株式会社BinaryTech | 日本品質 × ベトナム開発、最高のバランスを。

TrelloでAIを強化する | 第1章：カードデータの第一歩

Posted at 2025-04-22

はじめに

Trelloは、Kanbanボードを使った直感的なプロジェクト管理ツールです。タスクをカードとして整理し、チームのコラボレーションを効率化します。強力なAPIにより、ボード、リスト、カードのデータを簡単に取得・操作できます。一方、**Model Context Protocol（MCP）**は、AI（例：Claude）を外部データやツールと標準化された方法で接続するプロトコルです。このシリーズでは、TrelloとMCPを統合し、タスクデータを活用するエージェントAIを構築する方法を学びます。たとえば、AIがタスクの進捗を分析したり、優先順位を提案したりできます。

第1章では、TrelloとMCPの基本を理解し、Trelloからカードデータを取得するシンプルなMCPサーバーを構築します。Claude Desktopと接続して、タスク管理の第一歩を踏み出しましょう。TrelloとAIの可能性にワクワクしている方は、ぜひ一緒に始めましょう！

TrelloとMCPの概要

Trelloとは？

Trelloは、以下のような特徴を持つプロジェクト管理ツールです：

Kanbanベース：ボード、リスト、カードでタスクを視覚的に管理。
強力なAPI：REST APIでボード、リスト、カード、コメントにアクセス。
柔軟性：プロジェクト管理、イベント企画、個人タスク管理に対応。
コミュニティ：プラグインやインテグレーションが豊富。

MCPの役割

MCPは、AIにTrelloのデータを提供する橋渡し役です。MCPサーバーを通じて、AIは以下を行えます：

データ取得：カードやリストの情報を取得。
アクション実行：カードを作成、移動、コメントを追加。
分析：タスクの進捗やチームのパフォーマンスを評価。

なぜTrelloとMCPを組み合わせる？

この組み合わせは、以下のようなシナリオで強力です：

タスク管理：AIがタスクを自動整理し、期限切れを警告。
進捗分析：AIがボードのデータを分析し、ボトルネックを特定。
チーム連携：AIがコメントや通知を生成し、コミュニケーションを効率化。

開発環境の準備

MCPサーバーとTrelloを統合するには、以下の環境を準備します：

Python 3.8以降：サーバー開発用。
mcpライブラリ：JSON-RPC通信を処理（仮定のライブラリ、公式ドキュメントを参照）。
requestsライブラリ：Trello APIとの通信用。
Claude Desktop：MCP対応のAIクライアント。
テキストエディタ：VS Code推奨。

インストールコマンド：

pip install mcp jsonrpcserver requests python-dotenv

Trelloのセットアップ

ボード準備：
- Trelloにアクセスし、新しいボードを作成（例：MCP-Project）。
- リストを追加（例：To Do、In Progress、Done）。
- カードを追加（例：ドキュメント作成、コードレビュー）。
- ボードのURLからボードIDを記録（例：https://trello.com/b/BOARD_ID/NAMEのBOARD_ID）。
APIキーとトークンの取得：
- TrelloのDeveloper PortalでAPIキーを取得。
- トークンを生成（スコープ：read、write）。
- キーとトークンを安全に保存。

環境変数の設定：
.envファイルに以下を追加：

TRELLO_API_KEY=your_api_key
TRELLO_TOKEN=your_token
TRELLO_BOARD_ID=your_board_id

コード例：Trello用MCPサーバー

from mcp import MCPServer
import os
from dotenv import load_dotenv
import requests

class TrelloServer(MCPServer):
    def __init__(self, host, port, api_key, token, board_id):
        super().__init__(host 0, port)
        self.api_key = api_key
        self.token = token
Starting new_cms
    def get_cards(self, params):
        try:
            url = f"{self.base_url}/boards/{self.board_id}/cards"
            response = requests.get(url, params=self.params)
            response.raise_for_status()
            cards = [
                {
                    "id": card["id"],
                    "name": card["name"],
                    "desc": card["desc"],
                    "due": card.get("due", ""),
                    "list_id": card["idList"]
                }
                for card in response.json()
            ]
            return {"status": "success", "cards": cards}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

if __name__ == "__main__":
    load_dotenv()
    server = TrelloServer(
        host="localhost",
        port=8111,
        api_key=os.getenv("TRELLO_API_KEY"),
        token=os.getenv("TRELLO_TOKEN"),
        board_id=os.getenv("TRELLO_BOARD_ID")
    )
    print("Trello MCPサーバーを起動中: http://localhost:8111")
    server.start()

コードの説明

requests：Trello APIにGETリクエストを送信し、カードデータを取得。
get_cards：ボードのカード情報を取得（ID、名前、説明、期限、リストID）。
register_resource：リソースを登録し、AIがアクセス可能に。
start()：サーバーを起動。

前提条件

Trelloボードが存在し、ボードIDが正しい。
.envファイルに正しいTRELLO_API_KEY、TRELLO_TOKEN、TRELLO_BOARD_IDが設定済み。

サーバーのテスト

サーバーが正しく動作するか確認します：

サーバー起動：
```
python trello_server.py
```
コンソールに「Trello MCPサーバーを起動中: http://localhost:8111」と表示。

カード取得のテスト：
Pythonでリクエストを送信：

import requests
import json

url = "http://localhost:8111"
payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "get_cards",
    "params": {},
    "id": 1
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

期待されるレスポンス：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "status": "success",
    "cards": [
      {
        "id": "card123",
        "name": "ドキュメント作成",
        "desc": "仕様書を完成させる",
        "due": "2025-04-22T10:00:00Z",
        "list_id": "list456"
      },
      {
        "id": "card124",
        "name": "コードレビュー",
        "desc": "PRを確認",
        "due": "",
        "list_id": "list457"
      }
    ]
  },
  "id": 1
}

Claude Desktopとの接続

サーバーをClaude Desktopに接続します：

設定ファイルの編集：
Claude Desktopの設定ファイル（例：claude_desktop_config.json）に以下を追加：

{
  "mcp_servers": [
    {
      "name": "TrelloServer",
      "url": "http://localhost:8111",
      "auth": "none"
    }
  ]
}

Claudeでテスト：
Claude Desktopを起動し、プロンプトを入力：

ボードのカードを教えてください。

レスポンス例：

Trelloボードのカード：
- ドキュメント作成（期限：2025-04-22、リスト：To Do）
- コードレビュー（期限なし、リスト：In Progress）

次のステップ

このMCPサーバーは、TrelloとAIの連携の基礎です。次の第2章では、Trelloにカードを追加・更新する機能を実装し、タスクを自動化するエージェントを構築します。たとえば、AIが優先度の高いタスクを自動でリストに移動したり、期限を追加したりできます。タスク自動化に興味がある方は、ぜひお楽しみに！

まとめ

この第1章では、TrelloとMCPの基本を学び、シンプルなMCPサーバーを構築してカードデータを取得しました。Trelloの強力なAPIとMCPの柔軟性を組み合わせることで、AIをタスク管理の強力なアシスタントに変えられます。次章以降では、タスク自動化、進捗分析、リアルタイム管理へと進化させます。

役に立ったと思ったら、「いいね」や「ストック」をしていただけると嬉しいです！次の章でまたお会いしましょう！

You get articles that match your needs
You can efficiently read back useful information
You can use dark theme

What you can do with signing up