Intégration du serveur MCP Linear

Que fait le serveur MCP “Linear” ?

Le serveur MCP Linear est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour une intégration transparente avec l’API Linear, permettant aux assistants et agents IA d’interagir de façon programmatique avec le système de suivi des problèmes de Linear. En exposant les fonctionnalités principales de Linear via le protocole MCP, ce serveur permet aux développeurs et outils IA d’automatiser et de gérer les workflows projet : création, mise à jour et recherche de problèmes, récupération des informations d’équipe, gestion des attributions et des commentaires. Le serveur MCP Linear agit comme un pont entre les grands modèles de langage et la plateforme Linear, rationalisant les tâches courantes des développeurs, favorisant la productivité et la collaboration efficace dans les projets logiciels grâce à un accès sécurisé, contrôlé et limité aux données et actions de Linear.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans les ressources disponibles.

Liste des Ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans les ressources disponibles.

Liste des Outils

• linear_create_issue
  Crée un nouveau problème Linear avec les détails spécifiés. Prend en charge la création de sous-problèmes et l’attribution d’étiquettes.
  Paramètres :

  • title (obligatoire) : Titre du problème
  • team (obligatoire) : Identifiant de l’équipe (clé, UUID ou nom)

• linear_update_issue
  Met à jour un problème Linear existant avec de nouvelles données (activé avec l’accès en écriture).

• linear_search_issues
  Recherche des problèmes Linear selon des critères spécifiés.

• linear_get_user_issues
  Récupère tous les problèmes attribués à un utilisateur spécifique.

• linear_get_issue
  Récupère les informations détaillées sur un problème spécifique.

• linear_get_teams
  Récupère les informations sur les équipes dans Linear.

• linear_add_comment
  Ajoute un commentaire à un problème Linear existant (activé avec l’accès en écriture).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Création et gestion automatisées des problèmes
  Les développeurs ou agents IA peuvent créer, mettre à jour et commenter des problèmes Linear de manière automatisée pour gérer le suivi des bugs, les demandes de fonctionnalités et les tâches, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant la charge manuelle.

• Récupération personnalisée des tâches
  Des assistants IA peuvent récupérer les problèmes attribués à des utilisateurs spécifiques, aidant les développeurs à identifier et prioriser rapidement leurs tâches dans Linear.

• Aperçu des équipes projet
  Les équipes peuvent utiliser le serveur pour récupérer et analyser la composition et les responsabilités, afin de mieux planifier les projets et répartir les ressources.

• Intégration de Linear aux workflows DevOps
  En exposant l’API Linear via MCP, le serveur permet l’intégration avec des pipelines CI/CD, chatbots ou tableaux de bord pour un suivi projet en temps réel et des mises à jour automatisées.

• Collaboration optimisée via des assistants IA
  Des assistants IA peuvent interagir avec Linear via le serveur MCP pour synthétiser l’avancement des projets, recommander les prochaines actions ou mettre en avant les problèmes pertinents lors de réunions d’équipe.

Comment l’installer

Windsurf

Pas d’instructions spécifiques ou de configuration disponible pour Windsurf.

Claude

Pas d’instructions spécifiques ou de configuration disponible pour Claude.

Cursor

Pas d’instructions spécifiques ou de configuration disponible pour Cursor.

Cline

1. Prérequis :

   • Assurez-vous que Go 1.23 ou supérieur est installé.
   • Obtenez votre clé API Linear.

2. Installation :

   • Téléchargez le binaire approprié depuis GitHub Releases.
   • Rendez-le exécutable :
     chmod +x linear-mcp-go-*

3. Définir la clé API :

   • Exportez votre clé API Linear :
     export LINEAR_API_KEY=your_linear_api_key

4. Lancer la configuration :

   • Exécutez la configuration pour Cline :
     ./linear-mcp-go setup
   • Pour activer l’accès en écriture :
     ./linear-mcp-go setup --write-access
   • Pour auto-approuver les outils en lecture seule :
     ./linear-mcp-go setup --auto-approve=allow-read-only

5. Vérification :

   • Le processus de configuration vérifie l’installation, configure l’assistant IA et met en place l’auto-approbation pour les outils spécifiés.

Exemple de configuration JSON pour Cline

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

Pour activer l’accès en écriture :

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

Sécurisation des clés API

Définissez vos clés API via des variables d’environnement :

export LINEAR_API_KEY=your_linear_api_key

Ou dans la configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “linear-mcp-go” par le vrai nom de votre serveur MCP et à modifier l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Sur la base de ce qui précède, le serveur MCP Linear est une intégration ciblée et bien documentée pour les workflows Linear, mais manque de fonctionnalités MCP avancées telles que les modèles de prompt, les ressources explicites ou la documentation sur le sampling/roots. Il fournit l’essentiel pour les développeurs souhaitant automatiser ou optimiser leur expérience Linear via des assistants IA.

Score MCP