Do czego służy serwer “Trello” MCP?

Serwer Trello MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do integracji Trello z asystentami AI takimi jak Claude Desktop, GitHub Copilot Chat i innymi klientami obsługującymi MCP. Umożliwia płynną interakcję między modelami AI a tablicami Trello, pozwalając użytkownikom automatyzować i usprawniać zarządzanie projektami za pomocą poleceń w języku naturalnym. Serwer obsługuje listowanie wszystkich tablic Trello, odczytywanie zawartości tablic (list i kart), tworzenie nowych kart, przenoszenie kart między listami, dodawanie komentarzy do kart oraz archiwizowanie kart — wszystko z poziomu interfejsu asystenta AI. Udostępniając Trello jako zasób MCP, serwer ten łączy narzędzia napędzane AI z bogatym ekosystemem Trello, co ułatwia programistom i zespołom zarządzanie zadaniami, współpracę i zwiększanie produktywności bezpośrednio z ich ulubionych środowisk AI.

Lista promptów

W repozytorium nie podano informacji o szablonach promptów.

Lista zasobów

• Tablice jako zasoby MCP: Uzyskaj dostęp do tablic Trello bezpośrednio jako zasobów MCP, umożliwiając pobieranie ustrukturyzowanych danych i integrację z kontekstem LLM.
• Zawartość tablic (listy i karty): Odczytuj listy i karty z dowolnych swoich tablic Trello, udostępniając je jako zasoby do dalszych zadań AI.
• Komentarze: Pobieraj komentarze powiązane z kartami Trello dla kontekstu w przepływach AI.

Lista narzędzi

• Listuj wszystkie tablice: Wyświetla wszystkie tablice Trello powiązane z kontem.
• Odczytaj zawartość tablicy: Pobiera listy i karty z wybranej tablicy Trello.
• Twórz nowe karty: Dodaje nowe karty do wybranej listy Trello.
• Przenoś karty: Przenosi karty między listami na tablicy.
• Dodawaj komentarze do kart: Dodaje komentarze do wybranych kart Trello.
• Archiwizuj karty: Archiwizuje niepotrzebne karty.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie projektami/zadaniami: Automatyzuj tworzenie, przenoszenie i archiwizowanie kart Trello przy pomocy asystentów AI, aby usprawnić pracę zespołu i ograniczyć ręczne aktualizacje.
• Podsumowania spotkań i zadania do wykonania: Zamieniaj notatki lub dyskusje ze spotkań w karty akcji Trello, przypisuj je członkom zespołu i śledź postępy bezpośrednio z rozmów.
• Analiza tablic AI: Użyj AI do podsumowań stanu tablicy, identyfikowania wąskich gardeł czy rekomendacji kolejnych działań na podstawie danych tablicy.
• Wspomaganie współpracy: Pozwól asystentom AI dodawać komentarze, aktualizować karty i utrzymywać synchronizację wszystkich członków zespołu na wielu tablicach bez opuszczania czatu.
• Kontekstowe sugestie zadań: Umożliw LLM sugerowanie nowych zadań lub organizowanie kart w oparciu o bieżące dane projektowe lub wzorce komunikacji.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano szczegółowych instrukcji dla Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Node.js 20+ (dla lokalnego uruchomienia) lub Dockera (dla wdrożenia kontenerowego).
2. Uzyskaj swój Trello API Key i Token na stronie https://trello.com/app-key.
3. Znajdź plik konfiguracyjny 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. Dodaj poniższą konfigurację:

{
  "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. Zapisz plik i uruchom ponownie Claude Desktop.

Wersja Docker

{
  "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

W repozytorium nie podano szczegółowych instrukcji dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie podano szczegółowych instrukcji dla Cline.

Zabezpieczenie kluczy API

Dane uwierzytelniające API powinny być ustawione za pomocą klucza env w konfiguracji serwera MCP. Przykład:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane serwera MCP w takim formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “trello-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

Na podstawie powyższego, serwer Trello MCP zapewnia solidne możliwości integracji Trello z asystentami AI, lecz brakuje dokumentacji dotyczącej promptów i wsparcia sampling. Obsługa zasobów i narzędzi jest dobrze udokumentowana, a instrukcje konfiguracji przejrzyste. Sampling i wsparcie root nie są wspomniane.

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest dobrze udokumentowany pod względem konfiguracji, narzędzi i udostępniania zasobów, lecz ograniczony jeśli chodzi o wsparcie dla promptów i zaawansowanych funkcji MCP. Dla większości deweloperów szukających integracji Trello+AI jest skuteczny i prosty w obsłudze, ale zaawansowani użytkownicy mogą oczekiwać w przyszłości dodatkowych funkcji MCP.

Ocena MCP