Alternatywa dla Linear dla agentów AI: Weft dla ChatGPT i Claude

Jeśli agenci AI, tacy jak Claude Code, Codex, Cursor czy ChatGPT, wykonują już część Twojej pracy, dobra alternatywa dla Linear to tablica zbudowana wokół pętli agenta: agent przejmuje zadanie z dzierżawą, zadaje Ci pytanie, gdy potrzebuje decyzji, i kończy z dowodami, które możesz sprawdzić. Weft jest właśnie taką tablicą, dostępną przez MCP, z instrukcjami konfiguracji dla 33 klientów AI. Jeśli jesteście zespołem inżynierskim, który żyje cyklami, triażem i pull requestami, Linear jest świetny i prawdopodobnie warto przy nim zostać.

Weft robimy my. Fakty o Linear pochodzą z jego oficjalnych stron, sprawdzonych 3 listopada 2026 r. Fakty o pozostałych narzędziach z drugiej tabeli pochodzą z ich oficjalnych stron, sprawdzonych 27 października 2026 r.

Dlaczego ludzie szukają alternatywy dla Linear?

Większość osób nie odchodzi od Linear dlatego, że jest wolny albo źle zrobiony. Jest szybki i bardzo dobry w tym, do czego go stworzono: zespoły programistyczne planują pracę w cyklach, sortują napływające zgłoszenia w triażu i łączą zgłoszenia z pull requestami na GitHubie.

Powody, by szukać gdzie indziej, są węższe i dzielą się na dwie grupy.

• Agent stał się wykonawcą, a nie pomocnikiem. Gdy Claude Code albo Codex bierze zadanie, pracuje dwadzieścia minut i wraca z pull requestem, tablica musi wiedzieć, kto w tej chwili trzyma zadanie, co się stanie, jeśli agent padnie w trakcie, i jaki dowód wrócił. Tracker zgłoszeń zapisuje zgłoszenie; nie projektowano go wokół tej pętli.
• Tracker jest cięższy niż sama praca. Samodzielny założyciel albo trzyosobowy zespół z jednym projektem często nie potrzebuje zespołów, cykli, reguł triażu i inżynierskiego przepływu pracy. Potrzebuje czterech kolumn i AI, które potrafi je czytać i aktualizować.

Jeśli żadne z tych zdań Cię nie opisuje, ten artykuł raczej potwierdzi, że Linear to właściwe narzędzie.

Czy Linear działa z ChatGPT, Claude, Cursorem i Codexem?

Tak, na kilka sposobów, i warto to opisać precyzyjnie.

• Hostowany serwer MCP. Linear prowadzi go pod https://mcp.linear.app/mcp przez Streamable HTTP, z wariantem tylko do odczytu pod /mcp/readonly. Logowanie to OAuth 2.1 z dynamiczną rejestracją klienta albo token OAuth typu bearer lub klucz API Linear. Dokumentacja wymienia Claude (claude.ai, Desktop, Claude Code), Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed i inne oraz mówi, że serwer potrafi wyszukiwać, tworzyć i aktualizować zgłoszenia, projekty i komentarze (dokumentacja MCP Linear).
• Claude. Linear jest w katalogu konektorów Claude, zrobiony przez Linear i oznaczony jako zweryfikowany przez Anthropic (claude.com/connectors/linear).
• ChatGPT. Strona Linear o ChatGPT opisuje konektor do deep research, który pomaga „przeglądać pracę zespołu i się do niej odwoływać”, dla użytkowników Plus i Pro (z wyłączeniem EOG, Szwajcarii i Wielkiej Brytanii) oraz dla Team, Enterprise i Edu (linear.app/integrations/chatgpt). Strona nie mówi, że konektor może zapisywać. W dokumentacji MCP ChatGPT nie jest wymieniony.
• Delegowanie do agentów w Linear. Zgłoszenie można przypisać agentowi, a agenci „nie są liczeni jako płatne stanowiska” (Agents in Linear). Katalog agentów wymienia Codex, Cursor, GitHub Copilot, Devin i wielu innych (linear.app/integrations/agents).

Jeśli więc Twoi agenci to agenci programistyczni, a zespół już pracuje w Linear, połączenie istnieje i jest dobrze wspierane. Pytanie nie brzmi, czy agent dosięgnie Linear. Brzmi: co robi tablica, gdy agent pracuje.

