Integrácia Trello MCP Servera

Čo robí “Trello” MCP Server?

Trello MCP Server je Model Context Protocol (MCP) server určený na integráciu Trello s AI asistentmi ako Claude Desktop, GitHub Copilot Chat a ďalšími MCP-kompatibilnými klientmi. Umožňuje plynulú interakciu medzi AI modelmi a Trello boardmi, vďaka čomu môžu používatelia automatizovať a zlepšovať svoje projektové workflowy prostredníctvom príkazov v prirodzenom jazyku. Server podporuje výpis všetkých Trello boardov, čítanie obsahu boardu (zoznamy a karty), vytváranie nových kariet, presúvanie kariet medzi zoznamami, pridávanie komentárov ku kartám a archiváciu kariet – všetko priamo z rozhrania AI asistenta. Tým, že Trello sprístupňuje ako MCP zdroj, tento server prepája AI nástroje s bohatým ekosystémom Trello, čím vývojárom a tímom uľahčuje správu úloh, spoluprácu a zvyšuje produktivitu priamo z ich preferovaných AI prostredí.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené informácie o šablónach promptov.

Zoznam zdrojov

• Boardy ako MCP zdroje: Prístup k Trello boardom priamo ako MCP zdrojom, čo umožňuje štruktúrované získavanie dát a integráciu kontextu pre LLM.
• Obsahy boardu (zoznamy a karty): Čítanie zoznamov a kariet z ktoréhokoľvek Trello boardu, ich sprístupnenie ako zdroje pre následné AI úlohy.
• Komentáre: Získavanie komentárov priradených ku kartám pre kontextovú informovanosť v AI workflowoch.

Zoznam nástrojov

• Výpis všetkých boardov: Vypíše všetky Trello boardy priradené k účtu.
• Čítanie obsahu boardu: Získa zoznamy a karty zo zvoleného Trello boardu.
• Vytváranie nových kariet: Pridáva nové karty do zvoleného Trello zoznamu.
• Presúvanie kariet: Presúva karty medzi zoznamami v rámci boardu.
• Pridávanie komentárov ku kartám: Pridáva komentáre ku konkrétnym Trello kartám.
• Archivácia kariet: Archivuje karty, ktoré už nie sú potrebné.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Projektový/úlohový manažment: Automatizujte vytváranie, presúvanie a archiváciu Trello kariet pomocou AI asistentov, aby ste zefektívnili tímový workflow a znížili manuálne úpravy.
• Sumarizácia stretnutí a akčné úlohy: Premeňte zápisy zo stretnutí alebo diskusie na akčné Trello karty, priraďte ich členom tímu a sledujte ich priamo z konverzácií.
• AI analýza boardu: Nechajte AI sumarizovať stav boardu, identifikovať úzke miesta alebo odporučiť ďalšie kroky na základe dát z boardu.
• Zlepšenie spolupráce: Umožnite AI asistentom pridávať komentáre, aktualizovať karty a udržiavať všetkých v obraze naprieč viacerými boardmi bez nutnosti opustiť chatové rozhranie.
• Kontextové návrhy úloh: Umožnite LLM navrhovať nové úlohy alebo organizovať karty na základe aktuálnych dát projektu alebo komunikačných vzorcov.

Ako to nastaviť

Windsurf

V repozitári nie sú uvedené žiadne explicitné inštrukcie pre Windsurf.

Claude

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js 20+ pre lokálne nasadenie, alebo Docker pre kontajnerové nasadenie.
2. Získajte svoj Trello API kľúč a token z https://trello.com/app-key.
3. Nájdite konfiguračný súbor 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. Pridajte nasledujúcu konfiguráciu:

{
  "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. Súbor uložte a reštartujte Claude Desktop.

Docker možnosť

{
  "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

V repozitári nie sú uvedené žiadne explicitné inštrukcie pre Cursor.

Cline

V repozitári nie sú uvedené žiadne explicitné inštrukcie pre Cline.

Zabezpečenie API kľúčov

API údaje nastavujte pomocou env kľúča v konfigurácii MCP servera. Príklad:

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

Ako použiť tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorte panel konfigurácie. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “trello-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedeného poskytuje Trello MCP Server silné integračné možnosti pre Trello s AI asistentmi, ale chýba dokumentácia ku promptom a podpore sampling-u. Podpora zdrojov a nástrojov je dobre zdokumentovaná a inštrukcie na nastavenie sú jasné. Sampling a root podpora nie sú spomenuté.

Náš názor

Tento MCP server má dobre spracovanú dokumentáciu ohľadom nastavenia, nástrojov a sprístupnenia zdrojov, ale je obmedzený v podpore promptov a pokročilých MCP funkcií. Pre väčšinu vývojárov, ktorí chcú Trello+AI integráciu, je efektívny a priamočiary, no pokročilí používatelia môžu v budúcnosti vyžadovať viac možností MCP.

MCP skóre