关于 Trello MCP Server
Trello MCP Server 让支持 MCP 的 AI 助手管理 Trello 看板、列表、卡片及其相关内容,适合希望通过对话操作项目板的团队和个人。它涵盖创建、更新、归档、搜索及附件和评论管理。
主要功能
- 01查看看板、列表和卡片
- 02创建及更新看板与卡片
- 03归档看板、列表和卡片
- 04管理标签、附件与评论
- 05跨看板搜索卡片
适用场景
- 01查询可访问的看板及卡片
- 02按任务描述创建并移动卡片
- 03为卡片添加评论或链接附件
MCP 相关
该 MCP 服务向兼容客户端提供 Trello 看板、列表、卡片、标签、附件、评论和搜索工具。连接需要 Trello API key 和 token。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
25收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| card_id | string | 是 |
详细介绍
Trello MCP 服务——通过任何支持 Model Context Protocol 的 AI 助手管理看板、卡片和列表。MCP 是一项开放标准,可让 Claude、Cursor 和 Copilot 等 AI 助手与外部工具和服务交互。
Trello MCP 工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
get_boards | 列出你可以访问的所有看板 |
get_board | 获取看板详情,包括其中的列表 |
get_lists | 获取看板上所有未关闭的列表 |
create_board | 创建新看板 |
update_board | 更新看板名称或描述 |
close_board | 关闭(归档)看板 |
get_cards | 获取列表中的所有卡片 |
get_card | 获取卡片的完整详情,包括评论 |
create_card | 在列表中创建新卡片 |
update_card | 更新卡片字段,或将其移至其他列表 |
archive_card | 归档(关闭)卡片 |
get_labels | 获取看板上定义的所有标签 |
create_label | 在看板上创建新标签 |
delete_label | 从看板中删除标签 |
add_label_to_card | 为卡片添加标签 |
remove_label_from_card | 从卡片移除标签 |
create_list | 在看板上创建新列表 |
update_list | 重命名列表 |
archive_list | 归档(关闭)列表 |
move_list | 将列表移至新位置 |
get_attachments | 获取卡片上的所有附件 |
add_attachment | 为卡片添加 URL 附件 |
delete_attachment | 删除附件 |
add_comment | 为卡片添加评论 |
search_cards | 搜索各个看板中的卡片,也可限定在特定看板内搜索 |
前置条件
你需要一个 Trello API 密钥和令牌:
- 前往 Trello Power-Ups 管理页面
- 创建一个新的 Power-Up(名称和工作区不限)
- 生成新的 API 密钥
- 在 API 密钥页面中,点击 Token 链接以生成令牌
安装
将以下内容添加到 MCP 客户端配置中(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):
{
"mcpServers": {
"trello": {
"command": "uvx",
"args": ["fastmcp-trello"],
"env": {
"TRELLO_API_KEY": "your-api-key",
"TRELLO_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
或者独立运行:
TRELLO_API_KEY=your-api-key TRELLO_TOKEN=your-token uvx fastmcp-trello
用法
在 MCP 客户端中安装后,你可以向 AI 助手提出如下请求:
“显示我的所有 Trello 看板”
“在我的 Project 看板的 To Do 列表中创建一张名为 ‘Fix login bug’ 的卡片”
配置
| 变量 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|
TRELLO_API_KEY | 是 | 你的 Trello API 密钥 |
TRELLO_TOKEN | 是 | 你的 Trello 身份验证令牌 |
开发
git clone https://github.com/Jimdrews/fastmcp-trello.git
cd fastmcp-trello
uv sync --group dev
uv run pytest
更多详情请参阅 CONTRIBUTING.md。
许可证
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。