Trello MCP Sunucu Entegrasyonu

“Trello” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Trello MCP Sunucusu, Trello’yu Claude Desktop, GitHub Copilot Chat ve MCP uyumlu diğer istemciler gibi yapay zeka asistanlarıyla entegre etmek için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Bu sunucu, yapay zeka modelleri ile Trello panoları arasında sorunsuz bir etkileşim sağlar; böylece kullanıcılar doğal dil komutlarıyla proje yönetimi iş akışlarını otomatikleştirebilir ve geliştirebilir. Sunucu, tüm Trello panolarının listelenmesini, pano içeriğinin (listeler ve kartlar) okunmasını, yeni kartlar oluşturmayı, kartları listeler arasında taşımayı, kartlara yorum eklemeyi ve kartları arşivlemeyi doğrudan yapay zeka asistanı arayüzünden destekler. Trello’yu bir MCP kaynağı olarak sunarak, bu sunucu yapay zeka tabanlı araçları Trello’nun zengin ekosistemiyle buluşturur; geliştiricilerin ve ekiplerin görevleri yönetmesini, işbirliğini artırmasını ve üretkenliği doğrudan tercih ettikleri yapay zeka ortamından kolaylaştırır.

Komut Şablonları Listesi

Depoda komut şablonlarına dair bilgi bulunmamaktadır.

Kaynaklar Listesi

• Panolar MCP kaynağı olarak: Trello panolarına doğrudan MCP kaynağı olarak erişin, yapılandırılmış veri çekimi ve LLM bağlam entegrasyonu sağlayın.
• Pano içerikleri (Listeler ve Kartlar): Tüm Trello panolarınızdan listeleri ve kartları okuyun, bunları aşağı akışta yapay zekaya kaynak olarak sunun.
• Yorumlar: Trello kartlarına bağlı yorumları alarak yapay zeka iş akışlarında bağlamsal farkındalık sağlayın.

Araçlar Listesi

• Tüm panoları listele: Hesap ile ilişkili tüm Trello panolarını listeler.
• Pano içeriklerini oku: Belirli bir Trello panosundan listeleri ve kartları getirir.
• Yeni kart oluştur: Seçilen bir Trello listesine yeni kart ekler.
• Kartları taşı: Panodaki kartları listeler arasında taşır.
• Kartlara yorum ekle: Belirli Trello kartlarına yorum ekler.
• Kartları arşivle: Artık ihtiyaç duyulmayan kartları arşivler.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Proje/Görev Yönetimi: Kart oluşturma, taşıma ve arşivlemeyi otomatikleştirerek ekip iş akışını hızlandırın ve manuel güncellemeleri azaltın.
• Toplantı Özetleri ve Eylem Maddeleri: Toplantı notları ya da sohbetleri, doğrudan kartlara dönüştürün, ekip üyelerine atayın ve ilerlemeyi takip edin.
• Yapay Zeka Destekli Pano Analizi: Panonun durumunu özetletin, darboğazları tespit edin ya da panodaki verilere göre sonraki adımları önerin.
• İşbirliği Artırımı: Yapay zeka asistanlarının yorum eklemesi, kartları güncellemesi ve birden fazla pano arasında herkesi senkron tutmasını sağlayın.
• Bağlamsal Görev Önerileri: LLM’lerin, devam eden proje verileri veya iletişim kalıplarına göre yeni görevler önermesini ya da kartları organize etmesini mümkün kılın.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

Depoda Windsurf için açık bir yönerge bulunmamaktadır.

Claude

1. Yerel kurulum için Node.js 20+ veya konteynerli dağıtım için Docker kurulu olduğundan emin olun.
2. Trello API Anahtarınızı ve Token’ınızı https://trello.com/app-key adresinden edinin.
3. Claude Desktop yapılandırma dosyanızı bulun:
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json
4. Aşağıdaki yapılandırmayı ekleyin:

{
  "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. Dosyayı kaydedin ve Claude Desktop’ı yeniden başlatın.

Docker seçeneği

{
  "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

Depoda Cursor için açık bir yönerge bulunmamaktadır.

Cline

Depoda Cline için açık bir yönerge bulunmamaktadır.

API Anahtarlarının Güvenliği

API kimlik bilgilerinizi MCP sunucu yapılandırmasında env anahtarı ile belirtmelisiniz. Örnek:

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

Bu MCP’yi Flow’larda Nasıl Kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşeni ekleyin ve bunu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırdıktan sonra, yapay zeka ajanınız artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “trello-mcp” adını kendi MCP sunucu adınızla, URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdakilere göre, Trello MCP Sunucusu Trello ile yapay zeka asistanlarının entegrasyonu için güçlü olanaklar sunar; ancak komut şablonları ve sampling desteği dokümantasyonu eksiktir. Kaynak/araç desteği iyi belgelenmiş ve kurulum talimatları nettir. Sampling ve root desteği yer almamaktadır.

Bizim Görüşümüz

Bu MCP sunucusu kurulum, araçlar ve kaynak sunumu açısından iyi belgelenmiş; fakat komut şablonu ve gelişmiş MCP özellik desteği sınırlı. Trello+Yapay zeka entegrasyonu isteyen çoğu geliştirici için yeterli ve pratiktir; ancak ileri düzey kullanıcılar gelecekte daha gelişmiş MCP özellikleri bekleyebilir.

MCP Skoru