تكامل خادم Trello MCP

ما الذي يفعله خادم “Trello” MCP؟

خادم Trello MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) مصمم لدمج Trello مع مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude Desktop وGitHub Copilot Chat، وغيرهم من العملاء المتوافقين مع MCP. يتيح هذا الخادم تفاعلاً سلساً بين نماذج الذكاء الاصطناعي ولوحات Trello، ما يسمح للمستخدمين بأتمتة وتحسين سير عمل إدارة المشاريع من خلال أوامر اللغة الطبيعية. يدعم الخادم عرض جميع لوحات Trello، وقراءة محتويات اللوحات (القوائم والبطاقات)، وإنشاء بطاقات جديدة، ونقل البطاقات بين القوائم، وإضافة تعليقات على البطاقات، وأرشفة البطاقات — كل ذلك من داخل واجهة مساعد الذكاء الاصطناعي. من خلال إتاحة Trello كمورد MCP، يربط هذا الخادم الأدوات الذكية بالبيئة الغنية لـ Trello، لتسهيل إدارة المهام والتعاون وزيادة الإنتاجية مباشرة من بيئة الذكاء الاصطناعي المفضلة لديك.

قائمة المحفزات

لا توجد معلومات عن قوالب المحفزات في المستودع.

قائمة الموارد

• اللوحات كمصادر MCP: الوصول إلى لوحات Trello مباشرة كمصادر MCP، ما يسمح بجلب بيانات منظمة ودمجها في سياق النماذج الكبيرة.
• محتويات اللوحة (القوائم والبطاقات): قراءة القوائم والبطاقات من أي لوحة Trello لديك، مع إتاحتها كمصادر لمهام الذكاء الاصطناعي اللاحقة.
• التعليقات: جلب التعليقات المرتبطة ببطاقات Trello لزيادة الوعي السياقي في سير عمل الذكاء الاصطناعي.

قائمة الأدوات

• عرض جميع اللوحات: تعداد جميع لوحات Trello المرتبطة بالحساب.
• قراءة محتويات اللوحة: جلب القوائم والبطاقات من لوحة Trello محددة.
• إنشاء بطاقات جديدة: إضافة بطاقات جديدة إلى قائمة Trello مختارة.
• نقل البطاقات: نقل البطاقات بين القوائم ضمن لوحة واحدة.
• إضافة تعليقات إلى البطاقات: إلحاق تعليقات ببطاقات Trello محددة.
• أرشفة البطاقات: أرشفة البطاقات غير المطلوبة.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة المشاريع/المهام: أتمتة إنشاء، ونقل، وأرشفة بطاقات Trello باستخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي لتسريع سير العمل وتخفيف التحديثات اليدوية.
• تلخيص الاجتماعات والعناصر القابلة للتنفيذ: تحويل ملاحظات أو نقاشات الاجتماعات إلى بطاقات Trello قابلة للتنفيذ، وتعيينها للأعضاء، ومتابعة التقدم مباشرة من المحادثات.
• تحليل اللوحات بالذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لتلخيص حالة اللوحة، وتحديد نقاط الاختناق، أو اقتراح الخطوات التالية بناءً على بيانات اللوحة.
• تعزيز التعاون: السماح لمساعدي الذكاء الاصطناعي بإضافة تعليقات، وتحديث البطاقات، وإبقاء الجميع على اطلاع في عدة لوحات دون مغادرة واجهة المحادثة.
• اقتراحات مهام سياقية: تمكين النماذج اللغوية الكبيرة من اقتراح مهام جديدة أو تنظيم البطاقات بناءً على بيانات المشروع الجارية أو أنماط التواصل.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات واضحة لـ Windsurf مذكورة في المستودع.

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js 20+ لإعداد محلي، أو Docker للنشر بالحاويات.
2. احصل على مفتاح Trello API والرمز الخاص بك من https://trello.com/app-key.
3. ابحث عن ملف إعدادات Claude Desktop الخاص بك:
   • ويندوز: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • ماك: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • لينكس: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. أضف الإعداد التالي:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trello-mcp": {
        "command": "node",
        "args": ["absolute/path/to/the/project/dist/index.js"],
        "env": {
          "TRELLO_API_KEY": "your_api_key",
          "TRELLO_TOKEN": "your_token",
          "TRELLO_BASE_URL": "https://api.trello.com/1"
        }
      }
    }
  }
}

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude Desktop.

خيار Docker

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trello-mcp": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "-i",
          "-e",
          "TRELLO_API_KEY=your_api_key",
          "-e",
          "TRELLO_TOKEN=your_token",
          "-e",
          "TRELLO_BASE_URL=https://api.trello.com/1",
          "trello-mcp-server"
        ]
      }
    }
  }
}

Cursor

لا توجد تعليمات واضحة لـ Cursor مذكورة في المستودع.

Cline

لا توجد تعليمات واضحة لـ Cline مذكورة في المستودع.

تأمين مفاتيح API

يجب تعيين بيانات اعتماد API باستخدام المفتاح env في إعدادات خادم MCP. مثال:

"env": {
  "TRELLO_API_KEY": "your_api_key",
  "TRELLO_TOKEN": "your_token",
  "TRELLO_BASE_URL": "https://api.trello.com/1"
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام الخاص بـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا الشكل من JSON:

{
  "trello-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “trello-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك الفعلي واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

بناءً على ما سبق، يوفر خادم Trello MCP قدرات تكامل قوية مع مساعدي الذكاء الاصطناعي، لكنه يفتقر إلى التوثيق حول المحفزات ودعم أخذ العينات. دعم الموارد/الأدوات موثق جيداً وتعليمات الإعداد واضحة. لم يتم ذكر دعم أخذ العينات والجذر.

رأينا

هذا الخادم MCP موثق جيداً من ناحية الإعداد، الأدوات، وإتاحة الموارد، لكنه محدود في دعم المحفزات وميزات MCP المتقدمة. بالنسبة لمعظم المطورين الراغبين في دمج Trello مع الذكاء الاصطناعي، فهو فعّال وسهل، لكن المستخدمين المتقدمين قد يحتاجون ميزات MCP أكثر تطوراً مستقبلاً.

تقييم MCP