 防滥用。

MCP Dagster

角色：通过 GraphQL 驱动 Dagster —— 资产、作业、运行、分区。

配置：端口 8016，DAGSTER_GRAPHQL_URL、DAGSTER_API_TOKEN、DAGSTER_ALLOW_MUTATIONS。

MCP Apache Airflow

角色：通过稳定的 REST API（/api/v1）查询与控制 Apache Airflow：DAG、dag run、任务；可选触发或暂停 DAG。

典型用途：列出 DAG、查看最近一次运行状态、在允许写入时触发运行。

桥能力：读取 DAG 列表与详情、列出/查看 dag run、列出任务；写入（触发运行、暂停/恢复 DAG）需 AIRFLOW_ALLOW_MUTATIONS=true 且 Airflow 账户权限足够。

配置：端口 8017（MCP_AIRFLOW_PORT）；TaTi 中 URL：http://mcp-airflow:8017/mcp。变量：AIRFLOW_BASE_URL（不含 /api/v1）、AIRFLOW_USERNAME / AIRFLOW_PASSWORD、可选 AIRFLOW_API_TOKEN、AIRFLOW_SSL_VERIFY、AIRFLOW_ALLOW_MUTATIONS。

MCP dbt Cloud（Discovery API）

角色：通过 Discovery GraphQL 查询 dbt Cloud 的项目元数据（模型、来源等）。

配置：端口 8018，TaTi URL：http://mcp-dbt:8018/mcp。变量：DBT_CLOUD_DISCOVERY_URL（账户 Access URLs）、DBT_CLOUD_TOKEN（服务令牌）、可选 DBT_CLOUD_ENVIRONMENT_ID、DBT_SSL_VERIFY。

说明：面向 dbt Cloud；本地 dbt Core 项目请用 MCP dbt Core。

MCP dbt Core（本地 CLI）

角色：在容器内对挂载的 dbt 项目目录运行 dbt Core CLI —— parse、ls、compile、manifest 摘要；可选 deps/run/test/build（需 DBT_ALLOW_MUTATIONS=true）。

配置：端口 8019（MCP_DBT_CORE_PORT），TaTi URL：http://mcp-dbt-core:8019/mcp。变量：DBT_CORE_HOST_PROJECT、DBT_CORE_PROJECT_DIR、DBT_PROFILES_DIR、DBT_CORE_TARGET、DBT_ALLOW_MUTATIONS。

说明：镜像内置 dbt-postgres；其他适配器需自行扩展镜像。连接仓库执行 compile/run 需要有效凭证。

MCP Grafana

角色：官方 Grafana MCP —— 仪表盘、文件夹、告警。

配置：端口 8020，MCP_GRAFANA_URL、MCP_GRAFANA_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN，可选组织 ID。

MCP Prometheus

角色：PromQL 查询、target、序列元数据。

配置：端口 8021，MCP_PROMETHEUS_URL，可选认证，MCP_PROMETHEUS_SSL_VERIFY。

MCP Datadog

角色：Datadog 托管 MCP（默认 Compose 不含容器）—— APM、日志、指标视产品而定。

配置：MCP_DATADOG_MCP_URL（美区/欧区）。密钥常以 HTTP 头在 TaTi 配置（DD_API_KEY、DD_APPLICATION_KEY）。

MCP HubSpot

角色：连接 HubSpot 官方远程 MCP 服务器，用于 CRM 与营销数据：contacts、companies、deals、tickets、activities、campaigns、marketing content 与 properties。

该远程服务器不同于 HubSpot Developer MCP server。Developer MCP 面向本地 CLI 开发工具；TaTi 中应使用 https://mcp.hubspot.com/ 访问 CRM / marketing 数据。

配置：

在 HubSpot 中创建 MCP auth app：Development → MCP Auth Apps → Create MCP auth app。
配置与 OAuth 客户端匹配的 Redirect URL。
获取 Client ID 与 Client secret。
通过支持 PKCE 的 OAuth flow 获取 access token。HubSpot 强制要求 PKCE。
在 TaTi preset HubSpot 中使用 URL https://mcp.hubspot.com/。

