Integrarea Serverului MCP Plane

Integrarea Serverului MCP Plane

Conectează FlowHunt și Plane.so pentru o gestionare fluentă și inteligentă a proiectelor și problemelor, alimentată de AI. Automatizează urmărirea sarcinilor, raportarea și actualizările direct prin LLM-uri cu ajutorul Serverului MCP Plane.

Ce face Serverul MCP “Plane”?

Serverul MCP Plane este un server Model Context Protocol (MCP) care permite modelelor lingvistice mari (LLM-uri) să interacționeze direct cu Plane.so, o platformă de management al proiectelor și problemelor. Acționând ca o punte între asistenții AI și API-ul Plane.so, acest server permite LLM-urilor să efectueze acțiuni de management al proiectelor, precum listarea proiectelor, obținerea detaliilor unui proiect, crearea și actualizarea problemelor și multe altele—menținând în același timp controlul utilizatorului și securitatea. Acest lucru îmbunătățește fluxul de lucru al dezvoltatorilor, permițând automatizare alimentată de AI, extragere de date și gestionarea sarcinilor direct în mediul familiar Plane.so. LLM-uri precum Claude pot folosi Serverul MCP Plane pentru a simplifica urmărirea proiectelor, a automatiza actualizările și a integra AI conversațional în operațiunile de proiect.

Lista de Prompt-uri

Nu sunt descrise șabloane explicite de prompt în depozit. Această secțiune este goală din lipsă de informații.

Lista de Resurse

Nu sunt documentate resurse MCP explicite în depozit. Această secțiune este goală din lipsă de informații.

Lista de Instrumente

  • list-projects
    • Listează toate proiectele din workspace-ul tău Plane.
  • get-project
    • Obține informații detaliate despre un anumit proiect (necesită project_id).
  • create-issue
    • Creează o problemă nouă într-un proiect cu proprietăți personalizabile.
  • list-issues
    • Listează și filtrează problemele din proiecte.
  • get-issue
    • Obține detalii despre o problemă anume.
  • update-issue
    • Actualizează probleme existente cu informații noi.

Exemple de utilizare ale acestui Server MCP

  • Prezentare generală și raportare proiecte
    • Listează instant toate proiectele dintr-un workspace Plane și extrage detalii, ajutând echipele să monitorizeze progresul și starea proiectelor.
  • Creare automată de probleme
    • LLM-urile pot crea probleme noi în Plane.so, permițând generarea automată de tichete din conversații, rapoarte de bug sau solicitări ale utilizatorilor.
  • Urmărire și filtrare probleme
    • AI-ul poate lista și filtra problemele după criterii, simplificând procesul de triere, prioritizare și răspuns la blocaje de proiect.
  • Extragere detalii despre probleme
    • Dezvoltatorii sau agenții AI pot prelua rapid detalii despre o problemă pentru automatizarea fluxului, sugestii de cod sau documentare.
  • Automatizare management proiecte
    • Actualizări de rutină și modificări ale proiectului pot fi gestionate de AI, reducând munca manuală și menținând statusul proiectelor la zi.

Cum se configurează

Windsurf

  1. Asigură-te că ai Node.js 22.x sau mai nou și o cheie API Plane.so.
  2. Instalează serverul folosind Smithery:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client windsurf
    
  3. Localizează fișierul tău de configurare Windsurf.
  4. Adaugă serverul MCP Plane folosind următorul JSON:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salvează modificările și repornește Windsurf.

Claude

  1. Asigură-te că Node.js 22.x sau mai nou este instalat, împreună cu o cheie API Plane.so.
  2. Instalează prin Smithery:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client claude
    
  3. Deschide fișierul tău de configurare Claude for Desktop:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  4. Inserează următorul JSON sub mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Repornește Claude for Desktop.

Cursor

  1. Instalează Node.js 22.x+ și obține cheia ta API Plane.so.
  2. Instalează cu:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client cursor
    
  3. Editează configurația MCP pentru Cursor.
  4. Adaugă următoarea configurație:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salvează și repornește Cursor pentru a aplica modificările.

