AI एजेंटों के लिए Linear का विकल्प: ChatGPT और Claude के लिए Weft

अगर अब आपका कुछ काम Claude Code, Codex, Cursor या ChatGPT जैसे AI एजेंट करते हैं, तो Linear का अच्छा विकल्प वह बोर्ड है जो एजेंट के चक्र के इर्द-गिर्द बना हो: एजेंट lease के साथ टास्क क्लेम करता है, फ़ैसले की ज़रूरत पड़ने पर आपसे सवाल पूछता है, और ऐसे सबूत के साथ काम पूरा करता है जिसे आप जाँच सकें। Weft ऐसा ही एक बोर्ड है, जिस तक MCP से पहुँचा जाता है और जिसमें 33 AI क्लाइंट के सेटअप गाइड हैं। अगर आप ऐसी इंजीनियरिंग टीम हैं जो cycles, triage और pull requests में जीती है, तो Linear बेहतरीन है और शायद आपको उसी पर रहना चाहिए।

Weft हम बनाते हैं। Linear के बारे में तथ्य उसके आधिकारिक पेजों से हैं, जिन्हें 3 नवंबर 2026 को जाँचा गया। दूसरी तालिका के बाक़ी टूल के तथ्य उनके आधिकारिक पेजों से हैं, जिन्हें 27 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया।

लोग Linear का विकल्प क्यों ढूँढते हैं?

ज़्यादातर लोग Linear इसलिए नहीं छोड़ते कि वह धीमा है या ख़राब बना है। वह तेज़ है, और जिस काम के लिए बना है उसमें बहुत अच्छा है: सॉफ़्टवेयर टीमें cycles में काम प्लान करती हैं, आने वाले अनुरोधों को triage में छाँटती हैं, और issues को GitHub pull requests से जोड़ती हैं।

कहीं और देखने के कारण इससे संकरे हैं, और वे दो समूहों में आते हैं।

• एजेंट मददगार नहीं, कामगार बन गया है। जब Claude Code या Codex कोई टास्क उठाता है, बीस मिनट चलता है और pull request लेकर लौटता है, तो बोर्ड को पता होना चाहिए कि इस वक़्त टास्क किसके पास है, अगर एजेंट बीच में ही बंद हो जाए तो क्या होगा, और कौन-सा सबूत वापस आया। issue tracker issue दर्ज करता है; वह इस चक्र के इर्द-गिर्द नहीं बना था।
• ट्रैकर काम से भारी है। एक सोलो फ़ाउंडर या एक प्रोजेक्ट वाली तीन लोगों की टीम को अक्सर teams, cycles, triage के नियम और इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो की ज़रूरत नहीं होती। उन्हें चार कॉलम चाहिए और एक AI जो उन्हें पढ़ और अपडेट कर सके।

अगर इनमें से कोई भी बात आप पर लागू नहीं होती, तो यह लेख ज़्यादातर यही पुष्टि करेगा कि Linear ही सही टूल है।

क्या Linear, ChatGPT, Claude, Cursor और Codex के साथ काम करता है?

हाँ, कई तरीक़ों से, और यहाँ सटीक रहना ज़रूरी है।

• होस्ट किया हुआ MCP सर्वर। Linear इसे https://mcp.linear.app/mcp पर Streamable HTTP के ज़रिए चलाता है, साथ में /mcp/readonly पर सिर्फ़ पढ़ने वाला संस्करण। साइन-इन dynamic client registration वाले OAuth 2.1 से होता है, या bearer OAuth token या Linear API key से। उसके डॉक्स Claude (claude.ai, Desktop, Claude Code), Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed और दूसरे क्लाइंट गिनाते हैं, और कहते हैं कि सर्वर issues, projects और comments ढूँढ, बना और अपडेट कर सकता है (Linear MCP डॉक्स)।
• Claude। Linear, Claude की connector डायरेक्टरी में है, Linear का बनाया हुआ और Anthropic verified चिह्नित (claude.com/connectors/linear)।
• ChatGPT। Linear का ChatGPT पेज deep research के लिए एक connector बताता है जो आपको “अपनी टीम के काम को खोजने और उसका हवाला देने” में मदद करता है, Plus और Pro उपयोगकर्ताओं के लिए (EEA, स्विट्ज़रलैंड और UK को छोड़कर) और Team, Enterprise व Edu के लिए (linear.app/integrations/chatgpt)। पेज यह नहीं कहता कि वह लिख सकता है। MCP डॉक्स में ChatGPT का ज़िक्र नहीं है।
• Linear के भीतर एजेंटों को काम सौंपना। आप कोई issue किसी एजेंट को असाइन कर सकते हैं, और एजेंट “billable seats में नहीं गिने जाते” (Agents in Linear)। एजेंटों की डायरेक्टरी में Codex, Cursor, GitHub Copilot, Devin और कई दूसरे हैं (linear.app/integrations/agents)।

