Buff Connector MCP server
Commit Nov 11, 2026Provides AI agents secure access to local code, trackers, and documentation while keeping sensitive keys and intellectual property within your perimeter.
Also known as buffsystems/buff-connector
- Stars
- 0
- Tools
- —
- Downloads, 30 days
- —
- Latest version
- —
- Last commit
- Nov 11, 2026
- License
- MIT
What is Buff Connector MCP?
Buff Connector provides AI agents secure access to local code, trackers, and documentation while keeping sensitive keys and intellectual property within your perimeter.
Summary generated from the project's README
About Buff Connector MCP server
Developers and organizations can use buff-connector to provide AI agents with secure access to local code, task trackers, and internal documentation without exposing sensitive intellectual property. By acting as a bridge within your own network perimeter, the connector allows agents to interact with private repositories and knowledge bases while ensuring that authentication tokens and proprietary content never leave your controlled environment. It operates using only outbound connections, meaning no ports need to be opened to the internet for incoming traffic.
Users can deploy the connector as a binary on Linux, macOS, or Windows, or run it via Docker. It supports a wide range of integrations including GitHub, GitLab, Jira, Confluence, Notion, and Google Drive. For teams with highly specialized needs, it allows the addition of custom MCP servers or Python SDK plugins. This setup ensures that the AI model only receives tool descriptions and necessary call results, while the actual execution and credential management remain strictly local to the connector process.
What you can do with it
- 1Secure Git access for AIAllow an AI agent to interact with private repositories behind a firewall without exposing the Git server to the internet.
- 2Automated task managementEnable an AI to read task discussions in Jira or Redmine and post its findings directly back into the ticket.
- 3Internal knowledge retrievalConnect an AI agent to company wikis or network drives to answer questions based on internal documentation.
- 4Custom tool integrationConnect proprietary internal systems to an AI agent using a custom MCP server or a Python SDK plugin.
Written from the project's README. Every use case is checked against a quote from it.
README
View on GitHubBuff превращает задачу в трекере в готовую ветку с тестами, отвечает на вопросы по документам компании и пишет глубокие исследования — силами ИИ-агентов. Чтобы работать, агентам нужны ваши репозитории, трекеры и база знаний. Коннектор даёт им этот доступ, не вынося из вашей сети то, что должно в ней остаться: он стоит у вас, сам ходит к вашим системам изнутри, а наружу — только исходящее соединение и ровно то, что нужно для ответа.
Коннектор один во всех изданиях Buff — Community, Enterprise on-premise и SaaS. Его код открыт: прежде чем впустить агента в свою сеть, его можно прочитать целиком.
Зачем он нужен
| Ключи не покидают периметр | Токены git-провайдеров, трекеров и wiki, ключ самого агента — только на машине коннектора. Даже интеграции их не видят: запрос с учётными данными собирает ядро коннектора и подставляет их само. |
| Контент — по запросу и только на чтение | Модель получает только инструменты, помеченные как читающие; писать в ваши системы она не может. Ответ в тикет пишет сам коннектор по команде платформы — не модель. |
| Внутрь ничего не открывается | Только исходящие соединения: к вам в сеть никто не подключается, события трекеров приходят опросом — порт наружу не нужен (исключения — отдельные вебхуки, подробнее). |
| Свои интеграции без передачи интеллектуальной собственности | Внутренние системы подключаются вашим сервером MCP или плагином на SDK. Код работает на машине коннектора и никуда не уходит — модель видит только описание инструментов и результаты вызовов. |
| Закрытые git-серверы | Git-мост переносит репозитории, недоступные из интернета, и возвращает обратно pull request'ы — без проброса вашего git наружу. |
| Buff Code через компанию | Шлюз разработчика: Buff Code инженеров работает с моделями, знаниями и подключениями организации через коннектор — без ключей провайдеров на машинах разработчиков. Сессии доступны и с телефона — в приложении Buff. |
Издания
| Где стоит коннектор | Что это даёт | |
|---|---|---|
| Community | встроен в установку на вашей машине | git-провайдеры и источники знаний — с токенами в файле рядом с установкой |
| Enterprise on-premise | в вашем контуре, рядом с установкой | все системы контура — без выхода данных за его границу |
| SaaS | в вашей сети | облачный Buff работает с вашими системами, а ключи и доступ в сеть остаются у вас |
Что умеет
| Git-мост | GitHub, GitLab, Gitea/Forgejo, Bitbucket — облачные и self-hosted, в том числе за файрволом. |
| Трекеры задач | Jira (Server/DC и Cloud), GitLab, GitHub, Gitea, Redmine, Bitbucket: задачи и обсуждения — источник для ответов, ответ возвращается в тот же тикет. |
| Источники знаний | Confluence, Notion, Google Диск, Figma, папки и сетевые диски (SMB), интернет. |
| Свои серверы MCP | Архив, репозиторий GitHub или удалённый сервер — с вашим явным согласием и пометкой «пользовательское». |
| Каталог интеграций | Подписанные комплекты: до установки видно, куда интеграция сможет ходить, какие учётные данные попросит и какие инструменты отдаст модели. |
| Модели для Buff Code | OpenAI-совместимая дверь /v1/models и /v1/chat/completions: модель организации под стабильным идентификатором, её имя, окно (context_length), потолок вывода (max_output_tokens), признак размышлений (supports_reasoning) и дефолты организации для Buff Code (buff_defaults: уровень и окно). Запрос без уровня получает уровень организации. |
| Изоляция | Каждое подключение — отдельный процесс под отдельным пользователем ОС; соседи не видят друг друга, секреты читает только ядро. |
Установка
В Community ничего ставить не нужно — коннектор встроен в установку. Для Enterprise и SaaS — бинарный файл или образ.
