Labels

Open Source — GitScrum MCP Server est open source sous la licence MIT. Disponible sur npm et sur GitHub. Serveur Model Context Protocol pour GitScrum — Claude, GitHub Copilot, Cursor et tout client compatible MCP disposent d'un accès opérationnel complet à votre stack de gestion de projets.

L'outil label fournit 6 actions pour gérer les labels — le système de tags transversal aux projets qui offre à votre équipe une catégorisation flexible au-delà des workflows fixes. Les labels vous permettent de découper le travail par domaine fonctionnel, technologie, priorité, équipe ou toute dimension personnalisée dont votre organisation a besoin. Grâce au serveur MCP, votre assistant IA peut créer des labels, les attacher aux tâches, les activer ou désactiver et gérer toute votre taxonomie de labels.

Les labels dans GitScrum fonctionnent au niveau du workspace, ce qui signifie qu'un label créé dans votre workspace est disponible dans tous les projets. Cela vous donne un vocabulaire cohérent pour catégoriser le travail, qu'une tâche vive dans le projet Backend, le projet Frontend ou ailleurs. Quand vous attachez un label à une tâche, il devient une dimension filtrable — vous pouvez utiliser l'action filter de l'outil task pour trouver toutes les tâches avec un label spécifique dans n'importe quel projet.

Aperçu des actions

Lister les labels

L'action list retourne tous les labels du workspace. Chaque label dans la réponse inclut son slug, titre et couleur. Puisque les labels sont au niveau du workspace, cet appel unique vous donne la taxonomie complète des labels disponibles dans tous les projets.

Paramètres requis

Exemples de prompts

Vous :  "Liste tous les labels disponibles"
IA :    Appelle label action=list → retourne tous les labels du workspace avec titres et couleurs

Vous :  "Quels labels avons-nous configurés ?"
IA :    Appelle label action=list → présente la taxonomie complète des labels

Vous :  "Montre-moi les couleurs de labels que nous utilisons"
IA :    Appelle label action=list → affiche les labels avec leurs couleurs associées

Créer des labels

L'action create construit un nouveau label avec un titre et une couleur. Le titre et la couleur sont tous deux requis — chaque label doit être visuellement distinct pour que les membres de l'équipe puissent les identifier d'un coup d'œil sur le tableau Kanban.

Paramètres requis

Schémas courants de labels

Les équipes établissent généralement des labels selon une ou plusieurs de ces dimensions :

Exemples de prompts

Vous :  "Crée un label 'bug' avec la couleur rouge FF0000"
IA :    Appelle label action=create avec title="bug", color="FF0000"

Vous :  "Crée des labels pour notre workflow de développement : 'frontend' en bleu,
         'backend' en vert, 'mobile' en orange"
IA :    Appelle label action=create trois fois avec des titres et couleurs distincts

Vous :  "Ajoute un label 'tech-debt' avec la couleur violette"
IA :    Appelle label action=create avec title="tech-debt", color="8B5CF6"

Vous :  "Crée un label 'needs-review' en jaune"
IA :    Appelle label action=create avec title="needs-review", color="F59E0B"

Mettre à jour les labels

L'action update modifie le titre ou la couleur d'un label existant. C'est utile quand vous devez renommer un label pour mieux refléter son objectif ou changer sa couleur pour une meilleure cohérence visuelle.

Paramètres requis

Paramètres optionnels

Exemples de prompts

Vous :  "Renomme le label 'bug' en 'defect'"
IA :    Appelle label action=update avec label_slug, title="defect"

Vous :  "Change la couleur du label 'urgent' en rouge foncé"
IA :    Appelle label action=update avec label_slug, color="DC2626"

Vous :  "Mets à jour le label 'frontend' en 'client-side' et change la couleur en sarcelle"
IA :    Appelle label action=update avec title="client-side", color="14B8A6"

Attacher des labels aux tâches

L'action attach ajoute un label à une tâche spécifique. Une tâche peut avoir plusieurs labels simultanément, permettant une catégorisation multidimensionnelle. Par exemple, une tâche peut être étiquetée à la fois "bug" et "frontend" pour indiquer qu'il s'agit d'un bug front-end.