तो अगर आपके एजेंट कोडिंग एजेंट हैं और आपकी टीम पहले से Linear में काम करती है, तो कनेक्शन मौजूद है और अच्छी तरह समर्थित है। सवाल यह नहीं कि एजेंट Linear तक पहुँच सकता है या नहीं। सवाल यह है कि एजेंट के काम करते वक़्त बोर्ड क्या करता है।

एजेंट को बोर्ड से ऐसा क्या चाहिए जो issue tracker नहीं देता?

हमारी राय में तीन चीज़ें। आज की तारीख़ में Linear के MCP और एजेंट डॉक्स इनमें से किसी को भी MCP ऑपरेशन के रूप में नहीं बताते। इसका मतलब यह नहीं कि Linear में नियम बनाकर कुछ मिलता-जुलता नहीं किया जा सकता; मतलब यह है कि बोर्ड इसे लागू नहीं करता।

• lease वाला क्लेम। दो एजेंट, या दो विंडो में एक ही एजेंट, एक ही टास्क शुरू न करें। और अगर एजेंट क्रैश हो जाए, तो टास्क हमेशा के लिए “In Progress” में न पड़ा रहे। Linear का MCP पेज क्लेम या lease के बारे में कुछ नहीं बताता।
• रन के भीतर से इंसान से सवाल। जब एजेंट ऐसी चीज़ पर पहुँचे जिसका फ़ैसला सिर्फ़ आप कर सकते हैं, तो उसे पूछ पाना चाहिए, टास्क अपने पास रखना चाहिए और जवाब बाद में लेना चाहिए। Agents in Linear पेज यह नहीं बताता कि एजेंट लोगों से सवाल पूछ सकते हैं या नहीं; वह लोगों के एजेंटों को @mention करने की बात करता है।
• पूरा होने पर सबूत। एजेंट का “Done” एक दावा है। काम का अंत तभी उपयोगी है जब वह बताए कि क्या किया गया, क्या नहीं, क्या अज्ञात है, और ऐसा कुछ लिंक करे जिसे आप जाँच सकें। Linear का GitHub इंटीग्रेशन PR मर्ज होने पर जुड़े issue को Done में ले जाता है (Linear GitHub डॉक्स), जो कोड के लिए असली सबूत है। जो काम pull request नहीं है, उसके लिए कोई बराबर का फ़ील्ड नहीं है।

Weft एजेंट के चक्र को कैसे संभालता है?

Weft एक Scrumban बोर्ड है (डिफ़ॉल्ट रूप से Backlog, Todo, Doing, Done, साथ में वैकल्पिक स्प्रिंट और प्रोजेक्ट), जो https://letsweft.com/api/mcp पर 32 MCP टूल के ज़रिए उपलब्ध है। आपका AI क्लाइंट OAuth से साइन इन करता है, इसलिए कॉपी करने को कोई key नहीं; जिन क्लाइंट में OAuth नहीं है, उनके लिए personal access token हैं। Weft refresh token देता है, इसलिए क्लाइंट साइन-इन ख़ुद रिन्यू करता है।

पूरा चक्र चार कॉल का है:

start_task({ id })
  → runId, leaseToken          // 20 मिनट की lease; दूसरे एजेंट को already_claimed

report_progress({ runId, leaseToken })
  → lease रिन्यू               // चुप्पी से lease ख़त्म होती है और टास्क खुल जाता है

request_input({ id, runId, leaseToken, question, options })
  → सवाल आपके Inbox में       // क्लेम बना रहता है; फ़ोन पर पुश

complete_task({ id, runId, leaseToken, outcome,
                artifacts, notDone, unknowns, nextStep })

