تكامل خادم Workflowy MCP

ماذا يفعل خادم “Workflowy” MCP؟

خادم Workflowy MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع Workflowy (أداة تدوين الملاحظات وإدارة المشاريع الشهيرة) بشكل برمجي. من خلال توفير واجهة متوافقة مع MCP، يتيح هذا الخادم للنماذج الذكية الاتصال بحسابات Workflowy وتنفيذ إجراءات مثل البحث، الإنشاء، التحديث، وإدارة العقد (المهام، الملاحظات، القوائم) مباشرة ضمن Workflowy. يمنح هذا التكامل المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على أتمتة سير العمل، مزامنة معالم المشاريع، وتعزيز الإنتاجية عبر الربط السلس بين Workflowy وغيرها من الأدوات والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يستخدم الخادم المصادقة باسم المستخدم وكلمة المرور للوصول، وصُمم ليكون سهل الدمج مع بيئات تطوير الذكاء الاصطناعي الأوسع.

قائمة المحفزات

(لم يتم ذكر أي قوالب محفزات قابلة لإعادة الاستخدام في المستودع. هذا القسم متعمد إبقاؤه فارغاً.)

قائمة الموارد

(لم يتم ذكر موارد MCP صريحة في المستودع. هذا القسم متعمد إبقاؤه فارغاً.)

قائمة الأدوات

• البحث في العقد: يتيح البحث في عقد Workflowy بناءً على استفسارات المستخدم.
• إنشاء عقدة: يتيح إنشاء عقد جديدة (ملاحظات/مهام) في Workflowy.
• تحديث عقدة: يسمح بتحديث محتوى أو حالة العقد الحالية في Workflowy.
• وضع علامة العقدة كمكتملة/غير مكتملة: يمكّن المستخدم من وضع علامة على العقد كمكتملة أو غير مكتملة لإدارة المهام بكفاءة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• أتمتة إدارة المشاريع: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحديث معالم المشاريع، وضع علامة على المهام كمكتملة، واقتراح مهام جديدة بناءً على بيانات Workflowy.
• استرجاع المعرفة: يمكّن الذكاء الاصطناعي من العثور بسرعة على الملاحظات وتلخيصها المتعلقة بمشاريع أو مواضيع محددة.
• مزامنة سير العمل: يؤتمت عملية مزامنة قوائم Workflowy مع أدوات أو قواعد برمجية أخرى، للحفاظ على حالة المشروع متسقة.
• اقتراح المهام والتخطيط: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المعالم الحالية واقتراح الخطوات أو المهام التالية بناءً على تقدم المشروع.
• تقارير مخصصة: إنشاء ملخصات أو تقارير من بيانات Workflowy للاجتماعات أو تحديثات الحالة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js v18+ ووجود حساب Workflowy.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم Workflowy MCP إلى mcpServers الخاص بك كالتالي:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ التعديلات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم يعمل وقابل للوصول.

تأمين مفاتيح API
استخدم متغيرات البيئة لبيانات الاعتماد كما في الأعلى؛ لا تدرجها مباشرة في الإعدادات.

Claude

1. قم بتثبيت Node.js v18+ وتأكد من توفر بيانات اعتماد Workflowy.
2. حرر إعدادات Claude لتشمل:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Claude.
4. أكد تسجيل خادم MCP.

Cursor

1. المتطلب الأساسي: Node.js v18+ وحساب Workflowy.
2. افتح ملف إعدادات Cursor.
3. أضف خادم MCP كالتالي:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من حالة الاتصال.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js v18+؛ واحصل على بيانات اعتماد Workflowy.
2. افتح إعدادات MCP الخاصة بـ Cline.
3. أضف Workflowy MCP كالتالي:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل الخدمة.
5. تحقق من نقطة نهاية MCP.

ملاحظة:
استخدم دائماً متغيرات البيئة للمعلومات الحساسة. مثال:

{
  "env": {
    "WORKFLOWY_USERNAME": "${WORKFLOWY_USERNAME}",
    "WORKFLOWY_PASSWORD": "${WORKFLOWY_PASSWORD}"
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك مستخدماً هذا التنسيق من JSON:

{
  "workflowy-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “workflowy-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى الجداول أعلاه، يُعد Workflowy MCP خادماً مركزياً بوظائف أساسية واضحة لكنه يفتقر إلى المحفزات والموارد الأولية. تم مراعاة أفضل ممارسات الأمان، وتغطية الأدوات قوية لحالات استخدام Workflowy. تقييمه متوسط بسبب غياب ميزات MCP المتقدمة.

تقييم MCP