Projets

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 project fournit 11 actions couvrant la gestion du cycle de vie des projets et l'accès aux métadonnées. Au-delà de la création et du listage des projets, cet outil est la porte d'entrée vers la configuration du projet — workflows, types de tâches, niveaux d'effort, labels et membres de l'équipe. Ces points de terminaison de métadonnées sont essentiels car ils fournissent les identifiants et les noms dont les autres outils (notamment task) ont besoin pour créer et mettre à jour des éléments.

Comprendre les actions de métadonnées de l'outil projet est la clé d'une utilisation efficace du MCP. Lorsque vous demandez à votre assistant IA de créer une tâche avec "haute priorité" assignée à "@sarah" dans la colonne "En cours", l'assistant interroge d'abord project action=efforts, project action=members et project action=workflows pour résoudre ces noms lisibles en identifiants numériques attendus par l'API. Le serveur MCP gère cette résolution automatiquement dans la plupart des cas, mais connaître les actions de métadonnées vous aide à comprendre le fonctionnement du système.

Aperçu des actions

Création de projets

L'action create configure un nouveau projet au sein d'un workspace. Le projet est immédiatement disponible pour la création de tâches, la planification de sprints et la collaboration d'équipe.

Paramètres requis

Paramètres optionnels

Exemples de prompts

Vous :  "Crée un nouveau projet appelé 'Application Mobile' dans mon workspace"
IA :    Appelle project action=create avec name="Application Mobile", company_slug

Vous :  "Crée un projet privé 'Audit Sécurité' lié à Acme Corp"
IA :    Appelle project action=create avec name, visibility="private", client_uuid

Vous :  "Configure un nouveau projet 'API v3' avec la description 'Refonte de l'API REST pour le T1'"
IA :    Appelle project action=create avec name, description

Recherche et listage des projets

Lister

L'action list retourne tous les projets d'un workspace. Vous pouvez optionnellement filtrer par statut. Chaque projet dans la réponse inclut son project_slug, nécessaire pour toutes les opérations spécifiques au projet.

Vous :  "Liste tous les projets de mon workspace"
IA :    Appelle project action=list → retourne les projets avec slugs et statistiques

Vous :  "Montre uniquement les projets actifs"
IA :    Appelle project action=list avec status="in_progress"

Vous :  "Quels projets sont archivés ?"
IA :    Appelle project action=list avec status="archived"

Rechercher

L'action find recherche un projet par nom dans vos workspaces. C'est utile quand vous connaissez le nom du projet mais pas le slug ou le workspace. Le paramètre company_slug est optionnel — s'il est omis, la recherche couvre tous les workspaces accessibles.

Vous :  "Trouve le projet Backend"
IA :    Appelle project action=find avec name="Backend" → retourne le projet avec slug et workspace

Vous :  "Quel workspace contient le projet Application Mobile ?"
IA :    Appelle project action=find avec name="Application Mobile" → retourne les infos du workspace

Détails et statistiques du projet

Obtenir

L'action get retourne l'objet projet complet — nom, description, paramètres, dates, taille de l'équipe et liens. Cela fournit le contexte complet d'un projet.

Vous :  "Montre-moi les détails du projet Backend"
IA :    Appelle project action=get → retourne la configuration complète et les métadonnées du projet

Statistiques

L'action stats retourne les statistiques au niveau du projet — total des tâches, taux de complétion, sprints actifs, activité de l'équipe, et plus. Ces chiffres alimentent le tableau de bord du projet dans l'application web GitScrum.

Vous :  "Montre les statistiques du projet Application Mobile"
IA :    Appelle project action=stats → retourne les compteurs de tâches, taux de complétion, données sprint

Vous :  "Quel projet a le plus de tâches ouvertes ?"
IA :    Liste les projets → appelle stats pour chacun → compare les compteurs de tâches ouvertes

Tâches

L'action tasks retourne toutes les tâches d'un projet. Bien que l'action filter de l'outil task offre un filtrage plus granulaire, l'action tasks du projet est un moyen rapide d'obtenir un aperçu de tous les éléments de travail.

