Productboard MCP Server

Hvad gør “Productboard” MCP-serveren?

Productboard MCP (Model Context Protocol)-serveren fungerer som en bro mellem AI-assistenter og Productboards API og muliggør problemfri integration af produktstyringsdata i agentbaserede arbejdsgange. Ved at eksponere Productboards funktionalitet gennem MCP kan denne server lade AI-drevne værktøjer og agenter interagere programmæssigt med features, komponenter, virksomheder og noter i Productboard. Dette forbedrer udviklings- og produktstyringsprocesser ved at automatisere dataforespørgsler, hente produktindsigter og integrere med bredere systemer, der er afhængige af kontekstuel produktinformation. Udviklere og teams kan udnytte denne integration til at effektivisere opgaver såsom at hente produktegenskaber, administrere produktkomponenter eller få adgang til virksomhedsrelateret information, alt sammen inden for deres foretrukne AI-drevne platforme.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner nævnes i det leverede repository.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er listet i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over Værktøjer

• get_companies: Henter en liste over virksomheder fra Productboard.
• get_company_detail: Henter detaljerede oplysninger om en specifik virksomhed.
• get_components: Henter en liste over produktkomponenter.
• get_component_detail: Giver detaljerede oplysninger om en specifik komponent.
• get_features: Viser produktegenskaber tilgængelige i Productboard.
• get_feature_detail: Henter detaljerede oplysninger om en bestemt produktegenskab.
• get_feature_statuses: Henter statusser for forskellige features.
• get_notes: Viser noter tilknyttet produkter eller features.
• get_products: Henter en liste over produkter fra Productboard.
• get_product_detail: Henter detaljerede oplysninger om et specifikt produkt.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• Produktfeature-udforskning: Udviklere og produktchefer kan hurtigt hente og analysere detaljer om produktegenskaber, inkl. deres status og tilknyttede noter, for at træffe informerede prioriteringsbeslutninger.
• Virksomhedsdata-aggregation: Teams kan automatisere indhentning af virksomheds- og kundeoplysninger, hvilket hjælper med kundeindsigt og relationsstyring.
• Komponentstyring: Muliggør udforskning og styring af produktkomponenter og hjælper med at effektivisere arkitektur- eller roadmap-planlægning.
• Generering af produktoversigter: Automatisk generering af produktoversigter og -resuméer ved at hente lister og detaljer over produkter direkte fra Productboard.
• Workflow-automatisering: Muliggør integration med agentiske platforme for at automatisere gentagne Productboard-forespørgsler og reducere manuelt arbejde for produktsupportteams.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledninger til Windsurf findes i repository’et.

Claude

1. Forudsætning: Få din Productboard-adgangstoken (autentificeringsvejledning).
2. Åbn din claude_desktop_config.json konfigurationsfil.
3. Tilføj Productboard MCP-serveren til sektionen mcpServers ved brug af NPX.
4. Indsæt følgende konfigurationsudsnit (erstat <YOUR_TOKEN> med din adgangstoken):

   {
     "mcpServers": {
       "productboard": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "productboard-mcp"
         ],
         "env": {
           "PRODUCTBOARD_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem filen og genstart Claude Desktop.
6. Bekræft, at Productboard MCP-serveren er tilgængelig på listen over MCP-værktøjer.

Cursor

Ingen opsætningsvejledninger til Cursor findes i repository’et.

Cline

Ingen opsætningsvejledninger til Cline findes i repository’et.

Sikring af API-nøgler

For at sikre din Productboard API-nøgle, brug miljøvariabler som vist i konfigurationsudsnittet ovenfor. Hardkod aldrig følsomme legitimationsoplysninger direkte i dine konfigurationsfiler.

Eksempel:

"env": {
  "PRODUCTBOARD_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Baseret på de to tabeller leverer Productboard MCP stærke grundlæggende værktøjer og klar opsætning til Claude, men mangler promptskabeloner, ressourcer og dokumentation for andre platforme. Der er ingen omtale af Roots eller Sampling-support. Jeg vil vurdere denne MCP-server til 5/10 for generel agentisk workflow-integration, primært for dens værktøjskomplethed og åbne licens, men med bemærkelsesværdige mangler i dokumentation og avancerede MCP-funktioner.

MCP-score