• क्लेम। start_task 20 मिनट की lease देता है। report_progress उसे रिन्यू करता है। अगर एजेंट चुप हो जाए, तो lease ख़त्म हो जाती है और टास्क किसी और के लिए खुल जाता है। उसी टास्क को आज़माने वाले दूसरे एजेंट को already_claimed मिलता है।
• पूछना। request_input विकल्पों के साथ एक सवाल व्यक्ति के Inbox में डालता है और मोबाइल ऐप पर पुश भेजता है। एजेंट अपना क्लेम बनाए रखता है और अगली कॉल पर जवाब उठा लेता है।
• सबूत के साथ पूरा करना। complete_task नतीजा, artifacts (URL, commit, फ़ाइल हैश), क्या नहीं हुआ, क्या अज्ञात है और अगला क़दम दर्ज करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से टास्क सीधे Done में जाता है। वह आपके Inbox में स्वीकार (Accept) / दोबारा करें (Rework) / बाद में (Later) / छोड़ दें (Drop) के लिए तभी रुकता है जब टास्क को रिव्यू चाहिए या verification जाँच फ़ेल हो जाए।
• सीमा आप पर, एजेंट पर नहीं। अगर एक व्यक्ति पर 5 आइटम इंतज़ार कर रहे हों (टीम के लिए 10, या 45 मिनट का रिव्यू), तो start_task attention_queue_full के साथ मना कर देता है। एजेंट से कहा जाता है कि और शुरू करने के बजाय काम पूरा करे या स्पष्ट करे।

हर OAuth क्लाइंट और हर access token अपना अलग कर्ता है, और बोर्ड क्लाइंट का रजिस्टर किया हुआ नाम दिखाता है, ताकि आप देख सकें कि किस AI ने क्या किया। हर कनेक्शन को full, write या read अधिकार दिए जा सकते हैं, और आप उसे कभी भी डिस्कनेक्ट कर सकते हैं। चक्र के बारे में और: AI एजेंट टास्क का क्लेम चक्र और एक बोर्ड पर कई AI एजेंट।

Linear और Weft की आमने-सामने तुलना

Linear कॉलम के स्रोत: कीमतें, MCP डॉक्स, ChatGPT पेज, एजेंट डॉक्स, GitHub डॉक्स और मोबाइल पेज, 3 नवंबर 2026 को जाँचे गए। बड़ी तालिका हमारे MCP task managers पेज पर है, और छोटा संस्करण Weft बनाम Linear पर।

क्या सोलो फ़ाउंडर या छोटी टीम के लिए issue tracker बहुत भारी है?

कभी-कभी। टीम के लिए Linear का फ़्री प्लान उदार है: असीमित सदस्य, 2 teams और 250 issues। लेकिन प्रोडक्ट का आकार एक इंजीनियरिंग संगठन जैसा है: teams, cycles, triage, projects और milestones। अगर आप अकेले हैं और दिन भर एक AI क्लाइंट खुला रहता है, तो उस ढाँचे का बड़ा हिस्सा ऐसा सेटअप है जिसे आप इस्तेमाल नहीं करेंगे।

Weft का आकार जान-बूझकर छोटा है: चार कॉलम, वैकल्पिक स्प्रिंट, हल्के प्रोजेक्ट। ज़्यादातर समय आप इसे टाइप करने के लिए नहीं खोलते; आप ChatGPT या Claude से कहते हैं “ये पाँच चीज़ें बोर्ड पर डाल दो” और नतीजा फ़ोन पर देख लेते हैं। अगर यह आपके काम करने के तरीक़े के ज़्यादा क़रीब लगता है, तो सोलो फ़ाउंडर्स के लिए AI टास्क मैनेजमेंट देखें।

छोटी टीमों के लिए कॉलमों की गिनती से ज़्यादा अहम ध्यान की सीमा है। तीन लोगों और चार एजेंटों के साथ अड़चन यह नहीं कि काम कौन शुरू कर सकता है; अड़चन यह है कि कितना पूरा हुआ काम इस इंतज़ार में है कि कोई उसे देखे। जब वह कतार भर जाती है, तो Weft नए काम शुरू करने से मना कर देता है।

AI एजेंटों के लिए Linear के और कौन-से विकल्प हैं?

