Plane MCPサーバー統合

Plane MCPサーバー統合

FlowHuntとPlane.soを連携し、シームレスかつAI駆動のプロジェクト・課題管理を実現。Plane MCPサーバーでLLM経由のタスク追跡、レポート、更新を自動化します。

「Plane」MCPサーバーとは何をするものですか?

Plane MCPサーバーは、Model Context Protocol(MCP)サーバーであり、大規模言語モデル(LLM)がプロジェクト・課題管理プラットフォームPlane.soと直接連携できるようにします。AIアシスタントとPlane.so APIの橋渡しをすることで、LLMがプロジェクト一覧取得、詳細取得、課題の作成・更新などのプロジェクト管理操作を実行できるようになります。これにより、ユーザーの管理とセキュリティを保ちながら、AI駆動の自動化・データ取得・タスク管理をPlane.so環境内で実現できます。ClaudeなどのLLMは、Plane MCPサーバーを使ってプロジェクト追跡の効率化、更新の自動化、会話型AIによるプロジェクト運用の統合が可能です。

プロンプト一覧

リポジトリに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。このセクションは情報不足のため空欄です。

リソース一覧

リポジトリに明示的なMCPリソースは記載されていません。このセクションは情報不足のため空欄です。

ツール一覧

  • list-projects
    • Planeワークスペース内のすべてのプロジェクトを一覧表示します。
  • get-project
    • 特定プロジェクトの詳細情報を取得します(project_idが必要)。
  • create-issue
    • カスタマイズ可能なプロパティで新しい課題を作成します。
  • list-issues
    • プロジェクト内の課題を一覧・フィルタリングします。
  • get-issue
    • 特定課題の詳細情報を取得します。
  • update-issue
    • 既存の課題情報を更新します。

このMCPサーバーのユースケース

  • プロジェクト概要とレポート
    • Planeワークスペース内の全プロジェクト一覧や詳細を即時取得し、チームの進捗や状況を把握できます。
  • 課題自動作成
    • LLMが会話やバグ報告・ユーザー問い合わせから課題を自動作成し、Plane.soにチケットを発行できます。
  • 課題の追跡とフィルタリング
    • AIが条件別に課題一覧・フィルタリングを実行し、トリアージや優先順位付け・障害対応を効率化します。
  • 課題詳細取得
    • 開発者やAIエージェントが課題詳細を素早く取得し、ワークフロー自動化や提案、ドキュメント作成に役立てます。
  • プロジェクト管理の自動化
    • 定型的な更新やプロジェクト変更をAIが処理し、手作業を減らしプロジェクト状況を常に最新に保ちます。

セットアップ方法

Windsurf

  1. Node.js 22.x以上とPlane.so APIキーを用意してください。
  2. Smitheryでサーバーをインストール:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client windsurf
    
  3. Windsurfの設定ファイルを探します。
  4. 以下のJSONでPlane MCPサーバーを追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 変更を保存し、Windsurfを再起動します。

Claude

  1. Node.js 22.x以上とPlane.so APIキーをインストールしておいてください。
  2. Smitheryでインストール:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client claude
    
  3. Claude for Desktopの設定ファイルを開きます:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  4. mcpServers下に以下のJSONを挿入:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Claude for Desktopを再起動します。

Cursor

  1. Node.js 22.x+をインストールし、Plane.so APIキーを取得してください。
  2. 以下のコマンドでインストール:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client cursor
    
  3. Cursor MCP設定を編集します。
  4. 以下の設定を追加:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 保存してCursorを再起動し、変更を反映させます。

Cline

  1. Node.js 22.x+とPlane.so APIキーを用意してください。
  2. 以下を実行:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client cline
    
  3. Cline MCPサーバー設定を開きます。
  4. 以下を追加:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 保存してClineを再起動します。

APIキーの安全な管理:
PLANE_API_KEYおよびPLANE_WORKSPACE_SLUGは、必ず上記のように設定ファイルのenvフィールドで環境変数として管理し、ソースコードには絶対に直接記述しないでください。

フロー内でのこのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

FlowHunt MCP flow

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に以下のようなJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "plane": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPサーバーのすべての機能にアクセスできるようになります。“plane"はご自身のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーのものに必ず変更してください。


