Nejlepší kanban nástěnka pro MCP v roce 2026: sedm nástěnek podle použití

Jediná nejlepší kanban nástěnka pro MCP neexistuje. Záleží na tom, jakého AI klienta používáte a co má agent dělat. Trello je nejlevnější placená možnost s OAuth a cestou přes ChatGPT. Linear je přirozená volba pro vývojářské backlogy. Hypertask sedne týmům, které jedou hlavně z klávesnice a chtějí i CLI a vestavěnou AI. Weft je pro lidi, jejichž agenti v ChatGPT, Claude a Cursoru si mají brát úkoly bez kolizí a pak vracet výsledek ke kontrole na telefon.

Weft vyvíjíme my. Údaje o ostatních produktech pocházejí z jejich oficiálních stránek, ověřeno 27. října 2026.

Dva články Hypertasku na toto téma dávají Hypertask na první místo a uvádějí, že vycházejí z dokumentace, ne z praktických testů. To je férová metoda. Tento článek používá stejnou metodu, ale řadí podle použití a doplňuje sloupce, na kterých záleží, jakmile je agent opravdu připojený: jak funguje přihlášení, co se děje v ChatGPT, zda si agent může převzít úkol přes MCP a kolik stojí jedno místo.

Co by pro vás měl kanban MCP server dělat?

AI klient by měl minimálně umět najít vaši nástěnku, číst úkoly, jeden založit a přesouvat ho mezi sloupci. To zvládá skoro každý nástroj níže. Rozdíly se ukazují na pěti místech:

• Přihlášení. OAuth v prohlížeči, nebo API klíč, který zkopírujete do konfiguračního souboru. Klíče končí vložené v chatech a repozitářích a klíč s omezenou platností potichu rozbije připojení.
• Váš klient. „Funguje s Claude“ neznamená, že funguje v ChatGPT. Někteří dodavatelé mají aplikaci pro ChatGPT; jiní potřebují vlastní GPT nebo developer mode.
• Převzetí práce. Pokud dva agenti vidí stejný úkol, něco musí zabránit tomu, aby ho dělali oba. To může být přímo v MCP, nebo jen v samostatném API.
• Kde kontrolujete výsledky. Webová nástěnka, nebo i mobilní aplikace, která vám dá vědět, když agent potřebuje odpověď.
• Cena za místo. Plus případné AI kredity, které nástěnka sama prodává.

Jak si sedm nástěnek stojí ve srovnání?

Ceny jsou v USD za místo a měsíc v nejlevnějším placeném tarifu. Platnost tokenů uvádíme tam, kde ji dodavatel uvádí.

Vyčnívají dvě věci. Každá nástěnka tady má oficiální hostovaný server, takže „má MCP“ už nikoho neodlišuje. A z toho, co jsme prověřili, vystavuje převzetí jako MCP nástroj jen Weft; Hypertask leasy má, ale drží je ve svém REST API. Delší, pravidelně aktualizovanou tabulku MCP správců úkolů vedeme zvlášť.

Kterou nástěnku si vybrat?

Kdy je lepší volbou Trello, Linear nebo Hypertask?

Trello je lepší volba, pokud nejvíc záleží na ceně a známém prostředí. Místo stojí $5 měsíčně při ročním placení, přihlášení je jen přes OAuth, MCP funguje i ve Free a je dostupné z ChatGPT a zapsané v adresáři Claude. Weft v adresáři Claude zatím není; na claude.ai ho přidáte jako vlastní konektor. Server Trella navíc nově připojí několik Workspaces najednou.

Linear je lepší volba pro softwarové týmy, jejichž zdrojem pravdy už je seznam issues, cyklů a projektů. Weft má sprinty a projekty, ale žádnou integraci s GitHubem, takže pull requesty samy karty neaktualizují. Viz Weft vs Linear.

Hypertask je lepší volba, pokud chcete CLI, REST API nebo AI zabudovanou do nástěnky. Weft nemá ani jedno z toho: žádné CLI, žádné veřejné API, žádné webhooky a žádnou vlastní AI. Ve Weftu se přemýšlí ve vašem AI klientovi, a proto nejsou žádné AI kredity ke koupi. MCP Hypertasku má 21 nástrojů (reference nástrojů); Weft jich má 32.

Proč záleží na převzetí úkolu přes MCP?

Představte si dva chaty, jeden v ChatGPT a druhý v Claude Code, oba s pokynem „vezmi si další úkol“. Pokud nástěnka nabízí jen volání pro přesun do Doing, oba můžou tutéž kartu vidět jako volnou a oba začnou. Zjistíte to, až dorazí dva pull requesty.

Ve Weftu start_task převezme úkol s 20minutovým leasem a přesune ho do Doing. O vítězi rozhoduje databáze, takže druhý klient dostane already_claimed a jde dál. report_progress lease prodlužuje, zatímco agent pracuje. Když agent spadne a ztichne, lease propadne a úkol je volný pro někoho jiného, místo aby navždy visel v Doing.

