Trello MCP Server Integration

Was macht der „Trello“ MCP Server?

Der Trello MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um Trello mit KI-Assistenten wie Claude Desktop, GitHub Copilot Chat und anderen MCP-kompatiblen Clients zu integrieren. Er ermöglicht eine nahtlose Interaktion zwischen KI-Modellen und Trello-Boards, sodass Nutzer ihr Projektmanagement durch natürliche Sprachbefehle automatisieren und optimieren können. Der Server unterstützt das Auflisten aller Trello-Boards, das Auslesen von Board-Inhalten (Listen und Karten), das Erstellen neuer Karten, das Verschieben von Karten zwischen Listen, das Hinzufügen von Kommentaren zu Karten und das Archivieren von Karten – alles innerhalb eines KI-Assistenten-Interfaces. Indem Trello als MCP-Ressource bereitgestellt wird, verbindet dieser Server KI-gesteuerte Tools mit dem umfangreichen Trello-Ökosystem und erleichtert es Entwicklern und Teams, Aufgaben zu verwalten, zusammenzuarbeiten und die Produktivität direkt aus ihrer bevorzugten KI-Umgebung zu steigern.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen hinterlegt.

Liste der Ressourcen

• Boards als MCP-Ressourcen: Greifen Sie direkt als MCP-Ressource auf Trello-Boards zu, um strukturierte Daten abzurufen und LLM-Kontexte zu integrieren.
• Board-Inhalte (Listen und Karten): Lesen Sie Listen und Karten aus beliebigen Trello-Boards und stellen Sie diese als Ressourcen für nachgelagerte KI-Aufgaben bereit.
• Kommentare: Rufen Sie Kommentare zu Trello-Karten ab, um Kontext in KI-Workflows zu ermöglichen.

Liste der Tools

• Alle Boards auflisten: Listet alle mit dem Account verknüpften Trello-Boards auf.
• Board-Inhalte lesen: Listet Listen und Karten eines bestimmten Trello-Boards auf.
• Neue Karten erstellen: Fügt einer ausgewählten Trello-Liste neue Karten hinzu.
• Karten verschieben: Verschiebt Karten zwischen Listen innerhalb eines Boards.
• Kommentare zu Karten hinzufügen: Fügt bestimmten Trello-Karten Kommentare hinzu.
• Karten archivieren: Archiviert nicht mehr benötigte Karten.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Projekt-/Aufgabenmanagement: Automatisieren Sie das Erstellen, Verschieben und Archivieren von Trello-Karten mit KI-Assistenten, um Team-Workflows zu optimieren und manuelle Aktualisierungen zu reduzieren.
• Besprechungszusammenfassungen und Aufgabenpunkte: Verwandeln Sie Meeting-Notizen oder Diskussionen in umsetzbare Trello-Karten, weisen Sie diese Teammitgliedern zu und verfolgen Sie den Fortschritt direkt aus der Unterhaltung.
• KI-gesteuerte Board-Analyse: Nutzen Sie KI, um Board-Status zusammenzufassen, Engpässe zu identifizieren oder nächste Schritte auf Basis der Board-Daten zu empfehlen.
• Zusammenarbeits-Verbesserung: Ermöglichen Sie KI-gestützten Assistenten, Kommentare hinzuzufügen, Karten zu aktualisieren und alle Teammitglieder über mehrere Boards hinweg auf dem Laufenden zu halten – ohne das Chat-Interface zu verlassen.
• Kontextbasierte Aufgaben-Vorschläge: Lassen Sie LLMs neue Aufgaben vorschlagen oder Karten basierend auf aktuellen Projektdaten und Kommunikationsmustern organisieren.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository sind keine expliziten Windsurf-Anweisungen hinterlegt.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js 20+ für ein lokales Setup oder Docker für eine containerisierte Bereitstellung installiert ist.
2. Holen Sie sich Ihren Trello API Key und Token unter https://trello.com/app-key .
3. Suchen Sie Ihre Claude Desktop-Konfigurationsdatei:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. Fügen Sie folgende Konfiguration hinzu:

{
  "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. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.

Docker-Option

{
  "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

Im Repository sind keine expliziten Cursor-Anweisungen hinterlegt.

Cline

Im Repository sind keine expliziten Cline-Anweisungen hinterlegt.

API-Keys sichern

API-Zugangsdaten sollten mit dem Schlüssel env in der MCP-Serverkonfiguration gesetzt werden. Beispiel:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Bereich der System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdetails mit folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP nun als Tool mitsamt aller Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “trello-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Auf Basis der obigen Informationen bietet der Trello MCP Server starke Integrationsmöglichkeiten für Trello mit KI-Assistenten, aber es fehlt an Dokumentation zu Prompts und Sampling-Support. Die Ressourcen-/Tool-Unterstützung ist gut dokumentiert und die Einrichtungshinweise sind solide. Sampling und Root-Support werden nicht erwähnt.

Unser Fazit

Dieser MCP Server ist hinsichtlich Einrichtung, Tools und Ressourcenzugriff gut dokumentiert, bietet aber wenig Unterstützung für Prompts und fortgeschrittene MCP-Features. Für die meisten Entwickler, die Trello+KI-Integration suchen, ist er effektiv und einfach nutzbar, Power-User könnten sich jedoch in Zukunft erweiterte MCP-Funktionen wünschen.

MCP Score