K čemu slouží “Google Tasks” MCP Server?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server je specializovaný nástroj navržený k propojení AI asistentů s Google Tasks, což umožňuje bezproblémovou integraci mezi AI workflow a správou úkolů. Poskytnutím Google Tasks jako MCP serveru umožňuje AI klientům vypsat, číst, vyhledávat, vytvářet, aktualizovat a mazat úkoly přímo pomocí standardizovaných protokolárních akcí. Tato integrace usnadňuje automatizaci a organizaci tím, že umožňuje vývojářům nebo uživatelům spravovat svou databázi Google Tasks z AI prostředí, zefektivňuje pracovní workflow a umožňuje složitější agentní chování zaměřené na úkoly. Server je obzvláště užitečný pro ty, kteří chtějí automatizovat osobní nebo týmovou správu úkolů, synchronizovat připomenutí nebo vytvářet vlastní nástroje na produktivitu, které komunikují s Google Tasks přes bezpečné a standardizované rozhraní.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Úkoly (gtasks:///<task_id>):
  Reprezentuje jednotlivé úkoly v Google Tasks. Každý zdroj podporuje čtení detailů úkolu jako název, stav, termín, poznámky a další metadata. Úkoly lze vypisovat, vytvářet, aktualizovat nebo mazat pomocí dostupných nástrojů.

Seznam nástrojů

• search:
  Vyhledávání úkolů v Google Tasks podle dotazu. Vrací odpovídající úkoly s detaily.
• list:
  Výpis všech úkolů v Google Tasks s možností stránkování.
• create:
  Vytvoření nového úkolu s volitelným ID seznamu, názvem, poznámkami a termínem.
• update:
  Aktualizace detailů existujícího úkolu včetně názvu, poznámek, stavu nebo termínu.
• delete:
  Smazání úkolu ze specifického seznamu úkolů.
• clear:
  Hromadné odstranění dokončených úkolů ze seznamu Google Tasks.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizovaná správa úkolů:
  Umožněte AI asistentům automaticky vytvářet, aktualizovat a mazat úkoly na základě kontextu konverzace nebo workflow triggerů, čímž snížíte ruční zadávání.
• Automatizace workflow produktivity:
  Integrujte s vývojářskými nebo týmovými workflow pro synchronizaci Google Tasks s projektovými milníky, připomenutími nebo issue trackery.
• Integrace osobních asistentů:
  Umožněte virtuálním asistentům (například Claude) spravovat každodenní úkoly, označovat je za splněné nebo připomínat termíny přímo prostřednictvím Google Tasks.
• Vývoj vlastních nástrojů na produktivitu:
  Vývojáři mohou vytvářet AI dashboardy nebo boty využívající Google Tasks pro sledování a správu úkolů.
• Hromadné operace s úkoly:
  Rychle vyčistěte dokončené úkoly nebo proveďte hromadné aktualizace pomocí AI logiky, což šetří čas při opakovaných činnostech.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a server je sestaven (npm run build nebo npm run watch).
2. Připravte OAuth klíče: Umístěte svůj gcp-oauth.keys.json do kořenového adresáře repozitáře.
3. Upravte konfiguraci: Najděte konfigurační soubor Windsurf pro MCP servery.
4. Přidejte server: Vložte následující JSON úryvek do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTNÍ CESTA K SOUBORU}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Uložte & restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf pro načtení serveru.

Zabezpečení API klíčů

Použijte proměnné prostředí pro citlivé údaje:

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  },
  "inputs": {
    ...
  }
}

Claude

1. Předpoklady: Nainstalujte Node.js a sestavte server jako výše.
2. Ověření: Spusťte npm run start auth a dokončete OAuth ve svém prohlížeči.
3. Najděte konfiguraci: Upravte MCP konfiguraci serveru pro Claude.
4. Přidejte server: Použijte níže uvedený JSON úryvek:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTNÍ CESTA K SOUBORU}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Restartujte & ověřte: Restartujte Claude a ověřte dostupnost serveru.

Zabezpečení API klíčů

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a sestavte server.
2. Nastavte OAuth (jako výše) a údaje.
3. Najděte konfigurační soubor MCP serveru pro Cursor.
4. Vložte následující:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTNÍ CESTA K SOUBORU}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Uložte, restartujte a otestujte.

Zabezpečení API klíčů

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Cline

1. Ověřte předpoklady: Node.js, sestavení serveru (npm run build).
2. Připravte OAuth klíče a údaje.
3. Najděte MCP konfiguraci pro Cline.
4. Přidejte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTNÍ CESTA K SOUBORU}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Uložte, restartujte a ověřte.

Zabezpečení API klíčů

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Jak tento MCP použít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte komponentu MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V systémové MCP konfiguraci vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "gtasks": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “gtasks” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Mezi těmito dvěma tabulkami je Google Tasks MCP zaměřený, praktický server se silnou podporou nástrojů a zdrojů, ale chybí mu šablony promptů a explicitní podpora sampling/roots. Na základě dostupných informací hodnotím tento MCP server na 7/10 za praktickou užitečnost a úplnost.

MCP Hodnocení