Sprints

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 sprint fournit 10 actions couvrant le cycle de vie complet des sprints — de la création et planification des sprints au suivi de la progression, l'analyse des métriques de performance et l'examen des rapports détaillés. Chaque opération de sprint que votre équipe effectue dans l'application web GitScrum est disponible par conversation en langage naturel avec votre assistant IA.

Les sprints dans GitScrum sont des itérations limitées dans le temps qui organisent les tâches en cycles de livraison ciblés. Le serveur MCP donne à votre assistant IA la capacité de créer des sprints, suivre la vélocité, examiner les graphiques de burndown et générer des rapports de performance — le tout sans quitter votre IDE ou client IA.

Aperçu des actions

Lister les sprints

L'action list retourne tous les sprints d'un projet spécifique, incluant leurs slugs, titres, plages de dates et statuts. Chaque sprint dans la réponse inclut son slug, nécessaire pour toutes les opérations de sprint ultérieures.

L'action all retourne les sprints de tous vos espaces de travail et projets. C'est utile quand vous avez besoin d'une vue inter-projets des calendriers de sprint ou que vous voulez trouver un sprint sans savoir à quel projet il appartient.

Vous :  "Liste tous les sprints du projet Backend"
IA :    Appelle sprint action=list → retourne la liste des sprints avec slugs, dates et statuts

Vous :  "Montre-moi les sprints de tous mes projets"
IA :    Appelle sprint action=all → retourne un aperçu inter-espaces de travail des sprints

Créer des sprints

L'action create construit un nouveau sprint avec titre, dates et configuration optionnelle en un seul appel. Si vous omettez les dates, le sprint commence par défaut aujourd'hui avec une durée de 7 jours.

Paramètres requis

Paramètres optionnels

Exemples de prompts

Vous :  "Crée un sprint 'v2.1 Release' pour les 2 prochaines semaines"
IA :    Appelle sprint action=create avec title="v2.1 Release",
        date_start=[aujourd'hui], date_finish=[aujourd'hui + 14 jours]

Vous :  "Démarre un nouveau sprint d'1 semaine appelé 'Sprint 14' dans le projet Backend"
IA :    Appelle sprint action=create avec title, company_slug, project_slug,
        date_start, date_finish

Vous :  "Crée un sprint privé 'Audit de sécurité' qui se clôture automatiquement le 28 février"
IA :    Appelle sprint action=create avec title, is_private=true,
        close_on_finish=true, date_finish="2026-02-28"

Mettre à jour des sprints

L'action update modifie n'importe quelle propriété du sprint. Seuls les champs que vous spécifiez sont modifiés — tout le reste reste inchangé. C'est utile pour prolonger des échéances, mettre à jour des descriptions ou ajuster les paramètres du sprint en cours de cycle.

Paramètres requis

Tous les paramètres optionnels de create sont disponibles dans update.

Vous :  "Prolonge le sprint en cours de 3 jours"
IA :    Récupère le sprint en cours → appelle sprint action=update avec la nouvelle date_finish

Vous :  "Renomme le sprint en 'Stabilisation Q1'"
IA :    Appelle sprint action=update avec title="Stabilisation Q1"

Vous :  "Ajoute une description au sprint : 'Focus sur les améliorations de performance'"
IA :    Appelle sprint action=update avec description

Détails du sprint

L'action get retourne l'objet sprint complet, incluant toute la configuration, les dates, le nombre de tâches et les métadonnées. C'est le point de départ quand vous avez besoin d'informations détaillées sur un sprint spécifique.

Vous :  "Montre-moi les détails du Sprint 14"
IA :    Appelle sprint action=get → retourne les données complètes du sprint incluant dates,
        nombre de tâches et configuration

Vous :  "De quoi traite le sprint en cours ?"
IA :    Trouve le sprint actif/en cours → appelle sprint action=get

Analytiques de sprint

L'outil sprint inclut quatre actions d'analytiques qui fournissent différentes perspectives sur la performance du sprint. Chacune retourne des données structurées que l'assistant IA peut résumer, comparer ou analyser.

KPIs

L'action kpis retourne les indicateurs de performance clés d'un sprint — des métriques comme le taux de complétion, la vélocité, les changements de périmètre et le pourcentage de livraison dans les temps. Ce sont les chiffres qu'un chef de projet consulte dans le tableau de bord du sprint.

Vous :  "Quels sont les KPIs du sprint en cours ?"
IA :    Appelle sprint action=kpis → retourne le taux de complétion, la vélocité, les métriques de périmètre

Vous :  "Comment se comporte le Sprint 14 par rapport à nos objectifs ?"
IA :    Appelle sprint action=kpis → l'IA analyse les métriques par rapport aux cibles

Stats

L'action stats retourne un résumé statistique — total des tâches, tâches terminées, travail restant, répartition par statut et répartition par assigné. Ce sont les données derrière les widgets de synthèse du tableau de sprint.

Vous :  "Quel est l'état du sprint en cours ?"
IA :    Appelle sprint action=stats → retourne le nombre de tâches par statut, répartition par assigné

Vous :  "Combien de tâches reste-t-il dans le sprint ?"
IA :    Appelle sprint action=stats → extrait le nombre de tâches restantes

Progress

L'action progress retourne la progression de complétion en temps réel sous forme de pourcentage, ainsi que les données de mouvement des tâches. C'est la barre de progression du sprint que vous voyez dans l'application web GitScrum, exposée sous forme de données structurées.