Headers JSON：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_HUBSPOT_ACCESS_TOKEN>"
}

TaTi 当前可以使用 Bearer token 调用远程 MCP，但 UI 内还没有 HubSpot OAuth PKCE flow。可先用 MCP Inspector 或专用 OAuth 集成生成 token。

MCP Zendesk

角色：通过 reminia/zendesk-mcp-server 连接 Zendesk Support。上游服务器使用 stdio，因此 TaTi 通过本地 Docker bridge mcp-zendesk 暴露应用可调用的 HTTP /mcp endpoint。

典型用途：

分析 ticket 趋势：数量、重复主题、摩擦点、升级情况。
总结对话，并建议 tags、分类或 triage 动作。
读取最近 tickets、获取指定 ticket、查看 ticket comments。
创建 tickets、添加 comments、更新 status、priority、assignee、tags 或 custom fields。
根据重复客户问题发现 Help Center 文档缺口。

暴露的工具：

get_tickets：分页、排序列出最新 tickets。
get_ticket：按 ID 获取 ticket。
get_ticket_comments：获取 ticket comments。
create_ticket_comment：添加 public 或 private comment。
create_ticket：创建 ticket，支持 subject、description、priority、type、tags 与 custom fields。
update_ticket：更新 status、priority、type、assignee、requester、tags、custom fields 或 due date。

服务器还暴露 zendesk://knowledge-base resource，用于 Help Center articles，并提供 analyze-ticket 与 draft-ticket-response prompts。

Zendesk 配置：

创建或选择一个 Zendesk technical user。
生成 Zendesk API key。
在 .env 中填写：ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_KEY。

TaTi 配置：

使用 Docker Compose 启动或重启 mcp-zendesk container。
在 TaTi 中使用 preset Zendesk。
URL：http://mcp-zendesk:8025/mcp。
Headers JSON 留空；Zendesk 认证由 container 通过 .env 处理。
启用服务器并点击 Test。

该服务器可以写入 Zendesk（create_ticket、create_ticket_comment、update_ticket）。如果想缩小权限范围，请使用权限受限的 technical account。

文档 / 资源：reminia/zendesk-mcp-server

MCP ServiceNow

角色：通过 michaelbuckner/servicenow-mcp 连接 ServiceNow。上游服务器使用 stdio，因此 TaTi 通过本地 Docker bridge mcp-servicenow 暴露应用可调用的 HTTP /mcp endpoint。

典型用途：

搜索 incidents、users、Knowledge articles 与 ServiceNow records。
读取可用 tables、schemas 与 table records。
创建或更新 incidents。
添加 customer-visible comments 或 internal work notes。
使用 natural language search/update。
谨慎更新 ServiceNow scripts（script includes、business rules、client scripts）。

暴露的资源：

servicenow://incidents 与 servicenow://incidents/{number}
servicenow://users
servicenow://knowledge
servicenow://tables 与 servicenow://tables/{table}
servicenow://schema/{table}

暴露的工具：

create_incident
update_incident
search_records
get_record
perform_query
add_comment
add_work_notes
natural_language_search
natural_language_update
update_script

ServiceNow 配置：

创建或选择一个有 API access 的 technical account。
将 roles 限制在预期范围内（incidents、knowledge、tables/scripts 仅在需要时授予）。
选择认证方式：basic auth、token，或 OAuth client credentials + username/password。

TaTi 配置：

在 .env 中填写：

bash

SERVICENOW_INSTANCE_URL=https://your-instance.service-now.com/
SERVICENOW_USERNAME=
SERVICENOW_PASSWORD=
# Alternative: SERVICENOW_TOKEN 或 SERVICENOW_CLIENT_ID/SECRET + username/password
SERVICENOW_TOKEN=
SERVICENOW_CLIENT_ID=
SERVICENOW_CLIENT_SECRET=
MCP_SERVICENOW_PORT=8026