Czego agent potrzebuje od tablicy, a czego tracker zgłoszeń mu nie daje?

Naszym zdaniem trzech rzeczy. Dokumentacja MCP i agentów Linear na dziś nie opisuje żadnej z nich jako operacji MCP. To nie znaczy, że Linear nie da się zmusić do czegoś podobnego umowami w zespole; znaczy, że tablica tego nie egzekwuje.

• Przejęcie z dzierżawą. Dwóch agentów, albo ten sam agent w dwóch oknach, nie powinno zaczynać tego samego zadania. A jeśli agent się wysypie, zadanie nie powinno na zawsze zostać „In Progress”. Strona MCP Linear nie opisuje przejmowania ani dzierżaw.
• Pytanie do człowieka, zadane w trakcie pracy. Gdy agent trafi na coś, o czym możesz zdecydować tylko Ty, powinien móc zapytać, zachować zadanie i odebrać odpowiedź później. Strona Agents in Linear nie mówi, czy agenci mogą zadawać ludziom pytania; opisuje ludzi, którzy oznaczają agentów przez @wzmiankę.
• Dowody na koniec. „Gotowe” od agenta to deklaracja. Użyteczne zakończenie mówi, co zrobiono, czego nie, co pozostaje niewiadome, i linkuje coś, co możesz sprawdzić. Integracja Linear z GitHubem rzeczywiście przenosi powiązane zgłoszenie do Done, gdy PR zostanie scalony (dokumentacja GitHub w Linear), i to jest prawdziwy dowód dla kodu. Dla pracy, która nie jest pull requestem, nie ma odpowiednika.

Jak Weft obsługuje pętlę agenta?

Weft to tablica Scrumban (domyślnie Backlog, Todo, Doing, Done, z opcjonalnymi sprintami i projektami) udostępniona przez 32 narzędzia MCP pod https://letsweft.com/api/mcp. Twój klient AI loguje się przez OAuth, więc nie ma klucza do kopiowania; dla klientów bez OAuth są osobiste tokeny dostępu. Weft wydaje tokeny odświeżania, więc klient sam odnawia logowanie.

Pętla to cztery wywołania:

start_task({ id })
  → runId, leaseToken          // 20-minutowa dzierżawa; drugi agent dostaje already_claimed

report_progress({ runId, leaseToken })
  → dzierżawa odnowiona        // cisza pozwala dzierżawie wygasnąć i zwalnia zadanie

request_input({ id, runId, leaseToken, question, options })
  → pytanie w Twojej Skrzynce  // przejęcie zachowane; push na telefon

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

• Przejęcie. start_task daje 20-minutową dzierżawę. report_progress ją odnawia. Jeśli agent milknie, dzierżawa wygasa, a zadanie jest wolne dla kogoś innego. Drugi agent, który próbuje wziąć to samo zadanie, dostaje already_claimed.
• Pytanie. request_input wrzuca pytanie z wariantami odpowiedzi do Skrzynki danej osoby i wysyła push do aplikacji mobilnej. Agent zachowuje przejęcie i odbiera odpowiedź przy następnym wywołaniu.
• Zakończenie z dowodami. complete_task zapisuje wynik, artefakty (URL, commit, hash pliku), to, czego nie zrobiono, to, co niewiadome, i następny krok. Domyślnie zadanie trafia prosto do Done. Zatrzymuje się w Twojej Skrzynce na Akceptuj / Do poprawki / Później / Odrzuć tylko wtedy, gdy zadanie wymaga przeglądu albo kontrola weryfikacyjna się nie powiedzie.
• Limit na Ciebie, nie na agenta. Jeśli na jedną osobę czeka 5 pozycji (10 w zespole albo 45 minut przeglądu), start_task odmawia z attention_queue_full. Agent dostaje polecenie, by kończyć albo doprecyzowywać, zamiast zaczynać kolejne.

Każdy klient OAuth i każdy token dostępu to osobny wykonawca, a tablica pokazuje zarejestrowaną nazwę klienta, więc widać, które AI co zrobiło. Każdemu połączeniu można nadać prawa pełne, do zapisu albo do odczytu i w każdej chwili je odłączyć. Więcej o pętli: pętla przejmowania zadań dla agentów AI i kilku agentów AI na jednej tablicy.

