Sprints

Código Abierto — GitScrum MCP Server es código abierto bajo la licencia MIT. Disponible en npm y en GitHub. Servidor Model Context Protocol para GitScrum — Claude, GitHub Copilot, Cursor y cualquier cliente compatible con MCP tienen acceso operacional completo a tu stack de gestión de proyectos.

La herramienta sprint proporciona 10 acciones que cubren el ciclo de vida completo del sprint — desde crear y planificar sprints hasta seguir el progreso, analizar métricas de rendimiento y revisar informes detallados. Cada operación de sprint que tu equipo realiza en la aplicación web de GitScrum está disponible a través de conversación en lenguaje natural con tu asistente de IA.

Los sprints en GitScrum son iteraciones de tiempo limitado que organizan tareas en ciclos de entrega enfocados. El MCP Server le da a tu asistente de IA la capacidad de crear sprints, monitorear velocidad, revisar gráficos de burndown y generar informes de rendimiento — todo sin salir de tu IDE o cliente de IA.

Resumen de acciones

Listar sprints

La acción list devuelve todos los sprints dentro de un proyecto específico, incluyendo sus slugs, títulos, rangos de fechas y estado. Cada sprint en la respuesta incluye su slug, que necesitas para todas las operaciones subsiguientes del sprint.

La acción all devuelve sprints en todos tus workspaces y proyectos. Esto es útil cuando necesitas una vista inter-proyectos de líneas de tiempo de sprint o quieres encontrar un sprint sin saber a qué proyecto pertenece.

Tú:   "Lista todos los sprints en el proyecto Backend"
IA:   Llama a sprint action=list → devuelve lista de sprints con slugs, fechas y estado

Tú:   "Muéstrame sprints en todos mis proyectos"
IA:   Llama a sprint action=all → devuelve resumen de sprints entre workspaces

Crear sprints

La acción create construye un nuevo sprint con título, fechas y configuración opcional en una sola llamada. Si omites las fechas, el sprint se configura por defecto para iniciar hoy con una duración de 7 días.

Parámetros requeridos

Parámetros opcionales

Ejemplos de prompts

Tú:   "Crea un sprint 'v2.1 Release' para las próximas 2 semanas"
IA:   Llama a sprint action=create con title="v2.1 Release",
      date_start=[hoy], date_finish=[hoy + 14 días]

Tú:   "Inicia un nuevo sprint de 1 semana llamado 'Sprint 14' en el proyecto Backend"
IA:   Llama a sprint action=create con title, company_slug, project_slug,
      date_start, date_finish

Tú:   "Crea un sprint privado 'Auditoría de Seguridad' que se cierre automáticamente el 28 de feb"
IA:   Llama a sprint action=create con title, is_private=true,
      close_on_finish=true, date_finish="2026-02-28"

Actualizar sprints

La acción update modifica cualquier propiedad del sprint. Solo los campos que especifiques se cambian — todo lo demás permanece sin modificar. Esto es útil para extender fechas límite, actualizar descripciones o ajustar configuraciones del sprint a mitad de ciclo.

Parámetros requeridos

Todos los parámetros opcionales de create están disponibles en update.

Tú:   "Extiende el sprint actual por 3 días"
IA:   Obtiene el sprint actual → llama a sprint action=update con nuevo date_finish

Tú:   "Renombra el sprint a 'Estabilización Q1'"
IA:   Llama a sprint action=update con title="Estabilización Q1"

Tú:   "Agrega una descripción al sprint: 'Enfoque en mejoras de rendimiento'"
IA:   Llama a sprint action=update con description

Detalles del sprint

La acción get devuelve el objeto completo del sprint, incluyendo toda la configuración, fechas, conteos de tareas y metadatos. Este es el punto de partida cuando necesitas información detallada sobre un sprint específico.

Tú:   "Muéstrame los detalles del Sprint 14"
IA:   Llama a sprint action=get → devuelve datos completos del sprint incluyendo fechas,
      conteos de tareas y configuración

Tú:   "¿De qué trata el sprint actual?"
IA:   Encuentra el sprint activo/actual → llama a sprint action=get

Analíticas de sprint

La herramienta sprint incluye cuatro acciones de analíticas que proporcionan diferentes perspectivas sobre el rendimiento del sprint. Cada una devuelve datos estructurados que el asistente de IA puede resumir, comparar o analizar.

KPIs

La acción kpis devuelve indicadores clave de rendimiento para un sprint — métricas como tasa de completado, velocidad, cambios de alcance y porcentaje de entrega a tiempo. Estos son los números que un gerente de proyecto revisa en el dashboard del sprint.

Tú:   "¿Cuáles son los KPIs del sprint actual?"
IA:   Llama a sprint action=kpis → devuelve tasa de completado, velocidad, métricas de alcance

Tú:   "¿Cómo está rindiendo el Sprint 14 comparado con nuestras metas?"
IA:   Llama a sprint action=kpis → la IA analiza las métricas contra los objetivos

Stats

La acción stats devuelve un resumen estadístico — total de tareas, tareas completadas, trabajo restante, distribución por estado y desglose por asignado. Estos son los datos detrás de los widgets de resumen del tablero del sprint.