概要

セクション利用可否詳細・備考
概要READMEで明確な説明あり
プロンプト一覧明示的なプロンプトテンプレート記載なし
リソース一覧明示的なMCPリソース記載なし
ツール一覧READMEに全ツール一覧記載あり
APIキーの安全管理設定例で示されている
サンプリング対応(評価上重要度低)サンプリングへの言及なし

当社の見解:
Plane MCPサーバーは、インストール手順やツール利用法のドキュメントが充実しており、プロンプトテンプレート・リソースプリミティブ・サンプリング/ルーツサポートに関する情報は不足しています。プロジェクト管理自動化に特化した実用的なサーバーであり、より広いMCP機能やドキュメントが追加されれば、さらに有用性が高まるでしょう。Plane.soとの直接連携には十分適しています。


MCPスコア

ライセンスありYes (MIT)
ツールが1つ以上あるYes
フォーク数9
スター数26

よくある質問

Plane MCPサーバーとは何ですか?

Plane MCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)とPlane.soプロジェクト管理プラットフォームの橋渡しをするサーバーです。AIアシスタントがプロジェクトの一覧取得・課題の作成や更新・プロジェクト詳細の取得など、様々なプロジェクト関連操作を安全なAPI連携を通じて行えるようにします。

Plane MCPサーバーで何が自動化できますか?

Plane.soでのプロジェクト概要、課題の作成、課題の追跡・フィルタリング、プロジェクト詳細の取得などを自動化できます。サーバーにより、LLMが日常的なプロジェクト管理タスクを担い、手作業を減らしワークフローを効率化します。

Plane.so API認証情報はどのように安全に設定すれば良いですか?

PLANE_API_KEYおよびPLANE_WORKSPACE_SLUGは、必ずMCPサーバー設定の'env'フィールドに環境変数として保存してください。ソースファイルに直接ハードコーディングするのは避けましょう。

FlowHuntのフローでPlane MCPサーバーは使えますか?

はい!FlowHuntでMCPコンポーネントを追加し、Plane MCPサーバーの詳細を設定すれば、AIエージェントが会話フロー内でサーバーのすべてのプロジェクト管理機能を利用できるようになります。

Plane MCPサーバーはプロンプトテンプレートやリソースプリミティブをサポートしていますか?

現在Plane MCPサーバーは、直接的なプロジェクト・課題管理ツールに特化しており、ドキュメント上で明示的なプロンプトテンプレートやリソースプリミティブの提供はありません。

Plane MCPサーバーでプロジェクト管理を自動化

Plane MCPサーバーを活用し、AIエージェントにPlane.soでのプロジェクト追跡・課題自動作成・ワークフロー自動化の力を与えましょう。

詳細はこちら

KubeSphere MCPサーバー
KubeSphere MCPサーバー

KubeSphere MCPサーバー

KubeSphere MCPサーバーは、AIアシスタントやLLM開発ツールがKubeSphereクラスターをシームレスに管理できるようにし、ワークスペース、クラスター、ユーザー、拡張機能の管理などのタスクを自動化してクラウドネイティブ開発やDevOpsワークフローを加速します。...

1 分で読める
AI DevOps +5
WayStation MCPサーバー
WayStation MCPサーバー

WayStation MCPサーバー

WayStation MCPサーバーは、ClaudeやChatGPTなどのAIアシスタントをNotion、Monday、Jira、Slackなどの生産性ツールに接続するユニバーサルなリモートModel Context Protocol(MCP)サーバーです。安全でノーコードの統合ハブとして機能し、AIによる自動化やワー...

1 分で読める
AI Integrations +5
Terraform Cloud MCPサーバー
Terraform Cloud MCPサーバー

Terraform Cloud MCPサーバー

Terraform Cloud MCPサーバーを使ってAIアシスタントをTerraform Cloud APIと統合しましょう。自然言語によるインフラ管理、ワークスペースやプロジェクトのタスク自動化、インフラストラクチャ・アズ・コードのワークフロー効率化を、あなたの好きなAIプラットフォームから実現できます。...

1 分で読める
AI DevOps +5