Jak wypadają Linear i Weft obok siebie?

Źródła dla kolumny Linear: cennik, dokumentacja MCP, strona o ChatGPT, dokumentacja agentów, dokumentacja GitHub i strona aplikacji mobilnej, sprawdzone 3 listopada 2026 r. Szersza tabela jest na naszej stronie menedżery zadań MCP, a krótka wersja pod Weft vs Linear.

Czy tracker zgłoszeń to za dużo dla samodzielnego założyciela albo małego zespołu?

Czasem tak. Darmowy plan Linear jest hojny dla zespołu: bez limitu członków, 2 zespoły i 250 zgłoszeń. Ale kształt produktu to organizacja inżynierska: zespoły, cykle, triaż, projekty i kamienie milowe. Jeśli jesteś jedną osobą z klientem AI otwartym cały dzień, duża część tej struktury to konfiguracja, z której nie skorzystasz.

Weft jest celowo mniejszy: cztery kolumny, opcjonalne sprinty, lekkie projekty. Przez większość czasu nie otwierasz go, żeby pisać; mówisz ChatGPT albo Claude „wrzuć te pięć rzeczy na tablicę” i oglądasz wynik na telefonie. Jeśli to bliższe temu, jak pracujesz, zajrzyj do artykułu zarządzanie zadaniami z AI dla samodzielnych założycieli.

W małych zespołach limit uwagi znaczy więcej niż liczba kolumn. Przy trzech osobach i czterech agentach wąskim gardłem nie jest to, kto może zacząć pracę, tylko to, ile skończonej pracy czeka, aż ktoś na nią spojrzy. Weft odmawia nowych startów, gdy ta kolejka jest pełna.

Jakie są inne alternatywy dla Linear dla agentów AI?

Kilka innych narzędzi ma hostowane serwery MCP. Te fakty sprawdziliśmy na ich oficjalnych stronach 27 października 2026 r.

Żadna z tych stron również nie opisuje przejęcia z dzierżawą ani pytania od agenta do człowieka jako operacji MCP. Siostrzane artykuły: alternatywa dla Asany, alternatywa dla Todoist, alternatywa dla ClickUp i alternatywa dla Motion.

Kiedy warto zostać przy Linear?

• Twoja praca to głównie kod i pull requesty. Integracja Linear z GitHubem przenosi powiązane zgłoszenia do In Progress, gdy PR zostaje otwarty, i do Done, gdy zostaje scalony. Weft nie ma integracji z GitHubem.
• Pracujecie w cyklach i ze skrzynką triażu. Cykle w Linear automatycznie przenoszą niedokończone zgłoszenia dalej, a Triage to „specjalna skrzynka dla zespołu”. Weft ma opcjonalne sprinty i nie ma triażu.
• Chcesz katalogu Claude, a nie własnego konektora. Linear jest w katalogu i ma weryfikację Anthropic. Weft dodaje się w Claude jako własny konektor.
• Chcesz, żeby agenci nie zajmowali stanowisk. Linear mówi, że agenci nie są płatnymi stanowiskami, a jego katalog agentów jest duży.
• Kilka zespołów, jedna przestrzeń robocza. Plan Business w Linear ma nieograniczoną liczbę zespołów. Weft ma jeden aktywny sprint na przestrzeń roboczą.

Czego Weft nie robi?

Żeby oszczędzić Ci okresu próbnego: Weft nie ma integracji z GitHubem ani Slackiem, publicznego REST API ani webhooków, CLI, aplikacji desktopowej, wykresów Gantta ani osi czasu, ani blokowania czasu w kalendarzu. Nie ma własnego AI ani kredytów AI; myślenie odbywa się w kliencie AI, którego już używasz. Przywracanie zadania z kosza to funkcja Pro.

Ile kosztują Linear i Weft?

Linear: Free ($0, 2 zespoły, 250 zgłoszeń), Basic $10 za użytkownika miesięcznie przy płatności rocznej, Business $16 za użytkownika miesięcznie przy płatności rocznej, Enterprise według wyceny (linear.app/pricing). Strona nie podaje ceny Basic przy płatności miesięcznej.