Tú:   "¿Cuál es el estado actual del sprint?"
IA:   Llama a sprint action=stats → devuelve conteos de tareas por estado, distribución por asignado

Tú:   "¿Cuántas tareas quedan en el sprint?"
IA:   Llama a sprint action=stats → extrae el conteo de tareas restantes

Progress

La acción progress devuelve el progreso de completado en tiempo real como porcentaje, junto con datos de movimiento de tareas. Esta es la barra de progreso del sprint que ves en la aplicación web de GitScrum, expuesta como datos estructurados.

Tú:   "¿Qué tan avanzado está el sprint actual?"
IA:   Llama a sprint action=progress → devuelve porcentaje completado, tareas en cada estado

Tú:   "¿Estamos en camino de terminar el sprint a tiempo?"
IA:   Llama a sprint action=progress → la IA analiza velocidad vs trabajo restante

Metrics

La acción metrics devuelve métricas de entrega incluyendo velocidad (story points o conteo de tareas por sprint), throughput, cycle time y lead time. Estas son las métricas usadas para planificación de capacidad y retrospectivas.

Tú:   "¿Cuál es la velocidad de nuestro equipo en este sprint?"
IA:   Llama a sprint action=metrics → devuelve datos de velocidad

Tú:   "Muéstrame el cycle time del Sprint 14"
IA:   Llama a sprint action=metrics → extrae métricas de cycle time

Informes de sprint

La acción reports genera informes detallados del sprint listos para gráficos. Puedes solicitar tipos de informes específicos u obtener todos los informes disponibles a la vez.

Tipos de informes

Parámetros

Tú:   "Muéstrame el gráfico de burndown del sprint actual"
IA:   Llama a sprint action=reports con resource="burndown" → devuelve puntos de datos diarios

Tú:   "Genera un informe completo del Sprint 14"
IA:   Llama a sprint action=reports sin resource → devuelve todos los datos de informes

Tú:   "¿Cómo está distribuida la carga de trabajo en el equipo?"
IA:   Llama a sprint action=reports con resource="member_distribution"

Tú:   "Muéstrame los tipos de tareas en este sprint"
IA:   Llama a sprint action=reports con resource="types"

Flujo de trabajo de planificación de sprint

Para equipos que usan gestión de sprints por MCP, este flujo de trabajo cubre el ciclo de vida completo del sprint:

1. Crear el sprint

Define los límites del sprint con un título y rango de fechas.

Tú:   "Crea un sprint de 2 semanas llamado 'Sprint 15' empezando el lunes"
IA:   Crea el sprint con fechas de inicio y fin calculadas

2. Revisar el backlog

Verifica las tareas disponibles antes de asignar trabajo al sprint.

Tú:   "Muestra las tareas sin asignar en el proyecto Backend"
IA:   Llama a task action=filter con unassigned=true → muestra el trabajo disponible

3. Agregar tareas al sprint

Asigna tareas al sprint recién creado.

Tú:   "Agrega las 5 tareas de mayor prioridad al Sprint 15"
IA:   Filtra por prioridad → actualiza cada tarea con sprint_slug

4. Monitorear progreso

Da seguimiento al sprint diariamente para detectar bloqueadores y progreso.

Tú:   "¿Cómo va el Sprint 15?"
IA:   Llama a sprint action=progress + action=stats → resume el estado actual

Tú:   "¿Hay bloqueadores en el sprint?"
IA:   Llama a task action=filter con is_blocker=true y sprint="Sprint 15"

5. Revisar informes

Analiza el rendimiento del sprint para retrospectivas y planificación de capacidad.

Tú:   "Genera los datos de retrospectiva del Sprint 15"
IA:   Llama a sprint action=reports → devuelve burndown, velocidad y datos de distribución

Tú:   "Compara nuestra velocidad en los últimos 3 sprints"
IA:   Llama a sprint action=metrics para cada sprint → la IA compara tendencias de velocidad

Auto-resolución de contexto

La herramienta sprint soporta resolución automática de contexto. Si el asistente de IA ya conoce tu workspace y proyecto de una llamada previa en la conversación, puedes omitir companyslug y projectslug — el servidor MCP los resuelve del contexto de la conversación.

Esto significa que puedes decir "Crea un sprint" sin especificar el proyecto cada vez, siempre que el asistente de IA haya establecido ese contexto antes en la conversación.

Sprints inter-workspace

La acción all proporciona una vista única de sprints entre workspaces. Esto es particularmente valioso para propietarios de agencias y gerentes que supervisan múltiples proyectos en diferentes workspaces. La respuesta incluye identificadores de workspace y proyecto para cada sprint, permitiendo al asistente de IA profundizar en cualquier sprint específico desde la vista agregada.

Tú:   "Muéstrame todos los sprints activos en mis workspaces"
IA:   Llama a sprint action=all → devuelve sprints de todos los proyectos y workspaces

Tú:   "¿Qué sprints terminan esta semana?"
IA:   Llama a sprint action=all → la IA filtra por date_finish en la semana actual

Próximos pasos

• Tareas: Crea y gestiona las tareas que viven dentro de los sprints.
• Proyectos: Configura flujos de trabajo del proyecto, tipos y miembros del equipo.
• Seguimiento de tiempo: Registra el tiempo dedicado a tareas del sprint.
• Inicio Rápido: Configura el servidor MCP si aún no lo has hecho.