Tareas

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 task es la más completa del GitScrum MCP Server. Con 12 acciones que cubren todo el ciclo de vida de las tareas, maneja todo, desde listas de tareas personales y planificadores diarios hasta filtrado avanzado, duplicación de tareas y movimientos entre proyectos. Cada operación que tu equipo realiza en el tablero Kanban, tu asistente de IA puede ejecutarla a través de lenguaje natural.

Esta única herramienta consolidada reemplaza lo que de otro modo serían docenas de endpoints de API individuales. El asistente de IA determina qué acción llamar según tu instrucción en lenguaje natural, mapea tu intención a los parámetros correctos y devuelve resultados estructurados sobre los que puedes actuar inmediatamente.

Resumen de acciones

Vistas de tareas personales

Las acciones my y today no requieren parámetros. El servidor MCP te identifica a través de tu sesión autenticada y devuelve tareas de todos tus proyectos.

my devuelve cada tarea actualmente asignada a ti, independientemente del proyecto o estado. Esto es equivalente a abrir tu dashboard personal de tareas en la aplicación web de GitScrum. Los resultados incluyen título de la tarea, nombre del proyecto, estado, prioridad, fecha de vencimiento y asignados.

today reduce el alcance a tareas que vencen hoy o están explícitamente programadas para hoy. Esta es tu vista de planificación diaria — las tareas que necesitan atención ahora mismo.

notifications obtiene tus notificaciones relacionadas con tareas junto con el conteo de no leídas. Esto incluye menciones, cambios de asignación, actualizaciones de estado y comentarios en tus tareas.

Tú:   "¿Qué tengo pendiente?"
IA:   Llama a task action=my → devuelve tu lista completa de tareas

Tú:   "¿Qué necesito terminar hoy?"
IA:   Llama a task action=today → devuelve las tareas de hoy

Tú:   "¿Tengo notificaciones nuevas?"
IA:   Llama a task action=notifications → devuelve notificaciones con conteo de no leídas

Crear tareas

La acción create construye una nueva tarea en una sola llamada. Todos los campos opcionales — sprint, historia de usuario, columna, tipo, esfuerzo, asignados, etiquetas, fechas y estimaciones — se pueden establecer en el momento de creación. No es necesario hacer llamadas de actualización posteriores.

Parámetros requeridos

Parámetros opcionales

Resolución inteligente de columnas

Puedes especificar columnas por nombre en lugar de ID numérico. Cuando pasas column: "In Progress", el servidor MCP obtiene la configuración del flujo de trabajo del proyecto, encuentra la columna coincidente por nombre (sin distinción de mayúsculas/minúsculas) y la resuelve al workflow_id correcto. Si el nombre de la columna no coincide con ninguna columna existente, el servidor devuelve un error con la lista de columnas disponibles para que el asistente de IA pueda sugerir alternativas.

Ejemplos de prompts

Tú:   "Crea una tarea 'Corregir validación de login' en el proyecto backend"
IA:   Llama a task action=create con title, project_slug, company_slug

Tú:   "Crea un bug 'Fuga de memoria en dashboard' asignado a @sarah en el sprint actual"
IA:   Llama a task action=create con title, is_bug=true, usernames=["sarah"], sprint_slug

Tú:   "Agrega una subtarea 'Escribir tests unitarios' bajo la tarea [uuid]"
IA:   Llama a task action=create con title, parent_id=[uuid]

Tú:   "Crea una tarea de alta prioridad 'Desplegar hotfix' para mañana con estimación de 2 horas"
IA:   Llama a task action=create con title, effort_id, due_date, estimated_minutes=120

Actualizar tareas

La acción update modifica cualquier campo en una tarea existente. Solo los campos que especifiques se cambian — todos los demás campos permanecen sin modificar.

Parámetros requeridos

Parámetros opcionales

Todos los parámetros opcionales de la acción create están disponibles en update, más:

El servidor MCP maneja toda la resolución de IDs necesaria durante las actualizaciones. Si pasas sprintslug, el servidor lo resuelve a sprintid. Si pasas column, el servidor lo resuelve a workflow_id. Si pasas usernames, el servidor los mapea a IDs de miembros.

Ejemplos de prompts

Tú:   "Mueve la tarea GS-123 a la columna Done"
IA:   Obtiene la tarea por código → llama a task action=update con column="Done"

Tú:   "Asigna a @john y @maria a la tarea de login"
IA:   Llama a task action=update con usernames=["john","maria"]

Tú:   "Cambia la fecha límite al próximo viernes"
IA:   Llama a task action=update con due_date="2026-02-13"

Tú:   "Marca la tarea de despliegue como bloqueador"
IA:   Llama a task action=update con is_blocker=true

Tú:   "Archiva todas las tareas completadas del último sprint"
IA:   Filtra tareas completadas → llama a update con is_archived=true para cada una

Completar tareas

La acción complete marca una tarea como hecha. Esta es una acción dedicada en lugar de una actualización con cambio de estado porque completar una tarea puede activar flujos de trabajo adicionales — las métricas del sprint se actualizan, se disparan notificaciones y los registros de actividad registran el evento de completado.

Tú:   "Completa la tarea [uuid]"
IA:   Llama a task action=complete con uuid

Tú:   "Marca la tarea de migración de API como hecha"
IA:   Encuentra la tarea por nombre o código → llama a task action=complete

Filtrar tareas

La acción filter proporciona búsqueda avanzada multi-campo en las tareas dentro de un proyecto. Combina cualquier número de criterios de filtro para obtener resultados precisos.

Parámetros requeridos

Parámetros de filtro

La acción de filtro maneja la resolución de título a ID automáticamente. Cuando pasas workflow: "In Progress", el servidor busca la columna del flujo de trabajo por nombre y filtra por su ID numérico. Lo mismo aplica para etiquetas, tipos, esfuerzos, sprints e historias de usuario — pasas nombres legibles por humanos, el servidor los resuelve.

