Linear MCP Server-integration

Hvad gør “Linear” MCP Server?

Linear MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server bygget til problemfri integration med Linear API, der gør det muligt for AI-assistenter og agenter at interagere programmæssigt med Linears sagsstyringssystem. Ved at eksponere Linears kernefunktioner via MCP-protokollen muliggør denne server, at udviklere og AI-værktøjer kan automatisere og administrere projektarbejdsgange såsom oprettelse, opdatering og søgning af sager, hente teaminformation samt administrere tildelinger og kommentarer. Linear MCP Server fungerer som en bro mellem store sprogmodeller og Linear-platformen, effektiviserer almindelige udvikleropgaver, understøtter øget produktivitet og fremmer effektivt samarbejde i softwareprojekter ved at muliggøre sikker, ratebegrænset og kontrolleret adgang til Linears data og handlinger.

Liste over promptskabeloner

Ingen promptskabeloner er dokumenteret i de tilgængelige ressourcer.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er dokumenteret i de tilgængelige ressourcer.

Liste over værktøjer

• linear_create_issue
  Opretter en ny Linear-sag med angivne oplysninger. Understøtter oprettelse af undersager og tildeling af labels.
  Parametre:

  • title (påkrævet): Sagstitel
  • team (påkrævet): Team-identifikator (nøgle, UUID eller navn)

• linear_update_issue
  Opdaterer en eksisterende Linear-sag med nye data (aktiveret med skriveadgang).

• linear_search_issues
  Søger efter Linear-sager baseret på angivne kriterier.

• linear_get_user_issues
  Henter alle sager tildelt en bestemt bruger.

• linear_get_issue
  Henter detaljerede oplysninger om en specifik sag.

• linear_get_teams
  Henter information om teams i Linear.

• linear_add_comment
  Tilføjer en kommentar til en eksisterende Linear-sag (aktiveret med skriveadgang).

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret oprettelse og administration af sager
  Udviklere eller AI-agenter kan programmæssigt oprette, opdatere og kommentere Linear-sager for at automatisere fejlsporing, feature-anmodninger og opgavearbejdsgange, hvilket forbedrer effektiviteten og reducerer manuelt arbejde.

• Personlig opgavehentning
  AI-drevne assistenter kan hente sager, der er tildelt specifikke brugere, hvilket hjælper udviklere med hurtigt at identificere og prioritere deres arbejdsopgaver i Linear.

• Projektteam-indblik
  Teams kan bruge serveren til at hente og analysere teamets sammensætning og ansvarsområder, hvilket støtter bedre projektplanlægning og ressourceallokering.

• Integration af Linear med DevOps-arbejdsgange
  Ved at eksponere Linears API via MCP muliggør serveren integration med CI/CD-pipelines, chatbots eller dashboards, hvilket letter realtidsprojektovervågning og automatiserede statusopdateringer.

• Forbedret samarbejde via AI-assistenter
  AI-assistenter kan interagere med Linear gennem MCP-serveren for at opsummere projektstatus, foreslå næste handlinger eller fremhæve relevante sager under teammøder.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen specifikke instruktioner eller konfiguration tilgængelig for Windsurf.

Claude

Ingen specifikke instruktioner eller konfiguration tilgængelig for Claude.

Cursor

Ingen specifikke instruktioner eller konfiguration tilgængelig for Cursor.

Cline

1. Forudsætninger:

   • Sørg for at Go 1.23 eller nyere er installeret.
   • Skaf din Linear API-nøgle.

2. Installation:

   • Download den relevante binær fra GitHub Releases.
   • Gør den eksekverbar:
     chmod +x linear-mcp-go-*

3. Indstil API-nøgle:

   • Eksportér din Linear API-nøgle:
     export LINEAR_API_KEY=your_linear_api_key

4. Kør opsætning:

   • Kør opsætningen for Cline:
     ./linear-mcp-go setup
   • For at aktivere skriveadgang:
     ./linear-mcp-go setup --write-access
   • For at auto-godkende read-only værktøjer:
     ./linear-mcp-go setup --auto-approve=allow-read-only

5. Verificér:

   • Opsætningsprocessen tjekker installation, konfigurerer AI-assistenten og opsætter auto-godkendelse for specificerede værktøjer.

Eksempel på JSON-konfiguration for Cline

{
  "mcpServers": {
    "linear-mcp-go": {
      "command": "./linear-mcp-go",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

For at aktivere skriveadgang:

{
  "mcpServers": {
    "linear-mcp-go": {
      "command": "./linear-mcp-go",
      "args": ["serve", "--write-access"]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler

Indstil dine API-nøgler som miljøvariabler:

export LINEAR_API_KEY=your_linear_api_key

Eller i konfigurationen:

{
  "mcpServers": {
    "linear-mcp-go": {
      "command": "./linear-mcp-go",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "LINEAR_API_KEY": "your_linear_api_key"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “linear-mcp-go” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående er Linear MCP Server en fokuseret, veldokumenteret integration til Linear-arbejdsgange, men mangler avancerede MCP-funktioner som promptskabeloner, eksplicitte ressourceprimitiver eller sampling-/roots-dokumentation. Den leverer det væsentlige til udviklere, der ønsker at automatisere eller forbedre deres Linear-oplevelse via AI-assistenter.

MCP-score