启动或重启 mcp-servicenow container。
在 TaTi 中使用 preset ServiceNow。
URL：http://mcp-servicenow:8026/mcp。
Headers JSON 留空；ServiceNow 认证由 container 通过 .env 处理。
启用服务器并点击 Test。

该服务器可以写入 ServiceNow（create_incident、update_incident、add_comment、add_work_notes、natural_language_update、update_script）。建议使用权限受限的 technical account，生产环境不要轻易授予 script 权限。

文档 / 资源：michaelbuckner/servicenow-mcp · ServiceNow MCP Client

MCP Atlassian / Jira + Confluence

角色：连接 Atlassian Rovo 远程 MCP 服务器，通过一个连接器访问 Jira、Confluence 与 Compass。适合在 TaTi 中交叉分析 delivery、tickets、文档与产品上下文。

典型用途：

在同一个 prompt 中关联 Jira issue、GitHub PR 与 Confluence 页面。
用 Confluence 上下文总结 Jira tickets。
根据权限创建或补充 Jira issues 与 Confluence pages。
找出没有 PR 的 tickets、没有 ticket 的 PR，或没有文档的 feature。

配置：

在 TaTi 中使用 preset Atlassian (Jira + Confluence)。
URL：https://mcp.atlassian.com/v1/mcp。

Headers JSON：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_ATLASSIAN_ACCESS_TOKEN>"
}

启用服务器并点击 Test。

Atlassian 使用 OAuth 2.1，并遵循 Atlassian 用户权限。TaTi 当前可以使用 Bearer token 调用该 endpoint，但 UI 内还没有完整 OAuth flow。建议使用 /v1/mcp，不要使用旧的 /v1/sse endpoint。

MCP monday.com

角色：连接 monday.com 官方托管 MCP 服务器，访问 workspace 中的 boards、items、列、更新、monday docs、dashboards 与 insights。适合项目管理、monday CRM 与运营流程，可与 Jira/Atlassian 互补或替代。

典型用途：

项目报告：sprint 摘要、团队负载、各 board 截止日期（含 monday dev）。
将会议纪要转为结构化任务（负责人、优先级、截止日期）。
跨团队可见性：在多个 board 上分析阻塞项。
运营 / 支持：事件、请求与 checklist。
monday CRM：leads、deals、pipeline 与后续步骤。
文档：在 workspace 或 item 上创建 spec、SOP、复盘文档。

配置：

在 TaTi 中使用 preset monday.com。
URL：https://mcp.monday.com/mcp。

Headers JSON：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_MONDAY_ACCESS_TOKEN>"
}

可选 — API 版本：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_MONDAY_ACCESS_TOKEN>",
  "Api-Version": "2026-07"
}

启用服务器并点击 Test。

monday MCP 需要 OAuth（首次连接需授权）。若无法连接，请管理员检查 Admin → Permissions → AI Connectors。TaTi 可用 Bearer token 调用，但 UI 内尚无完整 OAuth flow。

官方文档：Get started with monday MCP · Platform MCP overview

MCP Linear

角色：连接 Linear 官方远程 MCP 服务器，访问 issues、projects、comments 与 cycles。适合把产品 roadmap、bugs、优先级和执行进度与 GitHub、Slack、Jira 或 monday.com 一起分析。

典型用途：

搜索、总结并排序 Linear issues。
根据 OAuth 权限创建或更新 issues、projects 与 comments。
在同一个 prompt 中关联 Linear issues、GitHub PR 与 Slack 讨论。
找出没有 owner 的 bugs、有风险的 projects 或 cycle blocker。
生成产品 rollup：roadmap、项目进度、triage 与风险。

配置：

在 TaTi 中使用 preset Linear。
URL：https://mcp.linear.app/mcp。

Headers JSON：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_LINEAR_ACCESS_TOKEN>"
}

启用服务器并点击 Test。

Linear 使用 Streamable HTTP transport 与 OAuth 2.1 的远程 MCP。TaTi 可以使用 Bearer token 调用该 endpoint，但 UI 内还没有完整 OAuth flow。

