MCP-сервер Cavyro

Cavyro — это CRM, созданная для работы в Telegram, для агентов и небольших отделов продаж: контакты, компании, сделки, воронки, кампании, документы и отчёты. В этом репозитории описан облачный сервер Model Context Protocol от Cavyro, зарегистрированный в MCP Registry как com.cavyro/cavyro.

Сервер размещён в облаке, поэтому устанавливать или запускать ничего не нужно. Укажите на него ваш MCP-клиент — и он будет читать данные и выполнять действия в вашем рабочем пространстве Cavyro с вашими правами доступа.

Endpoint: https://ai.cavyro.com/mcp (Streamable HTTP)
Карточка сервера: https://ai.cavyro.com/.well-known/mcp/server-card.json (полный набор инструментов со схемами входных данных, учётные данные не требуются)
Веб-сайт: cavyro.com · Справка: help.cavyro.com/ai/mcp

Исходный код сервера здесь не публикуется. Набор инструментов формируется на основе работающего сервера и отображается в карточке сервера выше, поэтому именно карточка всегда является авторитетным описанием возможностей сервера.

Что он делает

Сервер предоставляет фиксированный набор из девяти универсальных инструментов, работающих через реестр ресурсов и действий, вместо отдельного инструмента для каждой операции API. Клиент обнаруживает ресурсы и действия по мере необходимости, поэтому список инструментов остаётся небольшим, но охватывает около 90 операций CRM.

Инструмент	Назначение
`describe_resource`	Каталог всех ресурсов и глобальных действий либо фильтры, поля сортировки, перечисления, операции и действия одного ресурса
`query_resources`	Список записей любого ресурса с фильтрами, сортировкой, пагинацией и фильтрами по пользовательским полям
`get_resource`	Получить одну запись по ID
`create_resource`	Создать запись (пользовательские поля вложены в `custom_fields`)
`update_resource`	Изменить поля записи
`delete_resource`	`discard` (архивировать), `restore` или `destroy` запись
`search`	Поиск через омнибокс по типам сущностей
`perform_action`	Любое специализированное действие, не относящееся к CRUD, по slug: переместить сделку между этапами, связать записи, массовые операции, комментарии, отчёты
`load_guidance`	Руководство по рабочим процессам по запросу: создание потоков, пользовательских полей, автоматизаций

Поддерживаемые домены: сделки, контакты, компании, воронки и этапы, комментарии и реакции, лента активности, уведомления, рабочие пространства, участники, команды, группы, приглашения, определения пользовательских полей, автоматизации, документы с их страницами, отчёты и Telegram-чаты только для чтения.

Все ответы инструментов используют единый конверт, { "data": ..., "pagination": ... }, при этом pagination присутствует только в результатах списков с пагинацией.

Подключение действует от вашего имени. Внешний ИИ может видеть и делать только то, что разрешено вашей ролью Cavyro в этом рабочем пространстве.

Аутентификация

Каждый запрос требует двух заголовков:

Заголовок	Значение
`Authorization`	`Bearer`
`X-Workspace-Id`	ID вашего рабочего пространства

Создайте API-токен в Cavyro в разделе Настройки → API-токены. Токены могут истекать через 7, 30 или 90 дней либо не истекать никогда — для интеграций, которые не могут их обновлять. Отзыв токена немедленно отключает клиент.

Поток OAuth отсутствует. Сервер отвечает на неаутентифицированные запросы кодом 401 и вызовом WWW-Authenticate: Bearer realm="cavyro". MCP — это функция тарифа Pro; вызовы MCP не расходуют AI-кредиты Cavyro, токены модели оплачиваются вашей собственной подпиской клиента.

Настройка

Замените <your-api-token> и <your-workspace-id> в приведённых ниже фрагментах. Страница настроек Cavyro генерирует такой же фрагмент с уже подставленным ID вашего рабочего пространства.

VS Code (GitHub Copilot)

.vscode/mcp.json или MCP: Add Server из палитры команд:

{
  "servers": {
    "cavyro": {
      "type": "http",
      "url": "https://ai.cavyro.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${input:cavyro-token}",
        "X-Workspace-Id": "${input:cavyro-workspace}"
      }
    }
  },
  "inputs": [
    {
      "id": "cavyro-token",
      "type": "promptString",
      "description": "Cavyro API token",
      "password": true
    },
    {
      "id": "cavyro-workspace",
      "type": "promptString",
      "description": "Cavyro workspace ID"
    }
  ]
}

Cursor и Claude Desktop

Cursor: ~/.cursor/mcp.json. Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.

{
  "mcpServers": {
    "cavyro": {
      "url": "https://ai.cavyro.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-token>",
        "X-Workspace-Id": "<your-workspace-id>"
      }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http cavyro https://ai.cavyro.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your-api-token>" \
  --header "X-Workspace-Id: <your-workspace-id>"

ChatGPT

Добавьте сервер как коннектор в режиме разработчика (Plus, Pro, Business или Enterprise) с URL https://ai.cavyro.com/mcp и двумя заголовками, указанными выше.

Использование

После подключения спрашивайте ассистента обычным языком. Вот несколько примеров, которые хорошо работают:

«Покажи мои открытые сделки, отсортированные по стоимости, затем перемести верхнюю в Negotiation.»
«Создай контакт для Ana Petrović в Acme, телефон +381…, и свяжи её с компанией Acme.»
«Какие сделки в воронке Enterprise не имели активности 30 дней?»
«Суммируй последнюю неделю Telegram-чата с Acme и добавь это комментарием к их сделке.»
«Добавь пользовательское поле 'Lead source' к контактам и установи его в 'Referral' для контактов, которые я только что создал.»

Обычно ассистент сначала вызывает describe_resource, чтобы узнать структуру ресурса, затем query_resources или perform_action. Если ему нужен многошаговый сценарий, он вызывает load_guidance.

Поддержка

Центр справки: help.cavyro.com
Email: support@cavyro.com