Integrazione Trello MCP Server

Cosa fa il Trello MCP Server?

Il Trello MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per integrare Trello con assistenti AI come Claude Desktop, GitHub Copilot Chat e altri client compatibili MCP. Permette un’interazione fluida tra modelli AI e board Trello, consentendo agli utenti di automatizzare e potenziare i flussi di lavoro di project management tramite comandi in linguaggio naturale. Il server supporta l’elenco di tutte le board Trello, la lettura dei contenuti delle board (liste e card), la creazione di nuove card, lo spostamento di card tra liste, l’aggiunta di commenti alle card e l’archiviazione delle card, tutto dall’interfaccia dell’assistente AI. Esponendo Trello come risorsa MCP, questo server collega strumenti guidati da AI all’ecosistema ricco di Trello, facilitando a sviluppatori e team la gestione delle attività, la collaborazione e l’ottimizzazione della produttività direttamente dai propri ambienti AI preferiti.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template di prompt è fornita nel repository.

Elenco delle Risorse

• Board come risorse MCP: Accedi direttamente alle board Trello come risorse MCP, consentendo il recupero di dati strutturati e l’integrazione di contesto LLM.
• Contenuti delle board (Liste e Card): Leggi liste e card da qualsiasi tua board Trello, esponendole come risorse per task AI a valle.
• Commenti: Recupera i commenti associati alle card Trello per consapevolezza contestuale nei flussi di lavoro AI.

Elenco degli Strumenti

• Elenca tutte le board: Elenca tutte le board Trello associate all’account.
• Leggi i contenuti della board: Recupera liste e card da una board Trello specificata.
• Crea nuove card: Aggiunge nuove card a una lista Trello selezionata.
• Sposta card: Sposta card tra liste all’interno di una board.
• Aggiungi commenti alle card: Aggiunge commenti a specifiche card Trello.
• Archivia card: Archivia le card non più necessarie.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione Progetti/Attività: Automatizza la creazione, lo spostamento e l’archiviazione delle card Trello usando assistenti AI per ottimizzare il flusso di lavoro del team e ridurre gli aggiornamenti manuali.
• Sintesi Riunioni e Azioni: Trasforma note o discussioni di riunione in card Trello operative, assegnale ai membri del team e traccia i progressi direttamente dalle conversazioni.
• Analisi Board AI-driven: Usa l’AI per sintetizzare lo stato della board, identificare colli di bottiglia o raccomandare le prossime azioni in base ai dati della board.
• Miglioramento Collaborazione: Consenti agli assistenti AI di aggiungere commenti, aggiornare card e mantenere tutti sincronizzati su più board senza uscire dall’interfaccia chat.
• Suggerimenti Contestuali di Attività: Permetti agli LLM di suggerire nuove attività o organizzare card in base ai dati di progetto in corso o ai pattern di comunicazione.

Come si configura

Windsurf

Nessuna istruzione esplicita per Windsurf è fornita nel repository.

Claude

1. Assicurati che Node.js 20+ sia installato per una configurazione locale, oppure Docker per un deploy containerizzato.
2. Ottieni la tua Trello API Key e Token da https://trello.com/app-key.
3. Trova il file di configurazione di 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. Aggiungi la seguente configurazione:

{
  "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. Salva il file e riavvia Claude Desktop.

Opzione 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

Nessuna istruzione esplicita per Cursor è fornita nel repository.

Cline

Nessuna istruzione esplicita per Cline è fornita nel repository.

Protezione delle API Key

Le credenziali API devono essere impostate utilizzando la chiave env nella configurazione del server MCP. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “trello-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base di quanto sopra, il Trello MCP Server offre solide capacità di integrazione Trello con assistenti AI, ma manca di documentazione su prompt e supporto sampling. Il supporto per risorse/strumenti è ben documentato e le istruzioni di setup sono solide. Sampling e root non sono menzionati.

La nostra opinione

Questo MCP server è ben documentato riguardo setup, strumenti e esposizione risorse, ma limitato nel supporto a prompt e feature MCP avanzate. Per la maggior parte degli sviluppatori che vogliono integrare Trello+AI è efficace e diretto, ma gli utenti avanzati potrebbero desiderare funzionalità MCP più evolute in futuro.

MCP Score