Cline

  1. Confirmă că Node.js 22.x+ este prezent și că ai cheia ta API Plane.so.
  2. Rulează:
    npx -y @smithery/cli install @kelvin6365/plane-mcp-server --client cline
    
  3. Deschide configurația serverului MCP Cline.
  4. Adaugă:
    {
      "mcpServers": {
        "plane": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/plane-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "PLANE_API_KEY": "your_plane_api_key_here",
            "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your_workspace_slug_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salvează și repornește Cline.

Securizarea cheilor API:
Stochează întotdeauna valorile PLANE_API_KEY și PLANE_WORKSPACE_SLUG ca variabile de mediu în câmpul env al configurației, așa cum este prezentat mai sus, și nu le scrie niciodată direct în fișierele sursă.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Flux MCP FlowHunt

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

{
  "plane": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “plane” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.


Prezentare generală

SecțiuneDisponibilitateDetalii/Note
Prezentare generalăExplicație clară în README
Lista de Prompt-uriNu sunt descrise șabloane explicite de prompt
Lista de ResurseNu sunt documentate resurse MCP explicite
Lista de InstrumenteListă completă în README
Securizarea cheilor APIPrezentată în exemplele de configurare
Suport pentru sampling (mai puțin relevant)Nu este menționat sampling-ul

Opinia noastră:
Serverul MCP Plane oferă documentație excelentă pentru instalare și utilizarea instrumentelor, dar lipsește informația despre șabloane de prompt, primitive de resurse și suport pentru sampling/roots. Serverul este concentrat și practic pentru automatizarea managementului de proiecte, dar ar beneficia de funcții MCP extinse și documentație suplimentară. Per ansamblu, este foarte potrivit pentru integrarea directă cu Plane.so.


Scor MCP

Are o LICENȚĂDa (MIT)
Are cel puțin un toolDa
Număr de Fork-uri9
Număr de Stele26

Întrebări frecvente

Ce este Serverul MCP Plane?

Serverul MCP Plane este o punte între modelele lingvistice mari (LLM-uri) și platforma de management al proiectelor Plane.so. Acesta permite asistenților AI să efectueze acțiuni legate de proiect—cum ar fi listarea proiectelor, crearea și actualizarea problemelor sau obținerea detaliilor proiectelor—prin integrare API securizată.

Ce pot automatiza cu Serverul MCP Plane?

Poți automatiza prezentări generale de proiect, crearea de probleme, urmărirea și filtrarea acestora, precum și extragerea detaliilor proiectelor în Plane.so. Serverul permite LLM-urilor să gestioneze sarcini de management al proiectului de rutină, reducând implicarea manuală și simplificând fluxurile de lucru.

Cum pot furniza în siguranță datele de autentificare Plane.so API?

Stochează întotdeauna valorile PLANE_API_KEY și PLANE_WORKSPACE_SLUG ca variabile de mediu în câmpul 'env' al configurației serverului MCP. Nu introduce niciodată credențialele sensibile direct în fișierele sursă.

Pot folosi Serverul MCP Plane în fluxurile FlowHunt?

Da! Adaugă componenta MCP în FlowHunt, configureaz-o cu detaliile serverului tău MCP Plane, iar agentul tău AI va putea accesa toate instrumentele de management al proiectului oferite de server direct în fluxurile conversaționale.

Serverul MCP Plane suportă șabloane de prompt sau primitive de resurse?

În prezent, Serverul MCP Plane se concentrează pe gestionarea directă a proiectelor și problemelor prin instrumente, dar nu oferă șabloane de prompt sau primitive de resurse explicite în documentație.

Automatizează Managementul Proiectelor cu Serverul MCP Plane

Valorifică Serverul MCP Plane pentru a împuternici agenții tăi AI cu urmărirea proiectelor, crearea automată de probleme și automatizarea fluxurilor de lucru în Plane.so.

Află mai multe

Travel Planner MCP Server
Travel Planner MCP Server

Travel Planner MCP Server

Travel Planner MCP Server conectează asistenții AI la date de călătorie în timp real folosind Google Maps API, permițând generarea inteligentă de itinerarii, de...

5 min citire
Travel AI +5
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...

3 min citire
AI Integration +4
Multi-Model Advisor MCP Server
Multi-Model Advisor MCP Server

Multi-Model Advisor MCP Server

Serverul Multi-Model Advisor MCP permite FlowHunt să conecteze asistenții AI la mai multe modele Ollama locale, permițând interogarea simultană și sinteza unor ...

4 min citire
AI MCP +5