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Linear MCP Integration Server

by skspade

リニアMCP統合サーバー

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介してLinearとの統合機能を提供します。これにより、AIモデルはLinearと連携して問題追跡やプロジェクト管理を行うことができます。

特徴

サーバーは、MCP インターフェイスを通じて次のツールを提供します。

線形作成問題

次のパラメータを使用して新しい線形問題を作成します。

  • title (必須): 問題のタイトル
  • teamId (必須): 問題を作成するチームID
  • description (オプション): 問題の説明(マークダウン対応)
  • priority (オプション):優先度(0~4)
  • status (オプション): 初期ステータス名

線形探索の問題

柔軟なフィルタリングとページ区切りのサポートによる線形問題の検索:

  • query (オプション): タイトル/説明で検索するテキスト
  • teamId (オプション): チームでフィルタリング
  • status (オプション): ステータスでフィルタリング
  • assigneeId (オプション): 担当者によるフィルタリング
  • priority (オプション):優先度(0~4)
  • limit (オプション、デフォルト:10):ページあたりの最大結果数
  • cursor (オプション):次のページを取得するためのページ区切りカーソル
  • sortBy (オプション、デフォルト: 'updated'): 並べ替えの基準となるフィールド ('created'、'updated'、'priority'、'title')
  • sortDirection (オプション、デフォルト: 'desc'): 並べ替えの方向 ('asc'、'desc')

リニアスプリントの問題

現在のスプリント/イテレーション内のすべての問題を取得します。

  • teamId (必須): スプリントの問題を取得するチームID

線形探索チーム

リニア チームの検索と取得:

  • query (オプション): チーム名で検索するテキスト

リニアフィルタースプリント問題

現在のスプリントの問題をステータス別にフィルタリングし、現在のユーザーに自動的にフィルタリングします。

  • teamId (必須): スプリントの問題を取得するチームID
  • status (必須): フィルタリングするステータス(例:「製品リリース保留中」)

リニア_get_issue_details

完全な説明、コメント、メタデータなど、特定の問題に関する詳細情報を取得します。

  • issueId (必須): 詳細を取得する問題ID (例: "DATA-1284")

線形一括更新ステータス

複数の Linear の問題のステータスを一度に更新します。

  • issueIds (必須): 更新する問題IDのリスト(例:["ENG-123", "DATA-456"])
  • targetStatus (必須): すべての問題に設定するターゲットステータス (例: 「進行中」)

リニアサイクル管理

リニア サイクル (スプリント) に関する情報を作成、更新、または取得します。

  • action (必須): 実行するアクション: 「create」、「update」、「get」、または「list」
  • teamId (必須): サイクルを管理するチームID
  • cycleId (オプション、更新および取得アクションには必須): サイクルID
  • name (オプション、作成には必須): サイクル名
  • startDate (オプション、作成には必須): ISO 形式(YYYY-MM-DD)の開始日
  • endDate (オプション、作成には必須): ISO 形式の終了日(YYYY-MM-DD)
  • description (オプション): サイクルの説明

開発者向けセットアップ

  1. Linearの設定 > APIセクションからLinear APIキーを取得します。
  2. プロジェクト ルートに.envファイルを作成します。
LINEAR_API_KEY=your_api_key_here
  1. 依存関係をインストールします:
npm install
  1. サーバーを起動します。
# Development mode with auto-reload npm run dev # Production mode npm start # Build TypeScript npm run build # Run linter npm run lint # Run tests npm run test # Inspect MCP server npm run inspect

技術的な詳細

  • TypeScriptとモデルコンテキストプロトコルSDKを使用して構築
  • APIインタラクションにはLinear SDKを使用する
  • エラー処理、レート制限、接続管理が含まれます
  • 設定可能な再試行回数による自動再接続をサポート
  • 接続の健全性を監視するハートビート監視を実装
  • デバッグモードで詳細なログを提供します
  • パフォーマンス向上のためのメモリ内キャッシュシステムを搭載
  • 大規模な結果セットを処理するためのページ区切りをサポート
  • 一括操作のためのバッチ処理を実装します

パフォーマンスと信頼性

サーバーには、パフォーマンスと信頼性のための包括的な機能が搭載されています。

キャッシュシステム

  • 頻繁にアクセスされるデータ(チーム、ワークフロー状態)のインメモリ キャッシュ
  • キャッシュエントリのTTL(Time To Live)を設定可能
  • 期限切れのキャッシュエントリの自動クリーンアップ
  • デバッグモードでキャッシュ統計が利用可能

エラー処理

  • 設定可能なタイムアウトによる API タイムアウト保護
  • 接続が失われた場合の自動再接続試行
  • タイムスタンプとコンテキストを含む詳細なエラーログ
  • クリーンアップによる正常なシャットダウン処理
  • 接続の健全性を監視するハートビート監視

パフォーマンスの最適化

  • 一括操作のためのバッチ処理
  • 大規模な結果セットのページネーションのサポート
  • 同時操作のための Promise.all による並列処理
  • 最小限のAPI呼び出しによる効率的なデータ取得

依存関係

  • @linear/sdk : リニア API クライアント
  • @modelcontextprotocol/sdk : MCP サーバーの実装
  • zod : 実行時の型チェックと検証
  • dotenv : 環境変数の管理
  • TypeScriptおよび関連開発ツール

依存関係の完全なリストについては、 package.json参照してください。

鍛冶屋の展開

このサーバーは、提供されている構成ファイルを使用してSmithery.aiにデプロイできます。

前提条件

  • Smithery.aiアカウント
  • リニアAPIキー

展開手順

  1. このリポジトリをSmitheryに追加するか、既存のサーバーを要求する
  2. デプロイメントタブにアクセスする(認証された所有者のみ)
  3. リニアAPIキーを使用してデプロイメントを構成する
  4. サーバーを展開する

設定ファイル

リポジトリには、Smithery のデプロイメントに必須の 2 つのファイルが含まれています。

  1. Dockerfile : サーバーのビルドプロセスを定義する
    • Node.js 18 Alpineをベースイメージとして使用します
    • 依存関係をインストールし、TypeScriptコードをビルドします
    • サーバーを実行するコマンドを設定します
  2. smithery.yaml : サーバーの起動構成を定義します
    • サーバーを実行するコマンドを指定します
    • 必要な構成パラメータを定義します(リニア API キー)
    • 環境変数の設定を処理します

ローカルテスト

MCP Inspector を使用して Smithery 構成をローカルでテストできます。

# Build the Docker image docker build -t linear-mcp-server . # Run the container with your Linear API key docker run -e LINEAR_API_KEY=your_api_key_here linear-mcp-server # Or use the MCP Inspector npm run inspect
-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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.

AI モデルが Linear と対話してモデル コンテキスト プロトコルを通じて問題追跡やプロジェクト管理を行えるようにし、問題の作成、検索、スプリントの管理、ステータスの一括更新などの機能をサポートします。

  1. 特徴
    1. 線形作成問題
    2. 線形探索の問題
    3. リニアスプリントの問題
    4. 線形探索チーム
    5. リニアフィルタースプリント問題
    6. リニア\_get\_issue\_details
    7. 線形一括更新ステータス
    8. リニアサイクル管理
  2. 開発者向けセットアップ
    1. 技術的な詳細
      1. パフォーマンスと信頼性
        1. キャッシュシステム
        2. エラー処理
        3. パフォーマンスの最適化
      2. 依存関係
        1. 鍛冶屋の展開
          1. 前提条件
          2. 展開手順
          3. 設定ファイル
          4. ローカルテスト

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