Weft: Free to 50 zadań i 200 wywołań AI miesięcznie. Pro kosztuje $7 za stanowisko miesięcznie albo $60 za stanowisko rocznie. Szczegóły na letsweft.com/pl/pricing.

Jak przejść z Linear do Weft?

1. W Linear wyeksportuj zgłoszenia do CSV. Administrator przestrzeni roboczej może wyeksportować wszystko w Settings → Administration → Import Export; każdy może wyeksportować przefiltrowany widok z menu poleceń (członkowie do 250 zgłoszeń naraz, administratorzy do 2000). Zobacz dokumentację eksportu Linear.
2. Załóż konto Weft na letsweft.com. Tablica startuje z kolumnami Backlog, Todo, Doing i Done.
3. Zaimportuj CSV w Weft. Import CSV z Linear jest darmowy w każdym planie; instrukcja krok po kroku jest pod letsweft.com/pl/migrate-from/linear. W planie Free obowiązuje limit 50 zadań, więc przed importem zarchiwizuj to, czego już nie potrzebujesz.
4. Podłącz klienta AI: ChatGPT (aplikacja, każdy plan), Claude Code (claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp), Cursor (jedno kliknięcie) albo Codex (konfiguracja, potem codex mcp login weft). Gdy otworzy się przeglądarka, zaloguj się przez OAuth.
5. Poproś agenta, żeby wywołał get_my_work, wybrał zadanie i przeprowadził je przez start_task → report_progress → complete_task. Sprawdź potwierdzenie na karcie.
6. Zainstaluj aplikację na iOS albo Androida, żeby pytania z request_input docierały do Ciebie jako push.

Nie musisz przenosić wszystkiego. Możesz zostawić zgłoszenia inżynierskie w Linear, a pracę, którą Twoi agenci wykonują przy kodzie, tekstach i researchu, prowadzić na tablicy Weft. Konfiguracja każdego klienta jest w dokumentacji; czym jest samo MCP, wyjaśnia modelcontextprotocol.io.

Linear ma już serwer MCP. Po co mi coś jeszcze?

Być może niepotrzebne. Serwer MCP Linear pozwala agentowi wyszukiwać, tworzyć i aktualizować zgłoszenia, projekty i komentarze. Jego dokumentacja nie opisuje natomiast przejęcia z dzierżawą, pytania od agenta do człowieka ani uporządkowanego potwierdzenia na koniec. Jeśli Twoi agenci pracują długo, równolegle albo nad czymś, co nie jest pull requestem, to właśnie te elementy dodaje Weft.

Czy Weft jest w katalogu konektorów Claude, tak jak Linear?

Nie. W claude.ai i Claude Desktop dodajesz Weft jako własny konektor z adresem https://letsweft.com/api/mcp. W Claude Code to jedno polecenie: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp. Linear jest w katalogu i ma weryfikację Anthropic.

Czy Weft działa z ChatGPT w darmowym planie?

Tak. Weft to opublikowana aplikacja w ChatGPT i działa w każdym planie ChatGPT, także Free. Zobacz letsweft.com/pl/chatgpt.

Co się stanie, jeśli agent padnie w połowie zadania?

Dzierżawa ze start_task trwa 20 minut i odnawia ją report_progress. Jeśli agent przestaje raportować, dzierżawa wygasa, a zadanie jest wolne dla innego agenta albo człowieka. Nie zostaje w Doing pod martwym przebiegiem. Więcej w artykule co zrobił mój agent AI.

Czy każde zakończenie pracy agenta wyląduje w mojej kolejce do przeglądu?

Nie. Domyślnie ukończone zadanie trafia prosto do Done razem z potwierdzeniem. Zatrzymuje się w Twojej Skrzynce na Akceptuj / Do poprawki / Później / Odrzuć tylko wtedy, gdy zadanie wymaga przeglądu albo kontrola weryfikacyjna się nie powiedzie.

Czy mogę zaimportować dane z Linear w darmowym planie?

Tak. Import CSV z Linear działa w każdym planie Weft. Plan Free mieści 50 zadań, więc duża przestrzeń robocza Linear będzie wymagać Pro albo wcześniejszego archiwizowania. Instrukcja: letsweft.com/pl/migrate-from/linear.