خادم Linear MCP

ماذا يفعل خادم “Linear” MCP؟

خادم Linear MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) مصمم لدمج نظام إدارة المشاريع الخاص بـ Linear مع مساعدين الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). من خلال العمل كجسر بين واجهة Linear API وعملاء الذكاء الاصطناعي، يتيح هذا الخادم إدارة سلسة لقضايا Linear مباشرة عبر واجهات الذكاء الاصطناعي الحوارية. يمكن للمطورين والفرق الاستفادة من هذا الخادم لأتمتة وتبسيط سير العمل المتعلق بمهام مثل إنشاء القضايا، وتحديثها، والبحث عنها، والتعليق عليها داخل Linear. يوفر الخادم أدوات وموارد تتيح لنماذج LLM تنفيذ عمليات إدارة المشاريع بشكل برمجي — مما يعزز الإنتاجية، والتعاون بين أعضاء الفريق، وتتبع المهام بكفاءة من خلال تفاعلات MCP المعيارية.

قائمة المطالبات

• لا توجد قوالب مطالبات قابلة لإعادة الاستخدام موصوفة في المستودع.
  (تشير المطالبات هنا إلى قوالب المطالبات القابلة لإعادة الاستخدام المعرفة للعملاء — وليس أمثلة المستخدم النهائي. هذا القسم فارغ لأنه لا يوجد ذكر لمثل هذه القوالب.)

قائمة الموارد

• linear-issue:///{issueId}
  عرض تفاصيل قضية فردية بالإشارة إلى معرف قضية Linear محدد.
• linear-team:///{teamId}/issues
  الوصول لجميع القضايا المرتبطة بفريق معين في Linear.
• linear-user:///{userId}/assigned
  استرجاع جميع القضايا المخصصة حاليًا لمستخدم معين.
• linear-organization:
  عرض معلومات عامة حول المنظمة ضمن Linear.
• linear-viewer:
  الوصول إلى سياق المستخدم الحالي في Linear.

قائمة الأدوات

• linear_create_issue
  إنشاء قضية جديدة في Linear مع إمكانية تخصيص العنوان، والوصف، والأولوية، والحالة، وتحديد الفريق.
• linear_update_issue
  تحديث حقول قضية موجودة في Linear مثل العنوان، أو الوصف، أو الأولوية، أو الحالة.
• linear_search_issues
  البحث عن قضايا Linear باستخدام مرشحات مرنة مثل الاستعلام النصي، أو الفريق، أو الحالة، أو المكلّف، أو التصنيفات، أو الأولوية.
• linear_get_user_issues
  استرجاع القضايا المخصصة لمستخدم محدد، مع خيارات لحالة الأرشفة وتحديد عدد النتائج.
• linear_add_comment
  إضافة تعليق إلى قضية Linear، مع دعم أسماء مستخدمين وصور رمزية مخصصة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إنشاء وإدارة القضايا تلقائيًا
  يمكن للمطورين استخدام LLMs لإنشاء أو تحديث أو التعليق على قضايا Linear بدون تدخل يدوي، مما يبسط عملية التبليغ والتتبع.
• نظرة عامة على مهام الفريق وتوزيعها
  يمكن للمساعدين الذكاء الاصطناعي استرجاع جميع القضايا لفريق أو مستخدم بسرعة، مما يجعل الاجتماعات وتخطيط السبرنت أكثر كفاءة.
• بحث وتصفية متقدم للقضايا
  العثور الفوري على القضايا التي تطابق معايير محددة (مثل الأولوية أو الحالة أو التصنيفات) عبر استفسارات محادثة.
• مراقبة عبء العمل الشخصي
  يمكن لأعضاء الفريق استخدام LLMs لسرد قضاياهم المخصصة، وتتبع تغييرات الحالة، وتحديد أولويات العمل.
• تحديثات الحالة والتعليقات التلقائية
  يمكن لـ LLMs نشر تحديثات أو طلبات توضيح على قضايا Linear، مما يعزز التواصل والشفافية في المشروع.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js على نظامك.
2. احصل على مفتاح Linear API من إعدادات فريقك في Linear.
3. ابحث عن ملف إعدادات Windsurf (عادةً windsurf_config.json).
4. أضف مدخل خادم Linear MCP إلى كائن mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من أن خادم MCP يعمل وقابل للوصول.

Claude

1. احصل على مفتاح Linear API من https://linear.app/YOUR-TEAM/settings/api.
2. في نظام MacOS، حرر ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. أدخل أو حدّث الجزء التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. أكد الإعداد عبر واجهة Claude.

Cursor

1. تأكد من تثبيت Node.js واحصل على مفتاح Linear API الخاص بك.
2. ابحث عن ملف إعدادات Cursor (مثل: cursor_config.json).
3. أضف إعداد خادم Linear MCP كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تأكد من إدراج الخادم ونشاطه.

Cline

1. قم بتثبيت Node.js وأمّن مفتاح Linear API الخاص بك.
2. حرر ملف إعدادات Cline (مثل: cline_config.json).
3. أضف هذا المقطع الخاص بخادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "linear": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "linear-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من أن خادم Linear MCP يعمل.

تأمين مفاتيح الـ API
استخدم دائمًا متغيرات البيئة للبيانات الحساسة مثل مفاتيح الـ API. مثال على الإعداد:

{
  "mcpServers": {
    "linear": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "linear-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LINEAR_API_KEY": "${LINEAR_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

قم بضبط متغير البيئة LINEAR_API_KEY في نظام التشغيل أو بيئة النشر الخاصة بك.

كيفية استخدام هذا الـ MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه مع وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعداد نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق لـ JSON:

{
  "linear": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا الـ MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “linear” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك واستبدال الرابط برابط خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

دعم Roots: ⛔ (لا يوجد ذكر في المستودع)

استنادًا إلى الجداول أعلاه، يوفر خادم Linear MCP تكاملًا قويًا لمهام إدارة مشاريع Linear، ويعرض أدوات وموارد واضحة، ويقدم توثيق إعداد جيد. ومع ذلك، يفتقر إلى قوالب المطالبات القابلة لإعادة الاستخدام ولا يذكر دعم Roots أو أخذ العينات. بشكل عام، يحصل على تقييم جيد لمهام MCP القياسية لكنه يفتقر لبعض الميزات المتقدمة.

تقييم MCP