Když agent narazí na otázku, kterou umíte zodpovědět jen vy, request_input ji vloží do vašeho Inboxu i s možnostmi a může poslat push na telefon, zatímco si agent převzetí drží. complete_task zaznamená výsledek, odkazy jako důkazy, co se neudělalo a co je pořád neznámé. Ve výchozím stavu jde hotový úkol rovnou do Done. Když je potřeba kontrola nebo neprojde ověření, čeká ve vašem Inboxu na Přijmout, Přepracovat, Později nebo Zahodit.

Hlídaná je i vaše pozornost. Jakmile na jednoho člověka čeká 5 položek (10 v týmovém pracovním prostoru, nebo 45 minut kontroly), start_task odmítne novou práci s attention_queue_full, dokud to nedoženete. Celou smyčku popisuje článek jak funguje smyčka převzetí a souběh několika klientů článek více AI agentů na jedné nástěnce.

Co Weft nedělá?

• Žádné CLI, žádné veřejné REST API a žádné webhooky.
• Žádná integrace s GitHubem, GitLabem ani Slackem.
• Žádná AI zabudovaná do nástěnky a žádné AI kredity; přinášíte si vlastního klienta.
• Zatím není v adresáři konektorů Claude; claude.ai a Desktop používají vlastní konektor.
• Žádná desktopová aplikace; web, iOS, Android a rozšíření pro VS Code.
• Obnovení úkolu z koše je funkce Pro. Agenti můžou úkoly vyhazovat do koše, ale nemůžou je smazat natrvalo.

Jak otestovat jakékoli kanban MCP za 10 minut?

Udělejte to na pokusné nástěnce dřív, než nějakému nástroji začnete věřit, i tomu našemu.

1. Nejdřív jen čtení. Připojte klienta, kterého opravdu používáte, a všimněte si, jak funguje přihlášení: obrazovka se souhlasem v prohlížeči, nebo klíč, který vkládáte. Pokud nástěnka nabízí připojení jen pro čtení, zvolte ho (Weft vám na obrazovce souhlasu nechá vybrat plný přístup, zápis nebo čtení; Linear má samostatný endpoint jen pro čtení). Zeptejte se: „Vypiš moje nástěnky a úkoly v prvním sloupci. Nic neměň.“ Odpověď porovnejte s nástěnkou.
2. Jeden vratný zápis. Přepněte na zápis a požádejte o jednu změnu, kterou umíte ručně vrátit: založ kartu „MCP test“ a posuň ji o sloupec doprava. Pak agenta požádejte, ať ji vrátí zpět. Pokud máte dva klienty, požádejte oba, ať začnou stejnou kartu, a podívejte se, co se dozví ten druhý.
3. Zkontrolujte nástěnku na telefonu nebo na webu. Otevřete nástěnku mimo chat. Je karta tam, kde agent tvrdí? Je u ní vidět, který klient ji změnil? Pak klienta v nastavení nástěnky odpojte a ověřte, že další volání selže. Ve Weftu Disconnect odmítne další volání klienta.

Stránky s nastavením pro jednotlivé klienty najdete pro Claude Code, ChatGPT, Cursor a Codex. Přesun stávající práce popisuje stránka přechod z jiného nástroje: Weft ve všech tarifech importuje CSV exporty z Linearu, Jiry a Notionu a JSON z Trella.

Není Trello levnější a dostatečné?

Často ano. Za $5 za místo měsíčně při ročním placení, s OAuth a MCP ve všech tarifech, je Trello dobrá výchozí volba pro jednoduchou vizuální nástěnku (ceník Trella). Weft stojí při ročním placení za místo stejně ($60 ročně) a přidává převzetí přes MCP a Inbox v telefonu pro otázky agentů. Pokud to nepotřebujete, zůstaňte u Trella.

Musím ke spojení s Weftem kopírovat API klíč?

Ne. Weft používá OAuth v prohlížeči a vydává refresh tokeny, takže klient si přihlášení obnovuje sám. Pro klienty, kteří OAuth neumí, existují osobní přístupové tokeny; jsou volitelné a platnost si zvolíte sami.

Funguje Weft v ChatGPT v bezplatném tarifu?

Ano. Weft je zveřejněná aplikace v adresáři ChatGPT ve všech tarifech, včetně bezplatného. V Enterprise a Edu ji musí povolit správce. Viz Weft pro ChatGPT.

Je Weft v adresáři konektorů Claude?

Dnes ne. Na claude.ai a v Claude Desktop ho přidáte jako vlastní konektor s URL https://letsweft.com/api/mcp. V Claude Code je to jeden příkaz: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp.

Co obsahuje bezplatný tarif Weftu?

50 aktivních úkolů a 200 volání AI nástrojů měsíčně. Pro stojí $7 za místo měsíčně nebo $60 za místo ročně, s neomezenými úkoly i voláními (ceník). AI kredity nejsou, protože AI běží ve vašem vlastním klientovi.

Potřebuju CLI pro úlohy v CI. Je Weft to pravé?

Ne. Weft nemá CLI ani veřejné API. Hypertask má CLI z npm a REST API (reference CLI) a Linear je silný ve vývojářských workflow. Weft sedí, když agenti pracují z AI klientů přes MCP.