Ce face serverul MCP “Trello”?

Serverul MCP Trello este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a integra Trello cu asistenți AI precum Claude Desktop, GitHub Copilot Chat și alți clienți compatibili MCP. Acesta permite interacțiunea fluidă între modelele AI și panourile Trello, oferind utilizatorilor posibilitatea de a automatiza și îmbunătăți fluxurile de lucru de management de proiect prin comenzi în limbaj natural. Serverul suportă listarea tuturor panourilor Trello, citirea conținutului panoului (liste și carduri), crearea de carduri noi, mutarea cardurilor între liste, adăugarea de comentarii la carduri și arhivarea cardurilor, toate dintr-o interfață de asistent AI. Expunând Trello ca resursă MCP, acest server conectează instrumente AI la bogatul ecosistem Trello, facilitând echipelor și dezvoltatorilor gestionarea sarcinilor, colaborarea și optimizarea productivității direct din mediile lor preferate AI.

Listă de prompturi

Nu sunt furnizate informații despre template-uri de prompt în depozit.

Listă de resurse

• Panouri ca resurse MCP: Accesați panourile Trello direct ca resurse MCP, permițând extragerea structurată de date și integrarea contextului LLM.
• Conținutul panoului (Liste și Carduri): Citiți listele și cardurile de pe oricare dintre panourile dvs. Trello, expunându-le ca resurse pentru sarcini AI ulterioare.
• Comentarii: Recuperați comentariile asociate cardurilor Trello pentru conștientizare contextuală în fluxurile AI.

Listă de instrumente

• Listați toate panourile: Enumeră toate panourile Trello asociate contului.
• Citiți conținutul panoului: Recuperează listele și cardurile dintr-un panou Trello specificat.
• Creați carduri noi: Adaugă carduri noi într-o listă Trello selectată.
• Mutați cardurile: Mută carduri între listele unui panou.
• Adăugați comentarii la carduri: Adaugă comentarii la cardurile Trello specificate.
• Arhivați carduri: Arhivează cardurile care nu mai sunt necesare.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Management de proiect/sarcini: Automatizați crearea, mutarea și arhivarea cardurilor Trello folosind asistenți AI pentru a eficientiza fluxul echipei și a reduce actualizările manuale.
• Sumarizări de ședință și acțiuni: Transformați notițele sau discuțiile din ședințe în carduri Trello acționabile, repartizați-le membrilor echipei și urmăriți progresul direct din conversații.
• Analiză de panou bazată pe AI: Folosiți AI pentru a sumariza statusul panoului, identifica blocajele sau recomanda acțiuni următoare pe baza datelor din panou.
• Îmbunătățirea colaborării: Permiteți asistenților AI să adauge comentarii, să actualizeze carduri și să mențină sincronizarea între echipe pe mai multe panouri fără a părăsi interfața de chat.
• Sugestii contextuale de sarcini: Permiteți LLM-urilor să sugereze sarcini noi sau să organizeze carduri pe baza datelor de proiect sau a tiparelor de comunicare curente.

Cum se setează

Windsurf

Nu sunt furnizate instrucțiuni explicite pentru Windsurf în depozit.

Claude

1. Asigură-te că ai instalat Node.js 20+ pentru o instalare locală sau Docker pentru una containerizată.
2. Obține cheia și tokenul API Trello de la https://trello.com/app-key.
3. Găsește fișierul de configurare 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. Adaugă următoarea configurație:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trello-mcp": {
        "command": "node",
        "args": ["absolute/path/to/the/project/dist/index.js"],
        "env": {
          "TRELLO_API_KEY": "cheia_ta_api",
          "TRELLO_TOKEN": "tokenul_tău",
          "TRELLO_BASE_URL": "https://api.trello.com/1"
        }
      }
    }
  }
}

5. Salvează fișierul și repornește Claude Desktop.

Opțiunea Docker

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "trello-mcp": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "-i",
          "-e",
          "TRELLO_API_KEY=cheia_ta_api",
          "-e",
          "TRELLO_TOKEN=tokenul_tău",
          "-e",
          "TRELLO_BASE_URL=https://api.trello.com/1",
          "trello-mcp-server"
        ]
      }
    }
  }
}

Cursor

Nu sunt furnizate instrucțiuni explicite pentru Cursor în depozit.

Cline

Nu sunt furnizate instrucțiuni explicite pentru Cline în depozit.

Securizarea cheilor API

Datele de autentificare API trebuie setate folosind cheia env din configurația serverului MCP. Exemplu:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

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

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

După configurare, agentul AI poate utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capacitățile sale. Nu uita să modifici “trello-mcp” în funcție de numele serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, serverul MCP Trello oferă capabilități solide de integrare Trello cu asistenții AI, dar îi lipsește documentația privind prompturile și suportul pentru sampling. Suportul pentru resurse/instrumente este bine documentat, iar instrucțiunile de configurare sunt clare. Sampling și root support nu sunt menționate.

Opinia noastră

Acest server MCP este bine documentat în ceea ce privește configurarea, instrumentele și expunerea resurselor, dar are suport limitat pentru prompturi și funcții MCP avansate. Pentru majoritatea dezvoltatorilor care doresc integrare Trello+AI, este eficient și simplu de folosit, însă utilizatorii avansați ar putea dori funcționalități MCP mai complexe în viitor.

Scor MCP