Ejemplos de prompts

Tú:   "Filtra las tareas en progreso asignadas a @john"
IA:   Llama a task action=filter con status="in-progress", users="john"

Tú:   "Muéstrame todos los bloqueadores en el sprint actual"
IA:   Llama a task action=filter con is_blocker=true, sprint=[slug del sprint actual]

Tú:   "Encuentra bugs sin asignar creados esta semana"
IA:   Llama a task action=filter con unassigned=true, type="Bug", created_at="2026-02-02=2026-02-06"

Tú:   "Lista todas las tareas de alta prioridad etiquetadas como 'frontend'"
IA:   Llama a task action=filter con effort="High", labels="frontend"

Tú:   "Muestra las tareas cerradas el mes pasado"
IA:   Llama a task action=filter con closed_at="2026-01-01=2026-01-31"

Buscar tareas por código

Cada tarea en GitScrum tiene un código legible como PROJ-123. La acción by_code recupera una tarea usando este código en lugar del UUID. Esto es particularmente útil en conversaciones donde los miembros del equipo referencian tareas por su código corto.

Tú:   "Busca la tarea PROJ-456"
IA:   Llama a task action=by_code con task_code="PROJ-456"

Tú:   "¿Cuál es el estado de AUTH-89?"
IA:   Llama a task action=by_code → devuelve detalles completos de la tarea incluyendo estado

Duplicar tareas

La acción duplicate clona una tarea con todas sus propiedades — título, descripción, etiquetas, tipo, esfuerzo y ubicación en la columna. Esto es útil para crear tareas similares sin re-ingresar todos los campos, o para configurar elementos de trabajo recurrentes.

Tú:   "Duplica la tarea [uuid]"
IA:   Llama a task action=duplicate → devuelve la nueva tarea clonada

Tú:   "Clona la tarea de reporte semanal para la próxima semana"
IA:   Encuentra la tarea → llama a task action=duplicate

Mover tareas

La acción move transfiere una tarea a un proyecto y/o columna de flujo de trabajo diferente. Esto requiere el slug del proyecto destino y el ID de la columna de flujo de trabajo destino, porque diferentes proyectos pueden tener diferentes configuraciones de flujo de trabajo.

Tú:   "Mueve la tarea GS-123 al proyecto Frontend"
IA:   Resuelve slug del proyecto + flujo de trabajo → llama a task action=move

Tú:   "Transfiere la tarea de API a la columna Done en el proyecto Backend"
IA:   Llama a task action=move con new_project_slug y new_workflow_id

Subtareas

La acción subtasks lista todas las tareas hijas de una tarea padre dada. Combinada con el parámetro parent_id de la acción create, puedes construir jerarquías completas de tareas a través de lenguaje natural.

Tú:   "Muestra las subtareas de la tarea de migración"
IA:   Llama a task action=subtasks → devuelve lista de tareas hijas

Tú:   "Desglosa la tarea de despliegue en: probar staging, actualizar configs, ejecutar migración"
IA:   Llama a task action=create tres veces con parent_id establecido al UUID de la tarea de despliegue

Flujo de trabajo recomendado

Para equipos que adoptan gestión de tareas a través de MCP, este flujo de trabajo maximiza la eficiencia:

1. Descubrir el contexto del proyecto

Antes de crear tareas, obtén los metadatos del proyecto que tu asistente de IA necesita para operaciones posteriores.

Tú:   "Muéstrame los flujos de trabajo, tipos y esfuerzos del proyecto Backend"
IA:   Llama a project action=workflows, types, efforts → almacena IDs para operaciones de tareas

2. Crear tareas con contexto completo

Usa los metadatos almacenados para crear tareas completamente configuradas en una sola llamada.

Tú:   "Crea un bug de alta prioridad 'Timeout de login en móvil' en el proyecto Backend,
       asigna a @sarah, agrega al sprint actual, etiquétalo como 'mobile' y 'auth'"
IA:   Una sola llamada create con todos los campos poblados

3. Seguimiento del trabajo diario

Usa las vistas personales para mantenerte al día con tu carga de trabajo.

Tú:   "¿Qué tengo pendiente hoy?"
IA:   Llama a task action=today → muestra tu lista de tareas diarias

4. Filtrar y revisar

Usa filtrado avanzado para revisiones de sprint, standups del equipo o seguimiento de progreso.

Tú:   "Muestra todas las tareas en progreso de este sprint"
IA:   Llama a task action=filter con status y sprint

5. Completar e iterar

Marca tareas como hechas y verifica el progreso del sprint.

Tú:   "Completa la corrección del timeout de login"
IA:   Llama a task action=complete → actualiza las métricas del sprint

Auto-resolución de contexto

La herramienta task soporta resolución automática de contexto. Si el asistente de IA ya conoce tu workspace y proyecto de una llamada anterior en la misma conversación, puede llevar ese contexto hacia adelante. Esto significa que no necesitas repetir "en el proyecto Backend" para cada operación de tarea — el asistente de IA recuerda el contexto del proyecto de antes en la conversación.

Cuando se crea, actualiza u obtiene una tarea, el servidor MCP devuelve metadatos de contexto (companyslug, projectslug, task_uuid) que el asistente de IA usa para operaciones posteriores.

Próximos pasos

• Sprints: Planifica y da seguimiento a sprints que contienen tus tareas.
• Proyectos: Gestiona configuraciones del proyecto, flujos de trabajo y miembros del equipo.
• Seguimiento de tiempo: Inicia temporizadores y registra tiempo en tareas.
• Inicio Rápido: Configura el servidor MCP si aún no lo has hecho.