官方文档：Linear MCP server

MCP Salesforce

角色：连接 Salesforce 托管 MCP 服务器，无需本地 Docker 桥接。可访问 SObjects、Flow、Apex、API Catalog、Data 360 与 Tableau Next，具体取决于组织中启用的产品与权限。

配置：

在 Salesforce 中创建 External Client App（MCP 不支持传统 Connected App）。
OAuth scopes 包含 mcp_api 与 refresh_token，并启用 PKCE。
在 TaTi 中使用 preset Salesforce。
生产 URL：https://api.salesforce.com/platform/mcp/v1/platform/sobject-reads。
Sandbox / scratch org URL：https://api.salesforce.com/platform/mcp/v1/sandbox/platform/sobject-reads。

Headers JSON：

json

{
  "Authorization": "Bearer <YOUR_SALESFORCE_ACCESS_TOKEN>"
}

建议先使用 platform/sobject-reads。platform/sobject-all、platform/sobject-mutations 与 platform/sobject-deletes 会开放写入或删除能力，应限制在受控环境。

Google Gmail 与日历（远程 MCP）

角色：通过 Google 托管 MCP 访问 Gmail 与日历。

配置：MCP_GMAIL_MCP_URL、MCP_GOOGLE_CALENDAR_MCP_URL、GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID、OAuth 变量。按需配置 Headers。

MCP Moodle

角色：Moodle 插件 MCP 端点 —— 课程与活动等。

配置：MCP_MOODLE_MCP_URL、MCP_MOODLE_TOKEN —— 令牌最小权限。

废弃与替代

Elasticsearch MCP 镜像：.env.example 可能提示 Elastic 侧演进 —— 关注发行说明中的推荐端点。

另见

架构 — UI、API 与 MCP 流量。
配置 — 完整变量列表。
安全 — 令牌、只读与网络。

MCP 连接器（参考） ​

MCP 架构（总览） ​

MCP 调用流程（分步） ​

汇总表 ​

MCP OpenMetadata ​

MCP Metabase ​

MCP Tableau ​

MCP PostgreSQL ​

MCP PDF ​

MCP Notion ​

MCP Slack ​

MCP Discord ​

MCP Filesystem ​

MCP GitHub ​

MCP GitLab ​

MCP Elasticsearch ​

MCP AWS ​

MCP Azure ​

MCP GCP ​

MCP Email (SMTP) ​

MCP Dagster ​

MCP Apache Airflow ​

MCP dbt Cloud（Discovery API） ​

MCP dbt Core（本地 CLI） ​

MCP Grafana ​

MCP Prometheus ​

MCP Datadog ​

MCP HubSpot ​

MCP Zendesk ​

MCP ServiceNow ​

MCP Atlassian / Jira + Confluence ​

MCP monday.com ​

MCP Linear ​

MCP Salesforce ​

Google Gmail 与日历（远程 MCP） ​

MCP Moodle ​

废弃与替代 ​

另见 ​

MCP 连接器（参考）

MCP 架构（总览）

MCP 调用流程（分步）

汇总表

MCP OpenMetadata

MCP Metabase

MCP Tableau

MCP PostgreSQL

MCP PDF

MCP Notion

MCP Slack

MCP Discord

MCP Filesystem

MCP GitHub

MCP GitLab

MCP Elasticsearch

MCP AWS

MCP Azure

MCP GCP

MCP Email (SMTP)

MCP Dagster

MCP Apache Airflow

MCP dbt Cloud（Discovery API）

MCP dbt Core（本地 CLI）

MCP Grafana

MCP Prometheus

MCP Datadog

MCP HubSpot

MCP Zendesk

MCP ServiceNow

MCP Atlassian / Jira + Confluence

MCP monday.com

MCP Linear

MCP Salesforce

Google Gmail 与日历（远程 MCP）

MCP Moodle

废弃与替代

另见