MCP + Notion: agent, który aktualizuje runbooki z historii PR

1. Cel i architektura

Chcemy, by agent AI po każdym merge’u:

1. Pobierał najnowsze PR-y z GitHuba.
2. Wyciągał kluczowe wnioski.
3. Aktualizował stronę „Runbook: Lessons Learned” w Notion.

Model Context Protocol (MCP) umożliwia agentowi pracę z obydwoma narzędziami bez dodatkowych wrapperów.

2. Konfiguracja MCP

Dodaj do projektu .mcp.json (zgodnie z dokumentacją JS SDK):

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "transport": "http",
      "url": "https://mcp.github.com",
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
      },
      "toolFilter": ["list_pull_requests", "get_pull_request"]
    },
    "notion": {
      "transport": "http",
      "url": "https://mcp.notion.com/mcp",
      "env": {
        "NOTION_TOKEN": "${NOTION_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

toolFilter ogranicza GitHub MCP do niezbędnych funkcji.

3. Agent analityk

import { Agent, MCPServerStreamableHttp } from "@openai/agents";

const githubServer = new MCPServerStreamableHttp({
  name: "github",
  url: "https://mcp.github.com",
  cacheToolsList: true,
});

const notionServer = new MCPServerStreamableHttp({
  name: "notion",
  url: "https://mcp.notion.com/mcp",
  cacheToolsList: true,
});

const runbookMaintainer = new Agent({
  name: "Runbook Maintainer",
  instructions: `
    1. Pobierz ostatnie zmergowane PR-y.
    2. Przeanalizuj sekcję description i diff.
    3. Wyciągnij Lessons Learned i zapisz w Notion.
  `,
  mcpServers: [githubServer, notionServer],
});

4. Pozyskanie PR-ów i generowanie wniosków

const result = await runbookMaintainer.run({
  input: `
    Use github to list merged pull requests from the last 3 days in repo org/repo.
    Summarize each into lessons learned.
  `,
});

console.log(result.finalOutput);

result.newItems pokaże, które narzędzia MCP zostały wykorzystane. Jeśli w repozytorium jest dużo PR-ów, możesz poprosić agenta, aby przefiltrował te oznaczone etykietą runbook.

5. Aktualizacja Notion

Następnie poproś agenta:

Use notion to append the lessons to page https://notion.site/runbook-lessons with a table containing:
- PR title
- Summary
- Lesson Learned

MCP Notion umożliwia odwołania do większości typów bloków; jeśli Twój serwer MCP wymaga konkretnych nazw narzędzi (np. append_blocks), dodaj je w instrukcjach.

6. Automatyzacja harmonogramu

Połącz agenta z cronem lub pipeline CI:

#!/bin/bash
set -e
claude "Run runbook maintainer: summarize merged PRs and update Notion."

Możesz też użyć Runner.run_streamed, aby wizualizować postęp (np. logi: „Pobrano PR #245”, „Dodano wpis w Notion”).

7. Wskazówki

• Inwaliduj cache – po dodaniu nowych narzędzi MCP użyj server.invalidateToolsCache().
• Walidacja – dodaj guardrail w agencie, aby sprawdzał, czy pole Lesson Learned nie jest puste.
• Security – trzymaj tokeny w .env i nie commituj ich.

Dzięki MCP agent samodzielnie łączy GitHub i Notion: może codziennie wzbogacać runbook o świeże wnioski bez udziału człowieka.

📚 Dokumentacja i Zasoby

Oficjalna Dokumentacja

• OpenAI Agents SDK - JavaScript
• OpenAI Agents SDK - Python
• Model Context Protocol

Powiązane Artykuły

• OpenAI Agents JS - Orkiestracja
• MCP (Model Context Protocol)