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security-
license-
qualityEnables AI agents to manage issues, projects, and teams on the Linear platform programmatically.
ターゲットプロセス MCP サーバー
これは何ですか？
Targetprocess MCPサーバーは、AIアシスタントがTargetprocessデータと対話することを可能にし、自然言語で作業項目のクエリ、作成、管理を可能にします。コンテキストを切り替えることなく、プロジェクトに関する質問や作業項目の更新、インサイトの取得が可能です。
なぜ使うのですか?
データと対話する: ユーザーストーリー、バグ、プロジェクトについて自然言語で質問する
フローを維持: Targetprocess UI に切り替えずに作業項目を更新します
関係性を発見する: プロジェクト、機能、ストーリーがどのようにつながっているかを理解する
レポートの自動化:会話を通じてカスタムレポートとダッシュボードを生成
エンタープライズ対応: 強力な認証とエラー処理により、複雑なスキーマと数百万件のレコードを処理できます。
クイックスタート
Docker (コンテナ化された環境に推奨)
# 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（インストール不要）
# 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
それを使って何ができるでしょうか?
# 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?"
ドキュメント
はじめに- 最初の手順と基本的な使い方
コアコンセプト- 主要コンポーネントを理解する
ツールリファレンス- 詳細な API ドキュメント
ユースケース- 一般的なワークフローと例
AI 統合- Claude、ChatGPT などとの設定
アーキテクチャ- システム設計と実装
開発- 貢献と拡張
特徴
エンティティ管理: Targetprocess エンティティの作成、読み取り、更新、検索
複雑なクエリ: カスタム フィールド、ステータス、関係などでアイテムをフィルターします
データ検出: エンティティの種類、プロパティ、関係を探索します
リッチインクルード: 1回のリクエストで関連データを取得
エンタープライズサポート: 数百万件のレコードを含む複雑なスキーマを処理
エラー耐性: 堅牢なエラー処理と明確なフィードバック
ドキュメントアクセス: Targetprocessドキュメントへの組み込みアクセス
LLM統合:Claude、ChatGPT、その他のAIアシスタントと連携
ライセンス
マサチューセッツ工科大学
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
プロジェクト管理およびアジャイル計画プラットフォームである Targetprocess と対話するためのツールを提供し、AI アシスタントが適切な検証を使用してプロジェクト エンティティを検索、作成、更新できるようにします。
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