Trello MCP 서버 통합

“Trello” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Trello MCP 서버는 Trello를 Claude Desktop, GitHub Copilot Chat과 같은 AI 어시스턴트 및 기타 MCP 호환 클라이언트와 통합하기 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버를 통해 AI 모델과 Trello 보드 간의 원활한 상호작용이 가능하며, 사용자는 자연어 명령을 통해 프로젝트 관리 워크플로우를 자동화하고 향상시킬 수 있습니다. 서버는 모든 Trello 보드 목록 조회, 보드 내용(리스트와 카드) 읽기, 새 카드 생성, 카드의 리스트 간 이동, 카드에 댓글 추가, 카드 보관 등 다양한 작업을 AI 어시스턴트 인터페이스에서 모두 지원합니다. Trello를 MCP 리소스로 노출함으로써, 이 서버는 AI 기반 도구들이 Trello의 풍부한 생태계와 연결될 수 있도록 하여, 개발자와 팀이 선호하는 AI 환경에서 작업을 관리, 협업, 생산성을 직접적으로 높일 수 있도록 도와줍니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 제공되지 않습니다.

리소스 목록

• MCP 리소스로서의 보드: Trello 보드를 MCP 리소스로 직접 접근하여 구조화된 데이터 조회 및 LLM 컨텍스트 통합을 지원합니다.
• 보드 내용(리스트 및 카드): 모든 Trello 보드에서 리스트와 카드를 읽어와 AI 후속 작업의 리소스로 제공합니다.
• 댓글: Trello 카드에 연결된 댓글을 조회하여 AI 워크플로우에서 컨텍스트 인식에 활용할 수 있습니다.

도구 목록

• 모든 보드 목록 조회: 계정에 연결된 모든 Trello 보드를 나열합니다.
• 보드 내용 읽기: 특정 Trello 보드에서 리스트와 카드를 조회합니다.
• 새 카드 생성: 선택한 Trello 리스트에 새 카드를 추가합니다.
• 카드 이동: 보드 내에서 카드를 리스트 간에 이동합니다.
• 카드에 댓글 추가: 특정 Trello 카드에 댓글을 등록합니다.
• 카드 보관: 더 이상 필요하지 않은 카드를 보관 처리합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 프로젝트/업무 관리: AI 어시스턴트를 통해 Trello 카드의 생성, 이동, 보관을 자동화하여 팀의 워크플로우를 최적화하고 수작업을 줄일 수 있습니다.
• 회의 요약 및 실행 항목 도출: 회의 노트나 논의를 Trello 카드로 전환하여 팀원에게 할당하고, 대화 중 바로 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
• AI 기반 보드 분석: AI로 보드 상태를 요약·병목 구간 식별·다음 행동 제안 등 보드 데이터를 기반으로 한 인사이트를 제공합니다.
• 협업 강화: AI 어시스턴트가 여러 보드에 걸친 카드 업데이트, 댓글 추가 등으로 모든 팀원이 실시간으로 정보를 공유할 수 있게 합니다.
• 컨텍스트 기반 작업 제안: LLM이 프로젝트 데이터나 커뮤니케이션 패턴을 기반으로 새로운 작업 제안 또는 카드 정리를 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 설치 안내가 별도로 제공되지 않습니다.

Claude

1. 로컬 설치에는 Node.js 20+가, 컨테이너 배포에는 Docker가 필요합니다.
2. https://trello.com/app-key에서 Trello API Key와 Token을 발급받으세요.
3. Claude Desktop 설정 파일 위치를 찾으세요:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. 다음 설정을 추가하세요:

{
  "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. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.

Docker 옵션

{
  "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

저장소에 Cursor 설치 안내가 별도로 제공되지 않습니다.

Cline

저장소에 Cline 설치 안내가 별도로 제공되지 않습니다.

API 키 보안

API 자격 증명은 MCP 서버 설정의 env 키를 사용해 환경 변수로 지정해야 합니다. 예시:

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

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “trello-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

위 내용을 종합하면, Trello MCP 서버는 Trello와 AI 어시스턴트의 강력한 통합을 제공하지만 프롬프트 및 샘플링 지원에 대한 문서는 부족합니다. 리소스/도구 지원은 잘 문서화되어 있으며 설치 안내도 충실합니다. 샘플링과 루트 지원은 언급되지 않았습니다.

의견

이 MCP 서버는 설치, 도구, 리소스 노출에 관해 잘 문서화되어 있지만 프롬프트 및 고급 MCP 기능 지원은 제한적입니다. Trello와 AI 통합을 원하는 대부분의 개발자에게는 효과적이고 직관적이나, 향후 파워 유저를 위한 고급 MCP 기능이 추가되면 더 좋겠습니다.

MCP 점수