Paramètres requis

Exemples de prompts

Vous :  "Attache le label 'bug' à la tâche [uuid]"
IA :    Appelle label action=attach avec label_slug="bug", task_uuid, project_slug

Vous :  "Étiquette la tâche de connexion comme 'frontend' et 'urgent'"
IA :    Appelle label action=attach deux fois — une fois pour chaque label

Vous :  "Ajoute le label 'needs-review' à toutes les tâches dans la colonne Terminé"
IA :    Filtre les tâches par colonne de workflow → appelle label action=attach pour chaque tâche

Détacher des labels des tâches

L'action detach retire un label d'une tâche spécifique. Le label lui-même reste dans le workspace — seule l'association avec la tâche est supprimée.

Paramètres requis

Exemples de prompts

Vous :  "Retire le label 'urgent' de la tâche [uuid]"
IA :    Appelle label action=detach avec label_slug="urgent", task_uuid

Vous :  "Le bug de connexion est corrigé — retire le label 'bug'"
IA :    Trouve la tâche → appelle label action=detach avec label_slug="bug"

Basculer les labels

L'action toggle est une action pratique qui combine attach et detach en un seul appel. Si le label est actuellement sur la tâche, toggle le retire. Si le label n'est pas sur la tâche, toggle l'ajoute. C'est particulièrement utile quand l'assistant IA ne connaît pas l'état actuel du label sur une tâche — il peut basculer sans vérifier d'abord.

Paramètres requis

Exemples de prompts

Vous :  "Bascule le label 'blocked' sur la tâche [uuid]"
IA :    Appelle label action=toggle → ajoute ou retire le label selon l'état actuel

Vous :  "Active/désactive le label 'needs-review' sur la tâche de déploiement"
IA :    Appelle label action=toggle avec le label_slug et task_uuid appropriés

Stratégie de labeling

Une taxonomie de labels bien conçue rend le filtrage et le reporting significativement plus puissants. Voici les pratiques recommandées pour les équipes adoptant la gestion de labels pilotée par MCP :

Gardez les labels plats et composables

Au lieu de créer des labels profondément spécifiques comme "frontend-bug-critical", créez des labels indépendants ("frontend", "bug", "critical") et combinez-les sur les tâches. Cela vous donne un filtrage plus flexible — trouvez tous les bugs, tout le travail frontend, ou spécifiquement les bugs frontend critiques.

Établissez des conventions de nommage

Utilisez des noms en minuscules avec tirets pour la cohérence : tech-debt, needs-review, api-v2. Cela rend les labels prévisibles lorsque vous les référencez dans les conversations avec l'IA.

Utilisez les labels avec le filtrage des tâches

Les labels débloquent un filtrage puissant via l'action filter de l'outil task :

Vous :  "Montre-moi toutes les tâches étiquetées 'tech-debt' dans le projet Backend"
IA :    Appelle task action=filter avec labels="tech-debt"

Vous :  "Trouve toutes les tâches 'blocked' dans le sprint en cours"
IA :    Appelle task action=filter avec labels="blocked", sprint=[sprint en cours]

Vous :  "Combien de tâches 'bug' sont encore ouvertes ?"
IA :    Appelle task action=filter avec labels="bug", status="todo"
        → compte les résultats

Résolution automatique du contexte

L'outil label supporte la résolution automatique du contexte. Puisque les labels sont au niveau du workspace, l'assistant IA n'a besoin que du companyslug pour lister et créer des labels. Pour les opérations au niveau des tâches (attach, detach, toggle), le projectslug est également requis car les tâches vivent au sein de projets spécifiques.

Prochaines étapes

• Tâches : Attachez des labels aux tâches et utilisez le filtrage par label.
• Types de tâches : Configurez les types de tâches pour une catégorisation structurelle complémentaire aux labels.
• Sprints : Filtrez les tâches du sprint par label pour des revues ciblées.
• Démarrage rapide : Configurez le serveur MCP si ce n'est pas déjà fait.