कुछ और टूल के पास होस्ट किए हुए MCP सर्वर हैं। ये तथ्य 27 अक्टूबर 2026 को उनके आधिकारिक पेजों पर जाँचे गए।

इनमें से कोई भी पेज lease वाले क्लेम या एजेंट से इंसान को सवाल को MCP ऑपरेशन के रूप में नहीं बताता। साथी लेख: Asana का विकल्प, Todoist का विकल्प, ClickUp का विकल्प और Motion का विकल्प।

आपको Linear पर कब रहना चाहिए?

• आपका काम ज़्यादातर कोड और pull requests है। Linear का GitHub इंटीग्रेशन PR खुलने पर जुड़े issues को In Progress में और मर्ज होने पर Done में ले जाता है। Weft में कोई GitHub इंटीग्रेशन नहीं है।
• आप cycles और triage inbox चलाते हैं। Linear की cycles अधूरे issues को अपने-आप आगे ले जाती हैं, और Triage “आपकी टीम के लिए एक ख़ास inbox” है। Weft में वैकल्पिक स्प्रिंट हैं और triage नहीं।
• आपको custom connector नहीं, Claude की डायरेक्टरी चाहिए। Linear लिस्टेड है और Anthropic verified है। Weft को Claude में custom connector के रूप में जोड़ा जाता है।
• आप चाहते हैं कि एजेंटों की सीट न लगे। Linear कहता है कि एजेंट billable seats नहीं हैं, और उसकी एजेंट डायरेक्टरी बड़ी है।
• कई टीमें, एक वर्कस्पेस। Linear के Business प्लान में असीमित teams हैं। Weft में हर वर्कस्पेस में एक चालू स्प्रिंट होता है।

Weft क्या नहीं करता?

ताकि आपको ट्रायल न करना पड़े: Weft में कोई GitHub या Slack इंटीग्रेशन नहीं, कोई सार्वजनिक REST API या webhooks नहीं, कोई CLI नहीं, कोई डेस्कटॉप ऐप नहीं, कोई Gantt या टाइमलाइन नहीं, और कैलेंडर में टाइम-ब्लॉकिंग नहीं। उसका अपना कोई AI नहीं और कोई AI क्रेडिट नहीं; सोचने का काम उस AI क्लाइंट में होता है जो आप पहले से इस्तेमाल करते हैं। ट्रैश से टास्क वापस लाना Pro फ़ीचर है।

Linear और Weft की कीमत कितनी है?

Linear: Free ($0, 2 teams, 250 issues), Basic $10 प्रति उपयोगकर्ता प्रति महीना सालाना बिलिंग पर, Business $16 प्रति उपयोगकर्ता प्रति महीना सालाना बिलिंग पर, Enterprise कस्टम (linear.app/pricing)। पेज Basic की मासिक बिलिंग वाली कीमत नहीं दिखाता।

Weft: Free में महीने के 50 टास्क और 200 AI कॉल हैं। Pro $7 प्रति सीट प्रति महीना है, या $60 प्रति सीट प्रति साल। ब्योरा letsweft.com/hi/pricing पर।

Linear से Weft पर कैसे आएँ?