Vous :  "Montre toutes les tâches du projet Backend"
IA :    Appelle project action=tasks → retourne la liste complète des tâches

Métadonnées du projet

Les actions de métadonnées font le pont entre les noms lisibles et les identifiants numériques requis par l'API GitScrum. Lorsque votre assistant IA crée ou met à jour des tâches, il s'appuie sur ces points de terminaison pour traduire votre langage naturel en appels API précis.

Workflows (colonnes Kanban)

L'action workflows retourne les colonnes du tableau Kanban du projet avec leurs identifiants et titres. Chaque entrée de workflow représente une colonne du tableau — "À faire", "En cours", "Revue de code", "Terminé", etc.

Pourquoi c'est important : Quand vous dites "déplace cette tâche vers En cours", l'assistant IA a besoin du workflow_id de la colonne "En cours". Le serveur MCP gère cette résolution automatiquement lorsque vous utilisez le paramètre column sur l'outil task, mais comprendre les workflows vous aide à configurer les tableaux et résoudre les problèmes de colonnes.

Vous :  "Quelles sont les colonnes disponibles dans le projet Backend ?"
IA :    Appelle project action=workflows → retourne la liste des colonnes :
        [{ id: 1, title: "Backlog" }, { id: 2, title: "In Progress" }, { id: 3, title: "Done" }]

Vous :  "Quelles étapes de workflow le projet Application Mobile utilise-t-il ?"
IA :    Appelle project action=workflows → retourne la configuration Kanban du projet

Types (types de tâches)

L'action types retourne les types de tâches disponibles — Feature, Bug, Improvement, Chore, etc. Chaque type a un id et un title.

Pourquoi c'est important : Quand vous dites "crée un bug", l'assistant IA a besoin du typeid correspondant au type "Bug". Le serveur MCP utilise cela pour définir le champ typeid de la tâche.

Vous :  "Quels types de tâches sont disponibles dans ce projet ?"
IA :    Appelle project action=types → retourne la liste des types :
        [{ id: 1, title: "Feature" }, { id: 2, title: "Bug" }, { id: 3, title: "Improvement" }]

Efforts (niveaux de priorité)

L'action efforts retourne les niveaux d'effort ou de priorité disponibles — Low, Medium, High, Critical, etc. Chaque effort a un id et un title.

Pourquoi c'est important : Quand vous dites "crée une tâche haute priorité", l'assistant IA a besoin de l'effortid correspondant au niveau "High". Le serveur MCP utilise cela pour définir le champ effortid de la tâche.

Vous :  "Quels niveaux de priorité sont disponibles ?"
IA :    Appelle project action=efforts → retourne la liste des efforts :
        [{ id: 1, title: "Low" }, { id: 2, title: "Medium" }, { id: 3, title: "High" }]

Labels

L'action labels retourne tous les labels configurés pour le projet, chacun avec un id et un title. Les labels sont utilisés pour la catégorisation et le filtrage des tâches.

Pourquoi c'est important : Quand vous dites "étiquette cette tâche comme 'frontend' et 'urgent'", l'assistant IA a besoin des label_ids correspondants. L'action filter de l'outil task résout également les noms de labels automatiquement, mais connaître les labels disponibles vous aide à organiser le travail efficacement.

Vous :  "Quels labels sont disponibles dans ce projet ?"
IA :    Appelle project action=labels → retourne la liste des labels :
        [{ id: 1, title: "frontend" }, { id: 2, title: "backend" }, { id: 3, title: "urgent" }]

Membres

L'action members retourne tous les membres de l'équipe assignés au projet, incluant leur nom d'affichage, pseudonyme, URL d'avatar et rôle. Les pseudonymes sont utilisés pour l'assignation des tâches.

Pourquoi c'est important : Quand vous dites "assigne ça à @sarah", l'assistant IA doit vérifier que "sarah" est un pseudonyme valide dans la liste des membres du projet. Le paramètre usernames de l'outil task accepte directement ces valeurs.

