Integrace Trello MCP serveru

K čemu slouží „Trello“ MCP Server?

Trello MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) určený k integraci Trella s AI asistenty, jako je Claude Desktop, GitHub Copilot Chat a další MCP-kompatibilní klienty. Umožňuje plynulou interakci mezi AI modely a Trello nástěnkami, takže uživatelé mohou pomocí přirozeného jazyka automatizovat a vylepšovat své workflow projektového řízení. Server podporuje výpis všech Trello nástěnek, čtení obsahu nástěnek (seznamy a karty), vytváření nových karet, přesun karet mezi seznamy, přidávání komentářů ke kartám a archivaci karet – to vše přímo z rozhraní AI asistenta. Díky zpřístupnění Trella jako MCP zdroje propojuje tento server AI nástroje s bohatým ekosystémem Trella, což vývojářům a týmům usnadňuje správu úkolů, spolupráci a zvyšování produktivity přímo z preferovaného AI prostředí.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Nástěnky jako MCP zdroje: Přistupujte přímo k Trello nástěnkám jako MCP zdrojům a získejte strukturovaná data pro LLM kontext.
• Obsah nástěnek (Seznamy a karty): Čtěte seznamy a karty z libovolné své nástěnky a zpřístupněte je AI úlohám v rámci workflow.
• Komentáře: Získávejte komentáře ke kartám v Trellu pro kontextové využití v AI workflow.

Seznam nástrojů

• Vypsat všechny nástěnky: Vypíše všechny Trello nástěnky spojené s účtem.
• Číst obsah nástěnky: Načte seznamy a karty z vybrané nástěnky.
• Vytvořit nové karty: Přidá nové karty do zvoleného seznamu Trella.
• Přesunout karty: Přesune karty mezi seznamy v rámci nástěnky.
• Přidat komentáře ke kartám: Připojí komentář ke konkrétní Trello kartě.
• Archivovat karty: Archivuje již nepotřebné karty.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Projektové/úkolové řízení: Automatizujte vytváření, přesouvání a archivaci Trello karet pomocí AI asistentů pro zefektivnění týmového workflow a omezení ručních aktualizací.
• Shrnutí schůzek a akční body: Převádějte poznámky nebo diskuze ze schůzek na akční Trello karty, přidělujte je členům týmu a sledujte postup přímo z konverzace.
• AI analýza nástěnek: Využijte AI k sumarizaci stavu nástěnky, identifikaci úzkých míst nebo doporučení dalších kroků na základě dat z nástěnky.
• Podpora spolupráce: Umožněte AI asistentům přidávat komentáře, aktualizovat karty a držet všechny v obraze napříč více nástěnkami bez nutnosti opustit chatovací rozhraní.
• Kontextové návrhy úkolů: Umožněte LLM navrhovat nové úkoly nebo organizovat karty podle aktuálních dat projektu či vzorců komunikace.

Jak to nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Windsurf.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js 20+ pro lokální instalaci, nebo Docker pro nasazení v kontejneru.
2. Získejte svůj Trello API klíč a token na https://trello.com/app-key .
3. Najděte konfigurační soubor pro Claude Desktop:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. Přidejte následující konfiguraci:

{
  "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. Soubor uložte a restartujte Claude Desktop.

Docker varianta

{
  "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

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Cline.

Zabezpečení API klíčů

API údaje nastavujte pomocí klíče env v konfiguraci MCP serveru. Například:

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

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflow přidejte MCP komponentu do svého flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu nastavení. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi. Nezapomeňte změnit “trello-mcp” na skutečný název svého MCP serveru a nahradit URL adresou svého MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného poskytuje Trello MCP Server silné integrační možnosti pro Trello a AI asistenty, ale chybí mu dokumentace k promptům i podpora vzorkování. Podpora zdrojů a nástrojů je dobře zdokumentovaná a instrukce k nastavení jsou srozumitelné. Sampling a root support nejsou uvedeny.

Náš názor

Tento MCP server je dobře zdokumentován z hlediska nastavení, nástrojů i zpřístupnění zdrojů, ale má omezenou podporu promptů a pokročilých MCP funkcí. Pro většinu vývojářů, kteří chtějí Trello+AI integraci, je efektivní a jednoduchý, náročnější uživatelé však mohou v budoucnu ocenit širší MCP možnosti.

MCP skóre