TeamRetro MCP-server

AI Team Management Retrospectives Collaboration

Kontakta oss för att vara värd för din MCP-server i FlowHunt

FlowHunt erbjuder ett extra säkerhetslager mellan dina interna system och AI-verktyg, vilket ger dig granulär kontroll över vilka verktyg som är tillgängliga från dina MCP-servrar. MCP-servrar som hostas i vår infrastruktur kan sömlöst integreras med FlowHunts chatbot samt populära AI-plattformar som ChatGPT, Claude och olika AI-redigerare.

Vad gör “TeamRetro” MCP-servern?

TeamRetro MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att integrera AI-assistenter med TeamRetro-plattformen. Den fungerar som en brygga mellan AI-klienter och TeamRetros officiella API, vilket möjliggör smidig åtkomst till teamhantering, retrospektiv, hälsokontroller och andra samarbetsfunktioner. Genom att exponera över 20 standardiserade MCP-verktyg kan utvecklare automatisera uppgifter som hantering av team, användare och åtgärder samt hämta analytiska insikter. TeamRetro MCP-servern stödjer säker API-autentisering och erbjuder inbyggd sidindelning och filtrering för effektiv datahantering. Detta möjliggör för AI-applikationer att enkelt införliva TeamRetro-funktionalitet i arbetsflöden, förbättra produktiviteten och ge kraft åt AI-drivna teamanalyser och hantering.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Logo

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas eller beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över verktyg

  • README anger att servern exponerar 20+ verktyg för hantering av team, användare, åtgärder m.m., men inga explicita namn eller detaljer för dessa verktyg finns i synlig dokumentation eller filer.*

Användningsområden för denna MCP-server

  • AI-drivna teamanalyser
    Utnyttja TeamRetros data för automatiska insikter och rapportering som stöd för datadrivet beslutsfattande kring teamhälsa och prestation.

  • Automatiserad hantering av retrospektiv
    Använd AI för att schemalägga, genomföra och sammanfatta retrospektiv, minska manuellt arbete och säkerställa handlingsbara resultat.

  • Integration i egna AI-arbetsflöden
    Koppla smidigt TeamRetros funktioner till andra AI-drivna verktyg eller dashboards och effektivisera teamhanteringen.

  • Automatisering av hälsokontroller
    Utlös och analysera hälsokontroller automatiskt för att ge ledare realtidsdata om teamets känsla och engagemang.

  • Effektiv hantering av team/användare
    Förenkla skapande, borttagning och modifiering av team och användare från ett AI-gränssnitt och förbättra den administrativa effektiviteten.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Se till att Node.js och npm är installerade på ditt system.

  2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.config.json).

  3. Lägg till TeamRetro MCP-servern i avsnittet mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "teamretro-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

  5. Kontrollera att MCP-servern är igång och tillgänglig i din plattform.

Säkra API-nycklar

Sätt din TeamRetro API-nyckel med hjälp av miljövariabler. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMRETRO_API_KEY": "your-teamretro-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Installera Node.js och npm om det inte redan finns.

  2. Öppna Claudes konfigurationsfil.

  3. Lägg till TeamRetro MCP-servern enligt nedan:

    {
      "mcpServers": {
        "teamretro-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Starta om Claude för att ladda den nya MCP-servern.

  5. Bekräfta installationen genom att kontrollera MCP-anslutningarna i Claude.

Cursor

  1. Kontrollera att Node.js och npm är installerade.

  2. Redigera din Cursor settings.json (eller plattformspecifik konfiguration).

  3. Inkludera TeamRetro MCP-servern:

    {
      "mcpServers": {
        "teamretro-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringarna och starta om Cursor.

  5. Kontrollera statusen för MCP-integrationen för bekräftelse.

Cline

  1. Installera Node.js och npm.

  2. Öppna Clines MCP-konfigurationsfil.

  3. Lägg till följande post:

    {
      "mcpServers": {
        "teamretro-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cline.

  5. Kontrollera att TeamRetro MCP-servern är igång.

Säkra API-nycklar

Använd alltid miljövariabler för att hantera känsliga uppgifter. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "teamretro-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@teamretro/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TEAMRETRO_API_KEY": "your-teamretro-api-key"
      }
    }
  }
}

Så här använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt anger du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “teamretro-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en till din egen MCP-serveradress.


Översikt

AvsnittTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktFinns i README
Lista över promptarInga promptmallar refererade
Lista över resurserInga explicita resurser dokumenterade
Lista över verktygAllmän hänvisning till 20+ verktyg, inga detaljer i README eller filer
Säkra API-nycklarAnvändning av miljövariabler visas
Stöd för sampling (mindre viktigt vid utvärdering)Ej nämnt

Baserat på dokumentationen ger TeamRetro MCP-servern en bra översikt och installationsvägledning, men saknar offentlig dokumentation för promptmallar, explicita resurser och verktygsspecifika detaljer. Den stödjer säker hantering av API-nycklar via miljövariabler, men det nämns inget om Roots eller sampling-stöd. Projektet är öppen källkod och licensierat under Apache-2.0.

Vår åsikt

Denna MCP-server har solid dokumentation för installation och integration samt en välrenommerad open source-licens. Dock drar avsaknaden av detaljerad dokumentation kring verktyg, promptar och resurser ner användbarheten och upptäckbarheten. Om den saknade dokumentationen åtgärdas skulle användarupplevelsen och integrationen för utvecklare förbättras markant.

MCP-poäng

Har LICENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg✅ (20+ verktyg nämnda, detaljer saknas)
Antal forks3
Antal stjärnor0

Vanliga frågor

Superladda AI med TeamRetro-integration

Automatisera retrospektiv, teamanalys och hälsokontroller genom att koppla dina AI-agenter till TeamRetro via MCP-servern. Effektivisera samarbete och beslutsfattande idag.

Lär dig mer

TeamRetro MCP
TeamRetro MCP

TeamRetro MCP

Integrera FlowHunt med TeamRetro MCP Server för att automatisera retrospektiva arbetsflöden, förbättra teamets samarbete och få AI-drivna insikter för kontinuer...

3 min läsning
AI TeamRetro +3
mcp-teams-server MCP-server
mcp-teams-server MCP-server

mcp-teams-server MCP-server

mcp-teams-server tillför Microsoft Teams-funktionalitet till FlowHunt via Model Context Protocol (MCP), vilket gör det möjligt för AI-assistenter att läsa, skap...

4 min läsning
MCP Server Microsoft Teams +4
DevRev MCP-server
DevRev MCP-server

DevRev MCP-server

DevRev MCP-servern tar DevRev’s kraftfulla projektlednings- och förbättringsverktyg direkt in i FlowHunt och AI-assistentarbetsflöden. Den möjliggör programmati...

4 min läsning
AI DevRev +4