Integración del Servidor MCP de Trello

¿Qué hace el Servidor MCP de “Trello”?

El Servidor MCP de Trello es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para integrar Trello con asistentes de IA como Claude Desktop, GitHub Copilot Chat y otros clientes compatibles con MCP. Permite la interacción fluida entre modelos de IA y tableros de Trello, posibilitando a los usuarios automatizar y mejorar sus flujos de trabajo de gestión de proyectos mediante comandos en lenguaje natural. El servidor soporta listar todos los tableros de Trello, leer el contenido de tableros (listas y tarjetas), crear nuevas tarjetas, mover tarjetas entre listas, añadir comentarios a tarjetas y archivar tarjetas, todo desde una interfaz de asistente de IA. Al exponer Trello como un recurso MCP, este servidor conecta herramientas impulsadas por IA con el ecosistema de Trello, facilitando a desarrolladores y equipos la gestión de tareas, colaboración y optimización de la productividad directamente desde su entorno de IA preferido.

Lista de Prompts

No se proporciona información sobre plantillas de prompts en el repositorio.

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Lista de Recursos

• Tableros como recursos MCP: Accede directamente a los tableros de Trello como recursos MCP, permitiendo la recuperación de datos estructurados e integración de contexto con modelos de lenguaje.
• Contenido de tableros (Listas y Tarjetas): Lee listas y tarjetas de cualquiera de tus tableros de Trello, exponiéndolos como recursos para tareas de IA posteriores.
• Comentarios: Recupera comentarios asociados a tarjetas de Trello para aportar contexto en flujos de trabajo de IA.

Lista de Herramientas

• Listar todos los tableros: Enumera todos los tableros de Trello asociados a la cuenta.
• Leer contenido de tableros: Recupera listas y tarjetas de un tablero de Trello especificado.
• Crear nuevas tarjetas: Añade nuevas tarjetas a una lista de Trello seleccionada.
• Mover tarjetas: Mueve tarjetas entre listas dentro de un tablero.
• Añadir comentarios a tarjetas: Agrega comentarios a tarjetas específicas de Trello.
• Archivar tarjetas: Archiva tarjetas que ya no sean necesarias.

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Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Proyectos/Tareas: Automatiza la creación, movimiento y archivado de tarjetas de Trello usando asistentes de IA para optimizar el flujo de trabajo del equipo y reducir actualizaciones manuales.
• Resúmenes de Reuniones y Tareas: Convierte notas o discusiones de reuniones en tarjetas de Trello accionables, asígnalas a miembros del equipo y haz seguimiento del progreso directamente desde las conversaciones.
• Análisis de Tableros por IA: Utiliza IA para resumir el estado del tablero, identificar cuellos de botella o recomendar próximos pasos basados en los datos del tablero.
• Mejora de la Colaboración: Permite a asistentes impulsados por IA añadir comentarios, actualizar tarjetas y mantener a todos sincronizados en varios tableros sin salir de la interfaz de chat.
• Sugerencias Contextuales de Tareas: Habilita a los LLM a sugerir nuevas tareas u organizar tarjetas según los datos de proyectos en curso o patrones de comunicación.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones específicas de Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Asegúrate de que Node.js 20+ esté instalado para una configuración local, o Docker para un despliegue en contenedor.
2. Obtén tu clave y token de Trello API desde https://trello.com/app-key .
3. Busca el archivo de configuración de 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. Agrega la siguiente configuración:

{
  "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. Guarda el archivo y reinicia Claude Desktop.

Opción Docker

{
  "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

No se proporcionan instrucciones específicas de Cursor en el repositorio.

Cline

No se proporcionan instrucciones específicas de Cline en el repositorio.

Seguridad de las claves API

Las credenciales de la API deben establecerse usando la clave env en la configuración del servidor MCP. Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “trello-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Con base en lo anterior, el Servidor MCP de Trello ofrece sólidas capacidades de integración de Trello con asistentes de IA, pero carece de documentación sobre prompts y soporte de muestreo. Su soporte de recursos/herramientas está bien documentado y las instrucciones de configuración son claras. El soporte de muestreo y raíz no está mencionado.

Nuestra opinión

Este servidor MCP está bien documentado en cuanto a configuración, herramientas y exposición de recursos, pero es limitado en soporte de prompts y funciones avanzadas de MCP. Para la mayoría de desarrolladores que buscan integración Trello+IA, es eficaz y sencillo, aunque los usuarios avanzados pueden requerir más funciones MCP en el futuro.

Puntuación MCP