Бинарный файл — для Linux, macOS и Windows, в выпусках этого репозитория. Скачайте его с суммами и подписью и проверьте до запуска — открытый ключ cosign.pub лежит здесь же, в репозитории:
B=https://github.com/buffsystems/buff-connector/releases/latest/download
curl -fLO $B/connector-linux-amd64 -fLO $B/connector-linux-amd64.sig -fLO $B/SHA256SUMS
curl -fLO https://raw.githubusercontent.com/buffsystems/buff-connector/main/cosign.pub
sha256sum -c SHA256SUMS --ignore-missing
cosign verify-blob --key cosign.pub \
--signature connector-linux-amd64.sig connector-linux-amd64
chmod +x connector-linux-amd64 && sudo mv connector-linux-amd64 /usr/local/bin/connector
connector pair --config /etc/connector/connector.yaml --code <код из приложения>
connector run --config /etc/connector/connector.yaml
Docker (amd64/arm64, с git внутри):
docker run -d --name buff-connector \
-v /srv/connector:/etc/connector \
-v buff-connector-state:/var/lib/connector \
ghcr.io/buffsystems/buff-connector:latest
Зеркала — registry.buff.systems/buff/connector для образа и buff.systems/downloads для файлов. Код сопряжения выдаёт приложение Buff в разделе «Коннекторы»; дальше настройка идёт на локальной странице агента. Подробно — Установка и Локальная страница.
Язык. Командная строка и локальная страница говорят по-русски и по-английски. Язык берётся из системы — LANGUAGE, LC_ALL, LC_MESSAGES, LANG (у страницы — языки браузера); если ни один не называет русский или английский — русский. Задать явно: --lang en или BUFF_LANG=en, на странице — переключатель в шапке.
Модель читает инструменты на языке работы, а не коннектора: прогон Buff называет свой язык в запросе (lang в mcp/list и mcp/call), Buff Code — заголовком X-Buff-Lang, и описания инструментов, их ответы и отказы приходят на нём. Кто язык не назвал — получает язык коннектора.
Свои интеграции в периметре
Внутренняя система, которой нет в каталоге, подключается без передачи её кода и данных нам:
- Свой сервер MCP — сервер вашего вендора, открытый или написанный вашей командой. Перетащите архив (
.mcpb, Node.js, Python), назовите репозиторий GitHub или адрес удалённого сервера на локальной странице коннектора. Какие инструменты считать читающими — решаете вы. Подробнее. - Плагин на SDK —
sdk/buff_pluginна стандартной библиотеке Python: плагин — это сервер MCP, который не держит учётных данных, а просит коннектор сделать запрос от его имени; коннектор подставляет ключ, сверяет адрес с разрешённым списком и записывает обращение в журнал. Английские тексты карточки и формы настройки — рядом с манифестом, вmanifest.en.yaml. То, что читает модель, — описание каждого инструмента и его параметров — вtools.ru.mdиtools.en.md:# инструмент, под ним текст,## параметри его текст; соседние строки склеиваются пробелом, пустая строка начинает новую строку,{{имя}}— значение, которое подставляет плагин (fill). Публикация не пропустит плагин, у которого инструмент или параметр описан на одном языке. Ответы и отказы плагин пишет черезsay(ru, en)— на языке вызова.
Код интеграции остаётся на машине коннектора. Модели уходят описания инструментов и результаты их вызовов — ровно то, что нужно для ответа.
Как это работает
ваша сеть │ Buff
│
ваш git ◀──локально──┐ │
│ │
ваш трекер, wiki ◀───┤ КОННЕКТОР │
├── ядро: git-мост ────────┼──исходящее──▶ платформа Buff
ваш сервер MCP ◀─────┘ интеграции: свой uid, │ (CE · EE · SaaS)
свои разрешённые адреса│
- Ядро маленькое и только git-мост — его можно прочитать целиком; оно не растёт от каждой новой интеграции.
- Интеграции — подписанные комплекты из каталога; открытый ключ вшит в бинарь, подпись проверяется до распаковки.
- Каталог лежит в реестре контейнеров — закрытый периметр зеркалирует его в свой Harbor или Nexus и меняет только адрес.
- Выпуски подписаны cosign, подпись — в публичном журнале прозрачности.
Подробно — Изоляция и границы доступа и Инструменты и модель.
Сборка из исходников
Нужен Go 1.22+.
make test # модульные тесты
make vet
make build # бинарь для своей системы
make dist # все платформы в dist/ с SHA256SUMS
Участие и лицензия
Ошибки и предложения — через issues, правки — pull request'ом; правила — в CONTRIBUTING.md (включая работу с ИИ-помощниками). Репозиторий публикуется снимком на каждый выпуск Buff: принятые изменения выходят в следующем.
Лицензия — MIT. Вложенные библиотеки плагина файлов (pypdf, pyasn1, pysmb) — под своими лицензиями, рядом с кодом.
Buff Connector MCP questions
How does the connector protect my sensitive data and keys?
Tokens for git providers, trackers, and wikis remain only on the connector machine. The connector core handles requests and injects credentials so integrations never see them.
Can the AI model write data to my internal systems?
No, the model only receives tools marked as read-only. Any writing to your systems is performed by the connector itself based on platform commands, not the model.
Does the connector require opening ports to the internet?
No, it only uses outgoing connections. Tracker events are retrieved via polling, so no inbound ports are required.
Can I use my own custom MCP servers?
Yes, you can connect your own MCP servers, GitHub repositories, or remote servers by providing an archive or address on the connector's local page.