Trello
Trello 是一个基于网络的项目管理和协作工具，允许个人和团队组织和跟踪他们的任务和项目。它提供了一个称为“看板”的可视化界面，用户可以创建列表和卡片来表示他们的任务和活动。
TrelloLoader 允许您从 Trello 看板加载卡片，并基于 py-trello 实现。
目前仅支持 api_key/token。
点击手动生成令牌的链接以获取令牌。
要指定 API 密钥和令牌，您可以设置环境变量 TRELLO_API_KEY 和 TRELLO_TOKEN，或者可以直接将 api_key 和 token 传递给 from_credentials 便利构造方法。
此加载器允许您提供看板名称，以将相应的卡片拉入 Document 对象。
请注意，看板的“名称”在官方文档中也称为“标题”：
https://support.atlassian.com/trello/docs/changing-a-boards-title-and-description/
您还可以指定多个加载参数，以包含/移除文档 page_content 属性和元数据中的不同字段。
功能
- 从 Trello 板加载卡片。
- 根据卡片状态（打开或关闭）过滤卡片。
- 在加载的文档中包含卡片名称、评论和检查清单。
- 自定义要包含在文档中的额外元数据字段。
默认情况下，所有卡片字段都包含在全文本 page_content 和相应的元数据中。
%pip install --upgrade --quiet py-trello beautifulsoup4 lxml
# 如果您已经使用环境变量设置了 API 密钥和令牌，
# 可以跳过此单元并在下面的初始化步骤中注释掉 `api_key` 和 `token` 命名参数
from getpass import getpass
API_KEY = getpass()
TOKEN = getpass()
········
········
from langchain_community.document_loaders import TrelloLoader
# 从“Awesome Board”获取打开的卡片
loader = TrelloLoader.from_credentials(
"Awesome Board",
api_key=API_KEY,
token=TOKEN,
card_filter="open",
)
documents = loader.load()
print(documents[0].page_content)
print(documents[0].metadata)
Review Tech partner pages
Comments:
{'title': 'Review Tech partner pages', 'id': '6475357890dc8d17f73f2dcc', 'url': 'https://trello.com/c/b0OTZwkZ/1-review-tech-partner-pages', 'labels': ['Demand Marketing'], 'list': 'Done', 'closed': False, 'due_date': ''}
# 从“Awesome Board”获取所有卡片，但只包括
# 卡片列表（列）作为额外元数据。
loader = TrelloLoader.from_credentials(
"Awesome Board",
api_key=API_KEY,
token=TOKEN,
extra_metadata=("list"),
)
documents = loader.load()
print(documents[0].page_content)
print(documents[0].metadata)
Review Tech partner pages
Comments:
{'title': 'Review Tech partner pages', 'id': '6475357890dc8d17f73f2dcc', 'url': 'https://trello.com/c/b0OTZwkZ/1-review-tech-partner-pages', 'list': 'Done'}
# 从“Another Board”获取卡片，并排除卡片名称、
# 检查清单和评论的文档 page_content 文本。
loader = TrelloLoader.from_credentials(
"test",
api_key=API_KEY,
token=TOKEN,
include_card_name=False,
include_checklist=False,
include_comments=False,
)
documents = loader.load()
print("Document: " + documents[0].page_content)
print(documents[0].metadata)