
Verbinden Sie Plane mit ChatGPT, Claude und Gemini
Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Steuern Sie Ihre Workflows direkt über Ihren KI-Agenten.
Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.
MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE
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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.
Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.
Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.
Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.
Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.
Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.
Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.
Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.
Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.
Kuratiertes Set · 6 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-03
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 6, verfügbar über Plane.
- 01
Arbeitselemente auflisten
Zeigt alle Aufgaben und Issues innerhalb eines Plane-Projekts an.
- 02
Zyklen auflisten
Gibt eine Übersicht über die aktiven Sprints und Zyklen in einem Plane-Projekt aus.
- 03
Module auflisten
Zeigt die definierten Module innerhalb eines Plane-Projekts an.
04-06
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 6, verfügbar über Plane.
- 04
Projekte auflisten
Erstellt eine Liste aller Projekte innerhalb Ihres Plane-Workspaces.
- 05
Projektdetails abrufen
Liefert spezifische Informationen und Details zu einem bestimmten Plane-Projekt.
- 06
Labels auflisten
Zeigt die im Plane-Projekt verwendeten Labels und Kategorisierungen an.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Context-Aware Coding
An engineer asks the agent to check the requirements of a specific module before writing code.
Sprint Status Checks
A manager asks the agent to identify which tasks are still open in the current cycle.
Backlog Analysis
A lead uses the agent to scan through labels and modules to organize upcoming work.
Issue Deep Dives
A developer requests the full details of a specific ticket ID to understand a bug's context.
Eine Aufgabe automatisieren
Bringen Sie Plane für eine Sache an die Arbeit.
Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.
Ein Connector, jede KI
Plane funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.
Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatBauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.
Sie brauchen keinen Client, um Plane arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.
Beobachtet, nicht geschätzt
Durchschnitt 915ms. Schnell in der Produktion.
Plane wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 716ms
- Langsamster Tag
- 1059ms
- 14-Tage-Trend
- Verlangsamend+16%
Verbinden Sie Ihren Client
Eine URL. Jeder Client.
Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 6 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.
Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung
Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Plane zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Plane. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
Plane Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_JKhdKYJDP25kJTYdQUGpXsbfCZz7sthr9OpDTwzO/mcpClaude Desktop
Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Plane capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"plane-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_JKhdKYJDP25kJTYdQUGpXsbfCZz7sthr9OpDTwzO/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden
Geführte Einrichtung für Claude? Plane in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die Plane-Nutzer abgeben.
Dieser Connector richtet sich an Teams, die agile Softwareentwicklung effizienter mit KI-Unterstützung gestalten wollen.
- 01
Projektmanager
Ruft sofort alle ausstehenden Aufgaben im aktuellen Zyklus ab und erstellt dynamische Fortschrittszusammenfassungen.
- 02
Lead Engineers
Prüft das Ticket-Backlog direkt in der IDE, schreibt Code und verifiziert Anforderungen unmittelbar nacheinander.
- 03
Produktteams
Vergleicht strukturierte Module mit Labels, ohne die visuelle Oberfläche des Planers nutzen zu müssen.
FAQ
Fragen von Plane-Nutzern.
- 01
Does this work with self-hosted Plane instances?
Yes. You can provide your own self-hosted API URL during setup to connect to your private instance.
- 02
Which AI clients can use this MCP?
Any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code can use this connector.
- 03
What do I need to get started?
You will need a Plane Personal API Key to authenticate your agent with your workspace.
- 04
Can the AI create new issues?
This specific MCP focuses on retrieving and reading data like projects, cycles, modules, and work items.
- 05
Is my data hosted by Vinkius?
Vinkius hosts the MCP and manages the connection, allowing you to connect your client with one click.
- 06
Can my AI automatically aggregate all open issues inside our active sprint?
Yes. First, request the active iteration window by calling list_cycles. The agent will isolate today's active cycle bounds. Following that, it will invoke list_work_items directly constrained by that cycle object, outputting an exhaustive summary of untouched or blocking tickets.
- 07
How does the agent handle custom workspace slugs or self-hosted URLs?
The system dynamically accepts a PLANE_BASE_URL credential. If you are doing an on-premise installation running inside your homelab or company AWS cloud, you merely inject your private domain (e.g., https://plane.internal.acme.com). The workspace slug is seamlessly accepted as a contextual execution parameter during standard query prompts.
- 08
Can I request specific details of a long-term module (epic)?
You can instruct the agent to execute list_modules. It extracts the cross-functional epics spanning your workspace project. Your AI can read these top-level module architectures to contextually understand what the core functionality of the project repository aims to achieve.
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