Integração do Servidor MCP Trello

O que faz o Servidor MCP “Trello”?

O Servidor MCP Trello é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para integrar o Trello com assistentes de IA como Claude Desktop, GitHub Copilot Chat e outros clientes compatíveis com MCP. Ele permite uma interação fluida entre modelos de IA e quadros Trello, possibilitando aos usuários automatizar e aprimorar seus fluxos de trabalho de gestão de projetos por meio de comandos em linguagem natural. O servidor suporta listar todos os quadros Trello, ler conteúdos dos quadros (listas e cartões), criar novos cartões, mover cartões entre listas, adicionar comentários a cartões e arquivar cartões — tudo a partir da interface de um assistente de IA. Ao expor o Trello como um recurso MCP, este servidor conecta ferramentas orientadas por IA ao rico ecossistema do Trello, facilitando para desenvolvedores e equipes gerenciar tarefas, colaborar e otimizar a produtividade diretamente de seus ambientes de IA preferidos.

Lista de Prompts

Não há informações sobre templates de prompt fornecidas no repositório.

Lista de Recursos

• Quadros como recursos MCP: Acesse quadros Trello diretamente como recursos MCP, permitindo a recuperação estruturada de dados e integração de contexto para LLMs.
• Conteúdo dos quadros (Listas e Cartões): Leia listas e cartões de qualquer quadro Trello, expondo-os como recursos para tarefas de IA subsequentes.
• Comentários: Recupere comentários associados a cartões Trello para dar contexto em fluxos de trabalho com IA.

Lista de Ferramentas

• Listar todos os quadros: Enumera todos os quadros Trello associados à conta.
• Ler conteúdo do quadro: Recupera listas e cartões de um quadro Trello especificado.
• Criar novos cartões: Adiciona novos cartões a uma lista Trello selecionada.
• Mover cartões: Move cartões entre listas dentro de um quadro.
• Adicionar comentários a cartões: Acrescenta comentários a cartões Trello específicos.
• Arquivar cartões: Arquiva cartões que não são mais necessários.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gestão de Projetos/Tarefas: Automatize a criação, movimentação e arquivamento de cartões Trello usando assistentes de IA para otimizar o fluxo de trabalho da equipe e reduzir atualizações manuais.
• Sumarização de Reuniões e Itens de Ação: Transforme notas ou discussões de reuniões em cartões Trello acionáveis, atribua a membros da equipe e acompanhe o progresso diretamente das conversas.
• Análise de Quadros Orientada por IA: Use IA para resumir o status do quadro, identificar gargalos ou recomendar próximas ações com base nos dados do quadro.
• Aprimoramento da Colaboração: Permita que assistentes com IA adicionem comentários, atualizem cartões e mantenham todos sincronizados em múltiplos quadros sem sair da interface de chat.
• Sugestões Contextuais de Tarefas: Permita que LLMs sugiram novas tarefas ou organizem cartões com base nos dados do projeto em andamento ou nos padrões de comunicação.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução explícita para Windsurf fornecida no repositório.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js 20+ está instalado para configuração local, ou Docker para implantação em contêiner.
2. Obtenha sua Chave de API e Token do Trello em https://trello.com/app-key.
3. Encontre o arquivo de configuração do seu 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. Adicione a seguinte configuração:

{
  "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. Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop.

Opção 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

Nenhuma instrução explícita para Cursor fornecida no repositório.

Cline

Nenhuma instrução explícita para Cline fornecida no repositório.

Protegendo as Chaves da API

As credenciais da API devem ser definidas usando a chave env na configuração do servidor MCP. Exemplo:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “trello-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base no exposto, o Servidor MCP Trello oferece fortes capacidades de integração do Trello com assistentes de IA, mas carece de documentação sobre prompts e suporte à amostragem. O suporte a recursos e ferramentas é bem documentado e as instruções de configuração são sólidas. Amostragem e suporte root não são mencionados.

Nossa opinião

Este servidor MCP é bem documentado quanto à configuração, ferramentas e exposição de recursos, mas limitado em suporte a prompts e recursos MCP avançados. Para a maioria dos desenvolvedores que buscam integração Trello+IA, é eficaz e direto, mas usuários avançados podem desejar mais funcionalidades MCP no futuro.

Pontuação MCP