Trello MCP Server Integration

Hvad gør “Trello” MCP Server?

Trello MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at integrere Trello med AI-assistenter som Claude Desktop, GitHub Copilot Chat og andre MCP-kompatible klienter. Den muliggør problemfri interaktion mellem AI-modeller og Trello-tavler, hvilket gør det muligt for brugere at automatisere og forbedre deres projektstyringsarbejdsgange via naturlige sprogkommandoer. Serveren understøtter at liste alle Trello-tavler, læse tavleindhold (lister og kort), oprette nye kort, flytte kort mellem lister, tilføje kommentarer til kort og arkivere kort – alt sammen fra en AI-assistentgrænseflade. Ved at gøre Trello til en MCP-ressource forbinder denne server AI-drevne værktøjer til det rige økosystem i Trello, hvilket gør det lettere for udviklere og teams at håndtere opgaver, samarbejde og effektivisere produktiviteten direkte fra deres foretrukne AI-miljøer.

Liste over prompts

Ingen information om prompt-skabeloner er angivet i repositoryet.

Liste over ressourcer

• Tavler som MCP-ressourcer: Få direkte adgang til Trello-tavler som MCP-ressourcer, hvilket muliggør struktureret dataudtræk og LLM-kontekstintegration.
• Tavleindhold (Lister og Kort): Læs lister og kort fra alle dine Trello-tavler og eksponér dem som ressourcer for AI-opgaver længere nede i kæden.
• Kommentarer: Hent kommentarer tilknyttet Trello-kort for kontekstuel forståelse i AI-arbejdsgange.

Liste over værktøjer

• List alle tavler: Oplister alle Trello-tavler tilknyttet kontoen.
• Læs tavleindhold: Henter lister og kort fra en angiven Trello-tavle.
• Opret nye kort: Tilføjer nye kort til en valgt Trello-liste.
• Flyt kort: Flytter kort mellem lister på en tavle.
• Tilføj kommentarer til kort: Tilføjer kommentarer til specifikke Trello-kort.
• Arkiver kort: Arkiverer kort, der ikke længere er nødvendige.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Projekt-/opgavestyring: Automatisér oprettelse, flytning og arkivering af Trello-kort med AI-assistenter for at strømline teamarbejdsgange og reducere manuelle opdateringer.
• Mødereferater og opgavepunkter: Omdan mødereferater eller diskussioner til konkrete Trello-kort, tildel dem til teammedlemmer, og følg fremdriften direkte fra samtaler.
• AI-drevet tavleanalyse: Brug AI til at opsummere tavlestatus, identificere flaskehalse eller foreslå næste skridt baseret på tavledata.
• Samarbejdsforbedring: Giv AI-assistenter mulighed for at tilføje kommentarer, opdatere kort og holde alle synkroniseret på tværs af flere tavler uden at forlade chatgrænsefladen.
• Kontekstuelle opgaveforslag: Gør LLM’er i stand til at foreslå nye opgaver eller organisere kort baseret på igangværende projektdata eller kommunikationsmønstre.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen eksplicit Windsurf-vejledning er angivet i repositoryet.

Claude

1. Sørg for, at Node.js 20+ er installeret til lokal opsætning, eller Docker til containerdeployment.
2. Hent din Trello API-nøgle og token fra https://trello.com/app-key.
3. Find din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. Tilføj følgende konfiguration:

{
  "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. Gem filen og genstart Claude Desktop.

Docker-mulighed

{
  "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

Ingen eksplicit Cursor-vejledning er angivet i repositoryet.

Cline

Ingen eksplicit Cline-vejledning er angivet i repositoryet.

Sikring af API-nøgler

API-legitimationsoplysninger bør indstilles ved at bruge env-nøglen i MCP-serverkonfigurationen. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I sektionen for system-MCP-konfiguration skal du indsætte dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Baseret på ovenstående giver Trello MCP Server stærke integrationsmuligheder for Trello med AI-assistenter, men mangler dokumentation om prompt-skabeloner og sampling-support. Ressource- og værktøjsunderstøttelsen er veldokumenteret og opsætningsvejledningen er solid. Sampling og root-support er ikke nævnt.

Vores vurdering

Denne MCP-server er veldokumenteret med hensyn til opsætning, værktøjer og ressourceeksponering, men begrænset i prompt- og avanceret MCP-funktionalitet. For de fleste udviklere, der ønsker Trello+AI-integration, er den effektiv og ligetil, men avancerede brugere vil måske efterspørge flere MCP-funktioner fremover.

MCP Score