Vad gör “Trello” MCP Server?

Trello MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att integrera Trello med AI-assistenter såsom Claude Desktop, GitHub Copilot Chat och andra MCP-kompatibla klienter. Den möjliggör sömlös interaktion mellan AI-modeller och Trello-tavlor, vilket låter användare automatisera och förbättra sina projektledningsflöden via naturliga språkbefallningar. Servern stödjer listning av alla Trello-tavlor, läsning av tavlors innehåll (listor och kort), skapande av nya kort, flytt av kort mellan listor, tillägg av kommentarer till kort och arkivering av kort – allt direkt från ett AI-assistentgränssnitt. Genom att exponera Trello som en MCP-resurs kopplas AI-drivna verktyg till det rika ekosystemet i Trello, vilket gör det enklare för utvecklare och team att hantera uppgifter, samarbeta och effektivisera produktiviteten direkt från sina föredragna AI-miljöer.

Lista över promptar

Ingen information om promptmallar finns i repot.

Lista över resurser

• Tavlor som MCP-resurser: Få tillgång till Trello-tavlor direkt som MCP-resurser för strukturerad datahämtning och LLM-kontextintegration.
• Tavlors innehåll (Listor och Kort): Läs listor och kort från någon av dina Trello-tavlor och exponera dem som resurser för vidare AI-uppgifter.
• Kommentarer: Hämta kommentarer kopplade till Trello-kort för kontextmedvetenhet i AI-arbetsflöden.

Lista över verktyg

• Lista alla tavlor: Visar alla Trello-tavlor kopplade till kontot.
• Läs tavleinnehåll: Hämtar listor och kort från en specificerad Trello-tavla.
• Skapa nya kort: Lägger till nya kort i vald Trello-lista.
• Flytta kort: Flyttar kort mellan listor på en tavla.
• Lägg till kommentarer på kort: Lägger till kommentarer på specifika Trello-kort.
• Arkivera kort: Arkiverar kort som inte längre behövs.

Användningsområden för denna MCP-server

• Projekt-/uppgiftshantering: Automatisera skapande, flytt och arkivering av Trello-kort med AI-assistenter för att effektivisera teamets arbetsflöde och minska manuella uppdateringar.
• Mötesanteckningar och åtgärdspunkter: Gör om mötesanteckningar eller diskussioner till åtgärdskort i Trello, tilldela dem till teammedlemmar och följ upp direkt från konversationerna.
• AI-driven tavleanalys: Låt AI sammanfatta tavlornas status, identifiera flaskhalsar eller föreslå nästa steg baserat på tavlans data.
• Förbättrat samarbete: Låt AI-drivna assistenter lägga till kommentarer, uppdatera kort och hålla alla synkade över flera tavlor utan att lämna chatgränssnittet.
• Kontextuella uppgiftsförslag: Möjliggör att LLM:er föreslår nya uppgifter eller organiserar kort baserat på pågående projektdata eller kommunikationsmönster.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga explicita Windsurf-instruktioner finns i repot.

Claude

1. Säkerställ att Node.js 20+ är installerat för en lokal installation, eller Docker för containerbaserad driftsättning.
2. Hämta din Trello API-nyckel och Token från https://trello.com/app-key.
3. Leta upp din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. Lägg till följande konfiguration:

{
  "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. Spara filen och starta om Claude Desktop.

Docker-alternativ

{
  "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

Inga explicita Cursor-instruktioner finns i repot.

Cline

Inga explicita Cline-instruktioner finns i repot.

Så skyddar du API-nycklar

API-uppgifter bör anges med env-nyckeln i MCP-serverns konfiguration. Exempel:

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

Så 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 anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I sektionen för systemets MCP-konfiguration, klistra in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “trello-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån ovanstående erbjuder Trello MCP Server starka integrationsmöjligheter för Trello med AI-assistenter, men saknar dokumentation kring prompts och samplingstöd. Resurs- och verktygsstödet är väl dokumenterat och installationsinstruktionerna är tydliga. Sampling och rootstöd nämns inte.

Vår bedömning

Denna MCP-server är väl dokumenterad gällande installation, verktyg och resurs-exponering, men begränsad när det gäller prompt- och avancerat MCP-stöd. För de flesta utvecklare som vill ha Trello+AI-integrering är den effektiv och enkel, men avancerade användare kan i framtiden önska fler MCP-funktioner.

MCP-betyg