Локальный поиск по истории чатов Bitrix24
bitrix-chat-mcp
MCP-сервер с локальной SQLite-копией истории чатов Bitrix24: полнотекстовый поиск, забытые вопросы и обещания, без записи обратно в Bitrix
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Хранит переписку, включая личные диалоги, на диске в открытом виде
- Вебхук с правом im дает доступ на чтение чатов под правами создавшего его пользователя
Установка
Ручная установка
make install && cp .env.example .env && make ui && make syncУстановка, настройка вебхука через .env, выбор чатов через UI и первая синхронизация.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер выкачивает историю выбранных чатов Bitrix24 в локальную базу SQLite с полнотекстовым индексом FTS5 и дает по ней инструменты поиска и анализа: найти сообщение по теме, посмотреть контекст вокруг него, отметить закладку-договоренность, найти вопросы без ответа (по ключевым словам-темам из config.json) и свои же незакрытые обещания. Веб-интерфейс для выбора зеркалируемых чатов слушает только 127.0.0.1 и не показывает и не принимает сам вебхук. Сервер никогда не пишет обратно в Bitrix24: единственная запись, это локальные закладки в его собственной базе. Он рассчитан на связку с обычным MCP-сервером Bitrix24, у которого те же идентификаторы диалогов и сообщений.
Для кого. Для команд, у которых важные технические договоренности тонут в истории чатов Bitrix24 и их тяжело искать через живой API.
Подходит, если
- Нужно быстро найти, где именно обсуждали конкретное решение или замечание
- Нужно отследить вопросы, на которые вы не ответили, или свои обещания, которые не выполнили
- Важна приватность: данные должны остаться на локальной машине, без облака и эмбеддингов
Не подходит, если
- Нужно писать сообщения в чаты Bitrix24: этот сервер только читает, для записи нужен bitrix24-local-mcp
- Личные переписки нельзя хранить на диске в открытом виде по требованиям безопасности
Пример запроса к агенту
Найди, где в чатах обсуждали правила ai-rules-check, и покажи контекст вокруг этого сообщенияОграничения
Никогда не пишет в Bitrix24, только локальные закладки. Файлы и вложения не выкачиваются, системные сообщения и звонки не индексируются. Определение прочитанных обещаний и вопросов основано на грубом эвристическом признаке «писал ли я в этом чате после», а не на точном сопоставлении ответа. Зеркалирование складывает переписку на диск в открытом виде, включая личные диалоги, если явно их не исключить.
Как отключить. Удалите сервер bitrix-chat из конфигурации MCP-клиента и папку data/ с локальной базой зеркала.
MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- API-ключ
| Переменные окружения | |
|---|---|
| BITRIX24_WEBHOOK_URL обязательная, секрет | Входящий вебхук Bitrix24 с правами im и user, читается из .env или из соседнего bitrix24-local-mcp/.env |
Проверка безопасности
- Хранит переписку, включая личные диалоги, на диске в открытом виде
- Вебхук с правом im дает доступ на чтение чатов под правами создавшего его пользователя
Коротко о README
README сравнивает сервер с bitrix24-local-mcp в таблице (живое состояние против накопленной памяти), описывает общий креденшл и словарь идентификаторов между ними, установку через make install/ui/sync, устройство инструментов answer_pending и my_promises с разобранными нюансами на живых данных (372 сообщения за две недели) и структуру проекта.
Частые вопросы
Может ли сервер написать сообщение в Bitrix24?
Нет, он никогда не пишет в Bitrix, единственная запись: локальная закладка chat_pin в его собственной базе.
Как он связан с обычным MCP Bitrix24?
У них общий словарь dialog_id и message_id: найденное здесь сообщение можно сразу открыть в живом MCP для ответа.
Похожие
Самостоятельно размещаемая база знаний с блочными ссылками и встроенным MCP-сервером для подключения AI-агентов к заметкам
CLI для всех API Google Workspace с выводом в JSON и набором скиллов для агентов: Drive, Gmail, Calendar, Sheets и другие
Локальный поиск по заметкам, документации и расшифровкам встреч в Markdown: ключевые слова, смысловой поиск и ранжирование, есть MCP
Менеджер задач для AI-разработки: разбирает PRD на задачи с зависимостями и ведет агента по ним через MCP или CLI