Hva gjør “Trello” MCP Server?

Trello MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server designet for å integrere Trello med AI-assistenter som Claude Desktop, GitHub Copilot Chat og andre MCP-kompatible klienter. Den muliggjør sømløs interaksjon mellom AI-modeller og Trello-tavler, slik at brukere kan automatisere og forbedre prosjektstyringsarbeidsflyter gjennom naturlige språkkommandoer. Serveren støtter å liste alle Trello-tavler, lese innhold på tavler (lister og kort), opprette nye kort, flytte kort mellom lister, legge til kommentarer på kort og arkivere kort – alt fra et AI-assistent-grensesnitt. Ved å eksponere Trello som en MCP-ressurs kobler denne serveren AI-drevne verktøy til det rike økosystemet i Trello, og gjør det enklere for utviklere og team å administrere oppgaver, samarbeide og effektivisere produktiviteten direkte fra sine foretrukne AI-miljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon om prompt-maler er tilgjengelig i depotet.

Liste over ressurser

• Tavler som MCP-ressurser: Få direkte tilgang til Trello-tavler som MCP-ressurser, som gir strukturert datauthenting og LLM-kontekstintegrasjon.
• Tavleinnhold (lister og kort): Les lister og kort fra en hvilken som helst av Trello-tavlene dine, og eksponer dem som ressurser for AI-oppgaver nedstrøms.
• Kommentarer: Hent kommentarer tilknyttet Trello-kort for kontekstforståelse i AI-arbeidsflyter.

Liste over verktøy

• List opp alle tavler: Viser alle Trello-tavler tilknyttet kontoen.
• Les tavleinnhold: Henter lister og kort fra en spesifisert Trello-tavle.
• Opprett nye kort: Legger til nye kort i en valgt Trello-liste.
• Flytt kort: Flytter kort mellom lister på en tavle.
• Legg til kommentarer på kort: Legger til kommentarer på spesifikke Trello-kort.
• Arkiver kort: Arkiverer kort som ikke lenger er nødvendige.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Prosjekt-/oppgavestyring: Automatiser oppretting, flytting og arkivering av Trello-kort med AI-assistenter for å effektivisere teamets arbeidsflyt og redusere manuelle oppdateringer.
• Møteoppsummeringer og handlingspunkter: Gjør møtenotater eller diskusjoner om til handlingsrettede Trello-kort, tildel til teammedlemmer, og følg fremdriften direkte fra samtaler.
• AI-drevet tavleanalyse: Bruk AI for å oppsummere tavlestatus, identifisere flaskehalser eller foreslå neste handlinger basert på tavledata.
• Samarbeidsforbedring: La AI-drevne assistenter legge til kommentarer, oppdatere kort og holde alle synkronisert på tvers av flere tavler uten å forlate chatgrensesnittet.
• Kontekstuelle oppgavesuggesjoner: Aktiver LLM-er til å foreslå nye oppgaver eller organisere kort basert på prosjektdata eller kommunikasjonsmønstre.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen eksplisitte Windsurf-instruksjoner er gitt i depotet.

Claude

1. Sørg for at Node.js 20+ er installert for lokal oppsett, eller Docker for containerbasert kjøring.
2. Skaff din Trello API-nøkkel og Token fra https://trello.com/app-key.
3. Finn konfigurasjonsfilen for 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. Legg til følgende konfigurasjon:

{
  "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. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.

Docker-alternativ

{
  "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

Ingen eksplisitte Cursor-instruksjoner er gitt i depotet.

Cline

Ingen eksplisitte Cline-instruksjoner er gitt i depotet.

Sikring av API-nøkler

API-legitimasjon bør settes ved å bruke env-nøkkelen i MCP-serverkonfigurasjonen. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene til MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “trello-mcp” til navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på det ovenstående gir Trello MCP Server sterke integrasjonsmuligheter for Trello med AI-assistenter, men mangler dokumentasjon om prompt-maler og sampling-støtte. Ressurs- og verktøystøtte er godt dokumentert, og oppsettinstruksjonene er solide. Sampling og root-støtte er ikke nevnt.

Vår mening

Denne MCP-serveren er godt dokumentert når det gjelder oppsett, verktøy og ressurs-eksponering, men begrenset på prompt- og avansert MCP-funksjonalitet. For de fleste utviklere som ønsker Trello+AI-integrasjon er den effektiv og enkel, men avanserte brukere kan ønske seg mer avanserte MCP-funksjoner i fremtiden.

MCP-score