Trello MCPサーバー統合

「Trello」MCPサーバーとは？

Trello MCPサーバーは、TrelloをClaude DesktopやGitHub Copilot ChatなどのAIアシスタントやMCP対応クライアントと統合するためのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。AIモデルとTrelloボード間のシームレスな連携を実現し、自然言語コマンドによるプロジェクト管理の自動化・高度化を可能にします。すべてのTrelloボードの一覧、ボード内容（リスト・カード）の読み取り、新規カード作成、カードのリスト間移動、カードへのコメント追加、カードのアーカイブなどをAIアシスタントインターフェースから実行できます。TrelloをMCPリソースとして公開することで、AI駆動ツールとTrelloの豊富な機能を連携し、開発者やチームが好みのAI環境からタスク管理・協働・生産性向上をシンプルに実現します。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートに関する情報はありません。

リソース一覧

• ボードをMCPリソースとして扱う: Trelloボードへ直接MCPリソースとしてアクセスし、構造化データの取得やLLMコンテキスト統合が可能。
• ボード内容（リスト・カード）: 任意のTrelloボードからリストやカードを読み取り、下流のAIタスク用リソースとして公開。
• コメント: Trelloカードに紐づくコメントを取得し、AIワークフローの文脈理解に活用。

ツール一覧

• すべてのボード一覧: アカウントに関連付けられた全Trelloボードを取得。
• ボード内容の読み取り: 指定したTrelloボードのリストやカードを取得。
• 新規カード作成: 選択したTrelloリストに新しいカードを追加。
• カードの移動: ボード内でカードをリスト間で移動。
• カードへのコメント追加: 指定したTrelloカードにコメントを追加。
• カードのアーカイブ: 不要になったカードをアーカイブ。

このMCPサーバーのユースケース

• プロジェクト／タスク管理: AIアシスタントでTrelloカードの作成・移動・アーカイブを自動化し、チームワークフローを効率化・手動更新を削減。
• 会議メモとアクションアイテム化: 会議の議事録や会話から即座にTrelloカードを生成し、担当者割当や進捗管理もそのまま実現。
• AIによるボード分析: AIがボードの現状要約、ボトルネック特定、次のアクション提案などを実施。
• 協働強化: AIアシスタントがコメント追加やカード更新を行い、複数ボードを横断してチーム全員の情報を同期。
• 文脈的なタスク提案: LLMがプロジェクトデータや会話パターンから新タスク提案やカード整理を自動化。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリには明示的なWindsurfの手順は記載されていません。

Claude

1. ローカルでセットアップする場合はNode.js 20以上、コンテナ化する場合はDockerがインストールされていることを確認してください。
2. https://trello.com/app-key からTrello APIキーとトークンを取得します。
3. Claude Desktopの設定ファイルを探します:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. 以下の設定を追加します:

{
  "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. ファイルを保存し、Claude Desktopを再起動してください。

Dockerの例

{
  "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

リポジトリには明示的なCursorの手順は記載されていません。

Cline

リポジトリには明示的なClineの手順は記載されていません。

APIキーの安全な管理

API認証情報はMCPサーバー設定ファイルの env キーで指定してください。例:

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、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画面を開き、「システムMCP構成」欄に、以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPのすべての機能や操作にアクセスできるようになります。“trello-mcp"の部分は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

上記より、Trello MCPサーバーはTrelloとAIアシスタントの強力な統合機能を提供しますが、プロンプトやサンプリングサポートに関する記述はありません。リソースやツールの対応、セットアップ説明は充実しています。サンプリングやrootサポートについては記載がありません。

総評

このMCPサーバーはセットアップ・ツール・リソース公開については十分にドキュメント化されており、プロンプトや高度なMCP機能のサポートは限定的です。Trello＋AI連携を求めるほとんどの開発者にとっては効果的かつシンプルですが、より高度なMCP機能を求めるパワーユーザーには将来的な拡張が期待されます。

MCPスコア