Shortcut MCP 服务器

“Shortcut” MCP 服务器可以做什么？

Shortcut MCP（模型上下文协议）服务器充当 AI 助手与 Shortcut 项目管理平台之间的桥梁，使 Shortcut 的数据与工作流能够无缝集成到 AI 驱动的开发环境中。通过将 AI 代理与 Shortcut 等外部数据源连接，MCP 服务器让用户能够自动化项目管理任务、检索和更新故事、管理工单，并直接通过您喜欢的开发工具与 Shortcut API 交互。这一集成提升了生产力，让 AI 助手能够通过标准化的 MCP 协议执行复杂的 Shortcut 操作，如查询项目状态或管理故事详情。开发者和团队因此能够简化工作流、实时保持项目上下文，并激发新的自动化可能性，无需离开开发环境。

Prompt 列表

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资源列表

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工具列表

暂无相关信息。

本 MCP 服务器的应用场景

• 项目管理自动化：将 Shortcut 任务与故事集成到 AI 辅助工作流中，实现日常管理操作自动化。
• 工单与故事检索：允许 AI 代理获取并展示 Shortcut 工单数据，快速访问项目状态和最新进展。
• 故事与工单创建：支持 AI 根据用户指令或工作流触发生成新的 Shortcut 故事或工单。
• AI 驱动的项目洞见：利用 Shortcut 数据由 AI 进行报表或摘要，辅助更优的规划和复盘。
• 工作流编排：使用 AI 触发和管理 Shortcut 工作流，如程序化地移动故事状态或分配任务。

设置方法

Windsurf

1. 打开 Windsurf MCP 配置面板。
2. 点击 添加自定义服务器。
3. 添加以下内容并保存文件：

   {
     "mcpServers": {
       "shortcut": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@shortcut/mcp@latest"
         ],
         "env": {
           "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 如有需要，保存并重启 Windsurf。
5. 在配置面板确认服务器状态，验证设置是否成功。

Cursor

1. 打开或新建 mcp.json 文件（位于 ~/.cursor/mcp.json 或 <project-root>/.cursor/mcp.json）。
2. 添加以下内容并保存文件：

   {
     "mcpServers": {
       "shortcut": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@shortcut/mcp@latest"
         ],
         "env": {
           "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>"
         }
       }
     }
   }
   

3. 保存并根据需要重启 Cursor。
4. 在 Cursor 设置中确认 MCP 服务器已被识别。

Claude Code

1. 打开 Claude Code 配置文件 ~/.claude.json。
2. 找到 projects > mcpServers 部分，添加如下内容：

   {
     "projects": {
       "mcpServers": {
         "shortcut": {
           "command": "npx",
           "args": [
             "-y",
             "@shortcut/mcp@latest"
           ],
           "env": {
             "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>"
           }
         }
       }
     }
   }
   

3. 保存文件。
4. 如有需要，重启 Claude Code。
5. 可通过 Claude CLI 或 UI 验证配置。

Cline

暂无具体说明。

安全存储 API 密钥

建议将敏感密钥（如 SHORTCUT_API_TOKEN）存储于 MCP 服务器配置的 env 对象中。

示例：

{
  "mcpServers": {
    "shortcut": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@shortcut/mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "SHORTCUT_API_TOKEN": "<YOUR_SHORTCUT_API_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

如何在 FlowHunt 流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，采用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "shortcut": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可作为工具访问该 MCP 的全部功能。请记得将 “shortcut” 替换为您实际 MCP 服务器的名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

Shortcut MCP 服务器在设置与主流开发平台集成方面文档完善，但对其具体工具、prompt 模板或向 AI 客户端开放的资源缺乏公开说明。其专注于项目管理自动化的定位较为明确，但缺少 prompt、资源和工具的细节，限制了其在高级 MCP 工作流中的直接可用性。

MCP 评分

总体评分： 4/10
该 MCP 服务器易于部署，应用场景明确，但因缺乏 prompt、资源及工具等信息，整体可用性与易发现性较低。