User Stories

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 user_story fournit 5 actions pour gérer les user stories — les éléments fondamentaux des exigences agiles. Les user stories capturent les besoins de vos utilisateurs dans un format structuré ("En tant que [rôle], je veux [fonctionnalité], afin de [bénéfice]"), et le serveur MCP permet à votre assistant IA de les créer, mettre à jour, rechercher et organiser sans quitter votre IDE ou client IA.

Les user stories dans GitScrum servent de pont entre les epics de haut niveau et les tâches actionnables. Chaque user story définit une exigence qui peut être décomposée en une ou plusieurs tâches sur le tableau Kanban. Grâce au serveur MCP, votre assistant IA peut construire des hiérarchies d'exigences complètes — des epics aux user stories puis aux tâches — au sein d'une seule conversation.

Aperçu des actions

Lister les user stories

L'action list retourne toutes les user stories d'un projet spécifique. Chaque user story dans la réponse inclut son uuid, titre, description, priorité et nombre de tâches liées. Cela donne à votre assistant IA une vue complète du paysage des exigences du projet.

Utilisez cette action pour consulter le backlog, vérifier la couverture des exigences ou identifier les stories nécessitant une décomposition en tâches.

Paramètres requis

Exemples de prompts

Vous :  "Liste toutes les user stories du projet Backend"
IA :    Appelle user_story action=list → retourne toutes les stories avec titres, priorités et compteurs de tâches

Vous :  "Montre-moi le backlog des exigences"
IA :    Appelle user_story action=list → retourne la liste complète des user stories du projet en cours

Vous :  "Combien de user stories avons-nous dans le projet Mobile ?"
IA :    Appelle user_story action=list → compte et résume les résultats

Obtenir les détails d'une user story

L'action get retourne l'objet user story complet, incluant description, critères d'acceptation, priorité, tâches liées et toutes les métadonnées. C'est l'action à appeler quand vous avez besoin du contexte complet d'une exigence spécifique.

Paramètres requis

Vous :  "Montre-moi les détails de la user story de réinitialisation de mot de passe"
IA :    Trouve la story via list/search → appelle user_story action=get → retourne les détails complets

Vous :  "Quels sont les critères d'acceptation de la story d'authentification ?"
IA :    Appelle user_story action=get → extrait et présente les critères d'acceptation

Créer des user stories

L'action create construit une nouvelle user story en un seul appel. Vous pouvez définir le titre, la description, la priorité et les critères d'acceptation à la création. L'assistant IA peut déduire le format user story de votre langage naturel — vous n'avez pas besoin de suivre littéralement le modèle "En tant que... Je veux... Afin de...", bien qu'il soit recommandé pour la clarté.

Paramètres requis

Paramètres optionnels

Exemples de prompts

Vous :  "Crée une user story 'En tant qu'utilisateur, je veux réinitialiser mon mot de passe
         afin de pouvoir récupérer l'accès à mon compte'"
IA :    Appelle user_story action=create avec title, company_slug, project_slug

Vous :  "Crée une story haute priorité pour l'authentification à deux facteurs avec critères
         d'acceptation : doit supporter TOTP et SMS"
IA :    Appelle user_story action=create avec title, priority="high",
        acceptance_criteria="- [ ] Support TOTP\n- [ ] Support SMS"

Vous :  "Ajoute une user story au projet Dashboard : 'En tant que manager, je veux
         exporter les rapports en PDF afin de les partager avec les parties prenantes'.
         Inclure une description des formats supportés."
IA :    Appelle user_story action=create avec title, description, company_slug, project_slug

Vous :  "Crée une story sur les notifications en temps réel avec des critères d'acceptation détaillés"
IA :    Appelle user_story action=create avec title, acceptance_criteria contenant
        des conditions spécifiques sous forme de liste Markdown

Mettre à jour les user stories

L'action update modifie n'importe quel champ d'une user story existante. Seuls les champs que vous spécifiez sont modifiés — tous les autres restent inchangés. C'est utile pour raffiner les exigences au fur et à mesure que l'équipe en apprend davantage, ajuster les priorités lors du grooming du backlog ou ajouter des critères d'acceptation après la création initiale.

Paramètres requis

Paramètres optionnels

Tous les paramètres optionnels de create sont disponibles dans update : title, description, priority, acceptance_criteria.