Vous :  "Qui sont les membres de l'équipe dans ce projet ?"
IA :    Appelle project action=members → retourne la liste des membres :
        [{ name: "Sarah Chen", username: "sarah", role: "developer" }, ...]

Vous :  "À qui puis-je assigner des tâches dans le projet Backend ?"
IA :    Appelle project action=members → liste les membres assignables de l'équipe

Flux de résolution des métadonnées

Voici comment l'assistant IA utilise les métadonnées pour créer une tâche entièrement configurée :

Vous :  "Crée un bug haute priorité 'Timeout de connexion' assigné à @sarah
         dans la colonne En cours du projet Backend"

IA en interne :
  1. project action=efforts   → trouve "High" → effort_id=3
  2. project action=workflows → trouve "In Progress" → workflow_id=2
  3. project action=members   → valide que "sarah" existe
  4. task action=create       → passe title, effort_id=3, column="In Progress",
                                 usernames=["sarah"], is_bug=true

En pratique, le serveur MCP gère une grande partie de cette résolution automatiquement. Quand vous passez column: "In Progress" à l'outil task, il récupère les workflows en interne et résout l'identifiant. Mais comprendre ce flux est utile pour le débogage ou lorsque l'assistant IA pose des questions de clarification sur les options disponibles.

Workflow de configuration d'un projet

Lors de la configuration d'un nouveau projet via MCP, suivez cette séquence :

1. Créer le projet

Vous :  "Crée un projet appelé 'Application Mobile' avec la description 'Client iOS et Android'"
IA :    Appelle project action=create → retourne le project_slug

2. Vérifier la configuration par défaut

Les nouveaux projets sont fournis avec des workflows, types et efforts par défaut. Vérifiez ce qui est disponible.

Vous :  "Montre-moi les workflows, types et niveaux d'effort d'Application Mobile"
IA :    Appelle workflows, types, efforts → affiche la configuration du projet

3. Commencer à créer des tâches

Utilisez les métadonnées de l'étape 2 pour créer des tâches bien configurées.

Vous :  "Crée une tâche 'Design de l'écran d'accueil' en Feature, priorité moyenne, assigne à @alex"
IA :    Utilise les métadonnées en cache → crée la tâche avec les identifiants corrects

4. Suivre la progression

Suivez la santé du projet grâce aux statistiques.

Vous :  "Comment va le projet Application Mobile ?"
IA :    Appelle project action=stats → résume la complétion des tâches, sprints actifs, activité de l'équipe

Résolution automatique du contexte

L'outil projet supporte la résolution automatique du contexte. Si votre assistant IA connaît le projectslug mais pas le companyslug, il tente de résoudre le workspace automatiquement en cherchant dans vos workspaces accessibles. Cela signifie que vous pouvez souvent référencer les projets par nom plutôt que de fournir explicitement les deux slugs.

L'action find est particulièrement utile ici — elle recherche par nom de projet et retourne à la fois le projectslug et le companyslug, établissant le contexte pour toutes les opérations suivantes dans la conversation.

Visibilité et permissions

La visibilité du projet détermine qui peut y accéder au sein d'un workspace :

• Public — Tous les membres du workspace peuvent voir le projet et ses tâches. C'est le paramètre par défaut.
• Privé — Seuls les membres explicitement invités peuvent accéder au projet. Les projets privés n'apparaissent pas dans les listages de tâches à l'échelle du workspace pour les non-membres.

Le serveur MCP respecte ces règles de visibilité. Si vous n'avez pas accès à un projet privé, il n'apparaîtra pas dans les résultats de list et les appels directs à get échoueront avec une erreur de permission.

Prochaines étapes

• Tâches : Créez et gérez des tâches dans vos projets.
• Sprints : Planifiez et suivez les sprints pour une livraison itérative.
• Suivi du temps : Suivez le temps sur les tâches du projet.
• Démarrage rapide : Configurez le serveur MCP si ce n'est pas déjà fait.