Zielprozess-MCP-Server

Name: Targetprocess MCP Server
Author: aaronsb

Was ist das?

Der Targetprocess MCP Server ermöglicht KI-Assistenten die Interaktion mit Ihren Targetprocess-Daten. So können Sie Arbeitselemente in natürlicher Sprache abfragen, erstellen und verwalten. Stellen Sie Fragen zu Ihren Projekten, aktualisieren Sie Arbeitselemente und erhalten Sie Einblicke, ohne den Kontext zu wechseln.

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Warum es verwenden?

Sprechen Sie mit Ihren Daten : Stellen Sie Fragen zu User Stories, Bugs und Projekten in natürlicher Sprache
Im Fluss bleiben : Aktualisieren Sie Arbeitselemente, ohne zur Targetprocess-Benutzeroberfläche zu wechseln
Beziehungen entdecken : Verstehen Sie, wie Projekte, Funktionen und Geschichten zusammenhängen
Automatisierte Berichterstattung : Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte und Dashboards durch Konversation
Enterprise Ready : Verarbeitet komplexe Schemata und Millionen von Datensätzen mit robuster Authentifizierung und Fehlerbehandlung

Schnellstart

Docker (empfohlen für containerisierte Umgebungen)

# Run with Docker docker run -i --rm \ -e TP_DOMAIN=your-domain.tpondemand.com \ -e TP_USERNAME=your-username \ -e TP_PASSWORD=your-password \ ghcr.io/aaronsb/apptio-target-process-mcp

NPX (keine Installation erforderlich)

# Run directly with npx TP_DOMAIN=your-domain.tpondemand.com TP_USERNAME=your-username TP_PASSWORD=your-password \ npx -y https://github.com/aaronsb/apptio-target-process-mcp.git

Vollständige Installationsanleitung → CLI-Nutzungsanleitung →

Was kann ich damit machen?

# Examples of what you can ask your AI assistant: "Show me all open user stories in the mobile app project" "Create a bug for the authentication failure on the login page" "What's the status of our Q2 release?" "Update the priority of story #12345 to high" "Show me all tasks assigned to Sarah" "Which team has the most open bugs right now?"

Weitere Anwendungsfälle →

Dokumentation

Erste Schritte - Erste Schritte und grundlegende Nutzung
Kernkonzepte – Die wichtigsten Komponenten verstehen
Tools-Referenz – Detaillierte API-Dokumentation
Anwendungsfälle – Gängige Arbeitsabläufe und Beispiele
KI-Integration – Einrichten mit Claude, ChatGPT usw.
Architektur – Systemdesign und Implementierung
Entwicklung - Mitwirken und Erweitern

Merkmale

Entity Management : Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Suchen von Targetprocess-Entitäten
Komplexe Abfragen : Filtern Sie Elemente nach benutzerdefinierten Feldern, Status, Beziehungen und mehr
Datenermittlung : Erkunden Sie Entitätstypen, Eigenschaften und Beziehungen
Rich Includes : Rufen Sie verwandte Daten in einer einzigen Anfrage ab
Enterprise-Support : Verarbeitet komplexe Schemata mit Millionen von Datensätzen
Fehlerresistenz : Robuste Fehlerbehandlung und klares Feedback
Dokumentationszugriff : Integrierter Zugriff auf die Targetprocess-Dokumentation
LLM-Integration : Funktioniert mit Claude, ChatGPT und anderen KI-Assistenten