Exemples de prompts

Vous :  "Passe la story de réinitialisation de mot de passe en haute priorité"
IA :    Trouve la story → appelle user_story action=update avec priority="high"

Vous :  "Ajoute des critères d'acceptation à la story d'authentification :
         doit valider le format d'email et imposer la complexité du mot de passe"
IA :    Appelle user_story action=update avec acceptance_criteria

Vous :  "Renomme la story de notifications en 'Notifications Push en Temps Réel'"
IA :    Appelle user_story action=update avec title="Notifications Push en Temps Réel"

Vous :  "Ajoute plus de contexte à la description de la story d'export"
IA :    Obtient la description actuelle → appelle user_story action=update avec la description enrichie

Rechercher des user stories

L'action search trouve des user stories par mot-clé dans le titre, la description et les critères d'acceptation. C'est plus rapide que de lister toutes les stories et filtrer côté client — la recherche s'effectue côté serveur et ne retourne que les résultats correspondants.

Paramètres requis

Exemples de prompts

Vous :  "Recherche les user stories sur l'authentification"
IA :    Appelle user_story action=search avec q="authentication" → retourne les stories correspondantes

Vous :  "Trouve les stories liées au traitement des paiements"
IA :    Appelle user_story action=search avec q="payment" → retourne les stories pertinentes

Vous :  "Y a-t-il des user stories qui mentionnent la limitation de débit API ?"
IA :    Appelle user_story action=search avec q="rate limiting" → retourne les résultats ou un ensemble vide

Lier les user stories aux tâches

Les user stories prennent toute leur puissance lorsqu'elles sont liées aux tâches sur le tableau Kanban. Lors de la création d'une tâche via l'outil task, vous pouvez passer le paramètre userstoryslug pour associer la tâche à une user story spécifique. Cela crée une chaîne traçable de l'exigence à l'implémentation.

Flux : de l'exigence à l'implémentation

Vous :  "Crée une user story pour la réinitialisation du mot de passe utilisateur"
IA :    Appelle user_story action=create → retourne la nouvelle story avec son slug

Vous :  "Maintenant décompose-la en tâches : valider l'email, envoyer le lien de
         réinitialisation, gérer l'expiration du token, mettre à jour le mot de passe"
IA :    Appelle task action=create quatre fois, chacune avec user_story_slug
        pointant vers la story de réinitialisation de mot de passe

Vous :  "Montre-moi toutes les tâches liées à la story de réinitialisation de mot de passe"
IA :    Appelle task action=filter avec user_story=[slug de la story]
        → retourne toutes les tâches d'implémentation

Ce flux garantit que chaque tâche remonte à une exigence métier, rendant les revues de sprint et le reporting aux parties prenantes simples. L'assistant IA gère la résolution des slugs — vous référencez les stories par nom, et le serveur MCP les mappe aux identifiants corrects.

Flux de planification des exigences

Pour les équipes utilisant la gestion des exigences pilotée par MCP, ce flux couvre le cycle de planification complet :

1. Définir les user stories à partir des retours des parties prenantes

Traduisez les exigences métier en user stories structurées.

Vous :  "Nous avons besoin de réinitialisation de mot de passe, authentification à deux facteurs
         et gestion de sessions. Crée des user stories pour chacune."
IA :    Crée trois user stories avec des titres et descriptions appropriés

2. Ajouter les critères d'acceptation

Affinez chaque story avec des critères spécifiques et testables.

Vous :  "Ajoute des critères d'acceptation aux trois stories"
IA :    Met à jour chaque story avec des listes de vérification détaillées de critères d'acceptation

3. Décomposer en tâches

Convertissez les stories en tâches implémentables sur le tableau Kanban.

Vous :  "Décompose la story de réinitialisation de mot de passe en tâches de développement"
IA :    Crée des tâches liées à la story via user_story_slug

4. Suivre la couverture

Vérifiez que toutes les stories ont des tâches d'implémentation.

Vous :  "Quelles user stories n'ont pas encore de tâches ?"
IA :    Liste les stories → croise avec le filtre des tâches → identifie les lacunes

Prochaines étapes

• Epics : Regroupez les user stories en epics stratégiques pour une planification de haut niveau.
• Tâches : Créez et gérez les tâches qui implémentent les user stories.
• Sprints : Planifiez les sprints autour des user stories priorisées.
• Démarrage rapide : Configurez le serveur MCP si ce n'est pas déjà fait.