Vous :  "Où en est le sprint en cours ?"
IA :    Appelle sprint action=progress → retourne le pourcentage de complétion, les tâches dans chaque état

Vous :  "Sommes-nous en bonne voie pour terminer le sprint à temps ?"
IA :    Appelle sprint action=progress → l'IA analyse la vélocité par rapport au travail restant

Metrics

L'action metrics retourne les métriques de livraison incluant la vélocité (story points ou nombre de tâches par sprint), le débit, le temps de cycle et le délai de mise en production. Ce sont les métriques utilisées pour la planification de capacité et les rétrospectives.

Vous :  "Quelle est notre vélocité d'équipe ce sprint ?"
IA :    Appelle sprint action=metrics → retourne les données de vélocité

Vous :  "Montre-moi le temps de cycle du Sprint 14"
IA :    Appelle sprint action=metrics → extrait les métriques de temps de cycle

Rapports de sprint

L'action reports génère des rapports de sprint détaillés, prêts pour les graphiques. Vous pouvez demander des types de rapports spécifiques ou obtenir tous les rapports disponibles en une fois.

Types de rapports

Paramètres

Vous :  "Montre-moi le graphique de burndown du sprint en cours"
IA :    Appelle sprint action=reports avec resource="burndown" → retourne les points de données quotidiens

Vous :  "Génère un rapport complet pour le Sprint 14"
IA :    Appelle sprint action=reports sans resource → retourne toutes les données de rapport

Vous :  "Comment la charge de travail est-elle répartie dans l'équipe ?"
IA :    Appelle sprint action=reports avec resource="member_distribution"

Vous :  "Montre-moi les types de tâches dans ce sprint"
IA :    Appelle sprint action=reports avec resource="types"

Workflow de planification de sprint

Pour les équipes utilisant la gestion de sprint pilotée par MCP, ce workflow couvre le cycle de vie complet du sprint :

1. Créer le sprint

Définissez les limites du sprint avec un titre et une plage de dates.

Vous :  "Crée un sprint de 2 semaines appelé 'Sprint 15' commençant lundi"
IA :    Crée le sprint avec les dates de début et de fin calculées

2. Examiner le backlog

Vérifiez les tâches disponibles avant d'assigner du travail au sprint.

Vous :  "Montre les tâches non assignées du projet Backend"
IA :    Appelle task action=filter avec unassigned=true → affiche le travail disponible

3. Ajouter des tâches au sprint

Assignez des tâches au sprint nouvellement créé.

Vous :  "Ajoute les 5 premières tâches prioritaires au Sprint 15"
IA :    Filtre par priorité → met à jour chaque tâche avec sprint_slug

4. Surveiller la progression

Suivez le sprint quotidiennement pour détecter les blocages et la progression.

Vous :  "Comment se passe le Sprint 15 ?"
IA :    Appelle sprint action=progress + action=stats → résume l'état actuel

Vous :  "Y a-t-il des bloqueurs dans le sprint ?"
IA :    Appelle task action=filter avec is_blocker=true et sprint="Sprint 15"

5. Examiner les rapports

Analysez la performance du sprint pour les rétrospectives et la planification de capacité.

Vous :  "Génère les données de rétrospective du Sprint 15"
IA :    Appelle sprint action=reports → retourne les données de burndown, vélocité et répartition

Vous :  "Compare notre vélocité sur les 3 derniers sprints"
IA :    Appelle sprint action=metrics pour chaque sprint → l'IA compare les tendances de vélocité

Résolution automatique du contexte

L'outil sprint supporte la résolution automatique du contexte. Si l'assistant IA connaît déjà votre espace de travail et projet depuis un appel précédent dans la conversation, vous pouvez omettre companyslug et projectslug — le serveur MCP les résout depuis le contexte de la conversation.

Cela signifie que vous pouvez dire « Crée un sprint » sans spécifier le projet à chaque fois, tant que l'assistant IA a établi ce contexte plus tôt dans la conversation.

Sprints inter-espaces de travail

L'action all fournit une vue unique inter-espaces de travail des sprints. C'est particulièrement précieux pour les propriétaires d'agences et les managers qui supervisent plusieurs projets dans différents espaces de travail. La réponse inclut les identifiants d'espace de travail et de projet pour chaque sprint, permettant à l'assistant IA d'approfondir n'importe quel sprint spécifique depuis la vue agrégée.

Vous :  "Montre-moi tous les sprints actifs de tous mes espaces de travail"
IA :    Appelle sprint action=all → retourne les sprints de tous les projets et espaces de travail

Vous :  "Quels sprints se terminent cette semaine ?"
IA :    Appelle sprint action=all → l'IA filtre par date_finish dans la semaine en cours

Étapes suivantes

• Tâches : Créez et gérez les tâches qui vivent dans les sprints.
• Projets : Configurez les workflows de projet, les types et les membres d'équipe.
• Suivi du temps : Suivez le temps passé sur les tâches du sprint.
• Démarrage rapide : Configurez le serveur MCP si ce n'est pas déjà fait.