Comentários

Código Aberto — O GitScrum MCP Server é código aberto sob a licença MIT. Disponível no npm e no GitHub. Servidor Model Context Protocol para GitScrum — Claude, GitHub Copilot, Cursor e qualquer cliente compatível com MCP têm acesso operacional completo à sua stack de gerenciamento de projetos.

A ferramenta comment fornece 3 ações para gerenciar comentários no nível de tarefas — o canal principal de comunicação para colaboração específica de tarefas. Cada nota de code review, atualização de status, pergunta de implementação e decisão técnica que pertence a uma tarefa flui através desta ferramenta. Comentários suportam Markdown completo, permitindo conteúdo rico com blocos de código, formatação inline, listas e links.

Comentários de tarefas diferem das Discussões em escopo. Discussões são threads no nível de projeto para tópicos amplos e decisões. Comentários são no nível de tarefa — focados especificamente em um item de trabalho, formando a narrativa de implementação que membros da equipe consultam durante code reviews, standups e retrospectivas.

Visão Geral das Ações

Listando Comentários

A ação list retorna todos os comentários de uma tarefa em ordem cronológica. Cada comentário inclui seu uuid, autor, timestamp de criação e conteúdo em Markdown. Isso fornece o histórico completo da conversa para qualquer tarefa.

Parâmetros Obrigatórios

Exemplos de Prompts

You:  "Mostre todos os comentários da tarefa PROJ-42"
AI:   Resolve a tarefa pelo código → chama comment action=list → retorna thread de comentários

You:  "O que foi discutido na tarefa de correção do login?"
AI:   Encontra a tarefa → chama comment action=list → resume a conversa

You:  "Liste os comentários da tarefa de migração da API"
AI:   Chama comment action=list → retorna histórico cronológico de comentários

Criando Comentários

A ação create adiciona um novo comentário a uma tarefa. Comentários suportam formatação Markdown completa — use blocos de código para trechos de código, listas para itens de ação e cabeçalhos para atualizações estruturadas.

Parâmetros Obrigatórios

Exemplos de Prompts

You:  "Adicione um comentário na PROJ-42: 'Corrigi a exceção de null pointer
       no middleware de auth. Veja o commit abc123.'"
AI:   Resolve a tarefa → chama comment action=create com comentário em Markdown

You:  "Comente na tarefa de login com uma nota de code review sobre
       o regex de validação de senha"
AI:   Encontra a tarefa → chama comment action=create com detalhe técnico

You:  "Poste uma atualização de status na tarefa de deploy: testes de staging passaram,
       pronto para produção"
AI:   Chama comment action=create com atualização de status formatada em Markdown

You:  "Adicione um comentário listando o trabalho restante:
       - Atualizar docs da API
       - Adicionar testes de integração
       - Atualizar changelog"
AI:   Chama comment action=create com checklist em Markdown

Suporte a Markdown

Comentários aceitam Markdown completo. Padrões comuns para comentários de tarefas:

## Atualização de Status
Testes de staging passaram. Todas as 247 assertivas verdes.

## Trabalho Restante
- Atualizar documentação da API
- Adicionar testes de integração para edge cases
- Atualizar CHANGELOG.md

## Referência de Código
A correção está em `auth/middleware.ts`:

if (!token) { throw new UnauthorizedError('Token required'); }

Atualizando Comentários

A ação update substitui o conteúdo de um comentário existente. Isso requer o uuid do comentário (de uma resposta list) mais o contexto da tarefa. O corpo inteiro do comentário é substituído pelo novo conteúdo.

Parâmetros Obrigatórios

Exemplos de Prompts

You:  "Atualize meu último comentário na PROJ-42 para incluir os resultados de benchmark"
AI:   Lista comentários → identifica o mais recente → chama comment action=update
      com o conteúdo revisado em Markdown

You:  "Corrija o erro de digitação no meu comentário sobre o endpoint da API"
AI:   Lista comentários → encontra o comentário → chama comment action=update

You:  "Substitua minha atualização de status por: 'Todos os testes passando. Deploy em staging.
       Deploy em produção agendado para segunda.'"
AI:   Encontra o comentário → chama comment action=update com novo conteúdo

Fluxo de Colaboração em Tarefas

Comentários são a narrativa em tempo real da execução de tarefas. Combinados com outras ferramentas MCP, formam um fluxo de trabalho completo de colaboração:

1. Pegue a tarefa

Verifique os detalhes da tarefa e comentários existentes antes de começar o trabalho.

You:  "Mostre a tarefa PROJ-42 e seus comentários"
AI:   Chama task action=by_code → depois comment action=list
      → retorna detalhes da tarefa com histórico completo de comentários

2. Poste notas de implementação

Deixe comentários conforme trabalha na tarefa — decisões tomadas, bloqueios encontrados, abordagens testadas.

You:  "Comente na PROJ-42: 'Investiguei o problema de timeout.
       Causa raiz é o limite de connection pool ausente.
       Implementando correção com máximo de 20 conexões.'"
AI:   Chama comment action=create com a nota de implementação

3. Solicite feedback

Poste trechos de código ou perguntas técnicas para revisão da equipe.

You:  "Adicione um comentário perguntando à equipe sobre a abordagem de tratamento de erros:
       devemos fazer retry no 503 ou falhar imediatamente?"
AI:   Cria um comentário com a pergunta para contribuições da equipe

4. Atualize com progresso

Mantenha a thread de comentários atualizada conforme a tarefa avança.

You:  "Atualize meu último comentário — a correção do connection pool foi deployada em staging"
AI:   Encontra seu último comentário → chama comment action=update

5. Documente a resolução

Deixe um comentário final resumindo o que foi feito antes de fechar a tarefa.

You:  "Adicione um comentário de conclusão na PROJ-42: 'Corrigido adicionando limite
       de connection pool de 20. Deploy em produção. Monitoramento mostra 0 timeouts
       desde o deploy.' Depois complete a tarefa."
AI:   Cria o comentário → chama task action=complete

Comentários vs Discussões

Escolha a ferramenta certa para a conversa:

Quando uma thread de comentários em uma tarefa se transforma em uma decisão mais ampla, considere criar uma Discussão para dar ao tópico seu próprio espaço. Referencie a discussão em um comentário da tarefa para que a conexão fique clara.

Resolução Automática de Contexto

A ferramenta de comentários suporta resolução automática de contexto. Se o assistente de IA já conhece o workspace, projeto e tarefa de uma chamada anterior na conversa, ele carrega esse contexto adiante. Você pode dizer "adicione um comentário" sem re-especificar a tarefa, desde que o contexto da tarefa tenha sido estabelecido anteriormente.

Quando um comentário é criado ou listado, o MCP server retorna metadados de contexto (companyslug, projectslug, task_uuid) que o assistente de IA usa para operações subsequentes.

Próximos Passos

• Discussões: Crie threads de discussão no nível de projeto para tópicos mais amplos.
• Tarefas: Gerencie as tarefas às quais os comentários estão anexados.
• Wiki: Documente decisões e processos em páginas wiki do projeto.
• Início Rápido: Configure o MCP server se ainda não o fez.