FrameOn — Agentic Project Management

Name: FrameOn — Agentic Project Management
Author: frameonlab

作者：frameonlab版本 1.2.1i★ –i在云端运行

注册名称com.frameonlab/frameon

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Project management for AI agents: tasks, docs, decisions and time in one shared team context.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 文档、表格与办公

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http frameon https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "frameon": {
      "url": "https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "frameon": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过域名 frameonlab.com 验证（注册中心会核实域名所有权）
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
端点有响应
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“文档、表格与办公”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 2186 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 2186 个服务器的 39% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 2186 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

FrameOn — Agentic Project Management 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.2.1）于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Agent-Native Calendar

作者：BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

在云端运行★ 7,620MIT2个月前更新

安装

Excel MCP Server

作者：haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

在你的电脑上运行★ 4,276MIT6天前更新

安装

MCP Server for Excel

作者：sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

在你的电脑上运行★ 847MIT3天前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

FrameOn MCP

MCP server for agentic project management. Tasks, documents, decisions and time in one shared team context, reachable by an AI agent over the Model Context Protocol.

This repository holds the public surface of that server: the protocol types, the guide the server serves to connected clients, the skill playbooks, and the published manifest. The server itself is hosted — you do not run it.


Endpoint	`https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp`
Transport	`streamable-http`
Auth	OAuth 2.1 — Dynamic Client Registration, PKCE (S256) required
Tools	20 (13 read-only, 7 write) — see docs/tools.md
Registry	`com.frameonlab/frameon`
Docs	https://app.frameonlab.com/mcp

Why this exists

An AI assistant asked to help with a project normally works from whatever got pasted into the chat. It cannot see what was decided three weeks ago, which constraint someone stated in a meeting, or who is already on the task. So it guesses, confidently, and a human spends the afternoon correcting it.

FrameOn exposes the project itself: the task tree, the wiki where decisions live, a separate project memory holding conventions and traps, the team, the alerts and the time log. The agent reads the real state, writes back what it did, and the next agent — on another machine, in another client — finds it there.

Connect

Claude Code

claude mcp add --transport http frameon https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp

Claude Desktop, Cursor, and other `mcpServers` clients

"mcpServers": { "frameon": { "type": "http", "url": "https://api.frameonlab.com/api/v1/mcp" } } }

ChatGPT

Add a connector pointing at the same URL. The OAuth flow runs in the browser; no key is pasted anywhere.

There is no API key in any of these. The first call opens an authorisation screen, a human approves the workspace, and the client stores a token it rotates on its own. A Personal Access Token also works, as Authorization: Bearer …, for scripted use where no browser exists.

More, including a per-client walkthrough: https://app.frameonlab.com/mcp

What the agent gets

Connect and call frameon://guide. The server hands back a written briefing — what FrameOn is, which tool answers which question, the traps that cost a round-trip, and, just as importantly, what FrameOn has that the agent does not: the Gantt, the approval step on timesheets, the financial reports. A tool that refuses to say where its edges are gets improvised around, badly.

Scope of this repository

Path	What it is
`src/mcp.types.ts`	JSON-RPC 2.0 envelope types and the protocol versions the server echoes
`src/mcp-guide.ts`	the text served at `frameon://guide`, plus the prompt specs
`src/mcp-skills.ts`	the skill playbooks behind `list_skills` / `get_skill`
`.mcp.json`	drop-in client config at the repo root — the Open Plugins entry point
`server.json`	the manifest published to the MCP registry
`docs/tools.md`	the 20 tools, with the descriptions the server advertises
`examples/`	client configuration, ready to paste

The service implementation, the database and the tenant layer are not here and are not open source. What is here is what a client talks to and what an agent reads — enough to know exactly what you are connecting to before you connect.

Security

The endpoint is multi-tenant and every query filters by tenant. A credential reaches the projects its role reaches and nothing else; tenant_id never appears in a tool response. Write tools are gated per call, on the scope and the role carried by the credential — never on anything sent in the request body.

Found something that looks wrong? seguranca@frameonlab.com. Please do not open a public issue for a suspected vulnerability.

Licence

MIT — see LICENSE.