Plane MCPサーバー統合

「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

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リソース一覧

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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。

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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。

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

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