plane-mcp-server 是一个 MCP 服务器，旨在连接大型语言模型 (LLM) 与 Plane.so，实现通过 Plane API 管理项目和 issue。它允许 LLM（如 Claude）直接与项目管理工作流交互，同时保持用户控制和安全性。

该服务器提供一系列工具，包括列出项目、获取项目详情、创建 issue（可自定义属性）、列出和筛选 issue，以及更新现有 issue。开发者可以通过 Smithery 快速安装，或选择手动配置。通过简单的配置，LLM 即可调用这些工具，例如创建高优先级 issue 或查询特定项目的状态。

plane-mcp-server 的核心价值在于简化了 LLM 与项目管理工具的集成，降低了开发复杂性，并为用户提供了安全可控的 AI 助手，从而提升工作效率。它使用 Node.js 构建，并通过标准 MCP 协议与客户端通信。

项目信息检索

plane-mcp-server 允许AI模型通过 list-projects 和 get-project 工具获取Plane工作空间中的项目信息。list-projects 工具可以列出所有项目，而 get-project 工具则可以根据项目ID检索特定项目的详细信息。这使得AI模型能够了解项目的上下文，例如项目名称、描述和状态，从而更好地执行后续任务。例如，AI助手可以先使用 list-projects 获取所有项目列表，然后让用户选择一个项目，再使用 get-project 获取该项目的详细信息，以便用户更好地了解项目背景。这种能力增强了AI模型在项目管理方面的智能性，使其能够根据实际的项目情况做出更明智的决策。技术上，这些工具通过调用Plane API的相应接口实现，并将结果以结构化的JSON格式返回给AI模型。

问题（Issue）管理

该服务器的核心功能之一是问题（Issue）管理，它通过 create-issue、list-issues、get-issue 和 update-issue 工具实现。create-issue 允许AI模型在指定项目中创建新的问题，可以设置问题的标题、描述、优先级和负责人。list-issues 允许AI模型列出指定项目中的问题，并可以根据状态、优先级和负责人进行过滤。get-issue 允许AI模型获取特定问题的详细信息。update-issue 允许AI模型更新现有问题的信息，例如修改优先级、状态或负责人。例如，AI助手可以根据用户指令，自动在Plane中创建一个新的Bug报告，或者更新某个任务的状态为“已完成”。这些工具使得AI模型能够有效地参与到项目的问题跟踪和管理流程中，提高了团队的协作效率。技术上，这些工具都依赖于Plane API，并通过JSON格式进行数据交换。

与Plane.so集成

plane-mcp-server 的主要价值在于它能够无缝集成AI模型与Plane.so项目管理平台。通过提供一组标准化的工具，该服务器允许AI模型直接访问和操作Plane.so中的项目和问题数据。这种集成消除了手动数据同步和转换的需求，简化了AI模型与项目管理系统之间的交互。例如，AI模型可以自动分析项目中的问题数据，识别潜在的风险和瓶颈，并向项目经理提出改进建议。此外，该服务器还支持用户身份验证和权限控制，确保AI模型只能访问其被授权的数据和功能。这种集成能力使得AI模型能够更好地融入到现有的项目管理流程中，提高了工作效率和质量。技术上，该服务器通过Plane API进行通信，并使用环境变量来配置API密钥和工作空间Slug。