1. Linear में अपने issues CSV के रूप में एक्सपोर्ट करें। वर्कस्पेस एडमिन Settings → Administration → Import Export से सब कुछ एक्सपोर्ट कर सकता है; कोई भी command menu से फ़िल्टर किया हुआ व्यू एक्सपोर्ट कर सकता है (सदस्य एक बार में 250 issues तक, एडमिन 2,000 तक)। देखें Linear के एक्सपोर्ट डॉक्स।
2. letsweft.com पर Weft अकाउंट बनाएँ। बोर्ड Backlog, Todo, Doing और Done से शुरू होता है।
3. Weft में CSV इंपोर्ट करें। Linear CSV इंपोर्ट हर प्लान पर मुफ़्त है; क़दम-दर-क़दम गाइड letsweft.com/hi/migrate-from/linear पर है। Free पर 50 टास्क की सीमा लागू होती है, इसलिए इंपोर्ट से पहले जो अब नहीं चाहिए उसे आर्काइव कर दें।
4. अपना AI क्लाइंट जोड़ें: ChatGPT (ऐप, हर प्लान पर), Claude Code (claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp), Cursor (एक क्लिक) या Codex (कॉन्फ़िग, फिर codex mcp login weft)। ब्राउज़र खुलने पर OAuth से साइन इन करें।
5. एजेंट से कहें कि get_my_work कॉल करे, एक टास्क चुने, और उसे start_task → report_progress → complete_task से पूरा करे। कार्ड पर रसीद जाँचें।
6. iOS या Android ऐप इंस्टॉल करें ताकि request_input के सवाल आप तक पुश के रूप में पहुँचें।

आपको सब कुछ ले जाने की ज़रूरत नहीं। आप इंजीनियरिंग issues Linear में रख सकते हैं और वह काम Weft बोर्ड पर रख सकते हैं जो आपके एजेंट कोड, लेखन और रिसर्च में करते हैं। हर क्लाइंट का सेटअप डॉक्स में है; MCP ख़ुद क्या है, यह modelcontextprotocol.io पर समझाया गया है।

Linear के पास पहले से MCP सर्वर है। मुझे कुछ और क्यों चाहिए?

शायद न चाहिए। Linear का MCP सर्वर एजेंट को issues, projects और comments ढूँढने, बनाने और अपडेट करने देता है। उसके डॉक्स जो नहीं बताते, वह है lease वाला क्लेम, एजेंट से इंसान को सवाल, या पूरा होने पर व्यवस्थित रसीद। अगर आपके एजेंट लंबे समय तक, एक साथ, या ऐसे काम पर चलते हैं जो pull request नहीं है, तो Weft यही हिस्से जोड़ता है।

क्या Weft, Linear की तरह Claude की connector डायरेक्टरी में है?

नहीं। claude.ai और Claude Desktop में आप Weft को URL https://letsweft.com/api/mcp के साथ custom connector के रूप में जोड़ते हैं। Claude Code में यह एक कमांड है: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp। Linear डायरेक्टरी में है और Anthropic verified है।

क्या Weft फ़्री प्लान वाले ChatGPT के साथ काम करता है?

हाँ। Weft, ChatGPT में प्रकाशित ऐप है और Free समेत हर ChatGPT प्लान पर काम करता है। देखें letsweft.com/hi/chatgpt।

अगर मेरा एजेंट टास्क के बीच में क्रैश हो जाए तो क्या होगा?

start_task की lease 20 मिनट चलती है और report_progress से रिन्यू होती है। अगर एजेंट रिपोर्ट करना बंद कर दे, तो lease ख़त्म हो जाती है और टास्क किसी दूसरे एजेंट या इंसान के लिए खुल जाता है। वह किसी बंद हो चुके रन के नीचे Doing में नहीं पड़ा रहता। और जानकारी मेरे AI एजेंट ने क्या किया में।

क्या एजेंट का हर पूरा किया काम मेरी रिव्यू कतार में आएगा?

नहीं। डिफ़ॉल्ट रूप से पूरा हुआ टास्क अपनी रसीद के साथ सीधे Done में जाता है। वह आपके Inbox में स्वीकार (Accept) / दोबारा करें (Rework) / बाद में (Later) / छोड़ दें (Drop) के लिए तभी रुकता है जब टास्क को रिव्यू चाहिए या verification जाँच फ़ेल हो जाए।

क्या मैं फ़्री प्लान पर Linear से इंपोर्ट कर सकता हूँ?

हाँ। Linear CSV इंपोर्ट Weft के हर प्लान पर काम करता है। Free प्लान में 50 टास्क आते हैं, इसलिए बड़े Linear वर्कस्पेस के लिए पहले Pro या कुछ आर्काइविंग की ज़रूरत होगी। गाइड: letsweft.com/hi/migrate-from/linear।