TickTick MCP Server integrace

Co dělá MCP Server “TickTick”?

TickTick MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) určený k integraci AI asistentů a nástrojů s podporou LLM s platformou pro správu úkolů TickTick. Díky zpřístupnění funkcí TickTick přes MCP umožňuje inteligentní, kontextově řízené operace s úkoly a automatizaci workflow. Vývojáři a AI klienti mohou tento server využít k programovatelné správě úkolů, projektů a podúkolů — například k vytváření, aktualizaci nebo dokončování úkolů — s využitím organizačních možností TickTick. Server podporuje bezpečnou OAuth2 autentizaci a robustní zpracování chyb, což jej činí ideálním pro zefektivnění osobní produktivity, automatizaci opakovaných procesů a přímou integraci dat z TickTick do dalších AI platforem či vývojových prostředí.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani kódu nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani kódu nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• get_task_by_ids

  • Získá konkrétní úkol podle ID projektu a ID úkolu. Vrací detailní objekt úkolu dle TickTickTaskSchema.

• create_task

  • Vytvoří nový úkol ve zvoleném projektu. Podporuje nastavení názvu, obsahu, popisu, dat, připomínek, priority i podúkolů.

• update_task

  • Aktualizuje existující úkol v projektu. Umožňuje změny všech vlastností dostupných při vytvoření včetně identifikátorů úkolu a projektu.

• complete_task

  • Označí zvolený úkol v projektu jako dokončený.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizace úkolů
  • Programově vytvářejte a aktualizujte úkoly, umožněte AI agentům automatizovat osobní či týmové rutiny správy úkolů.
• Organizace projektů
  • Automaticky spravujte projekty včetně organizace a aktualizace úkolů i podúkolů pro lepší přehled o postupu práce.
• Sledování návyků
  • Využijte AI k analýze a aktualizaci opakovaných nebo návykových úkolů uživatele; podpora produktivity a sledování cílů.
• Integrace s dalšími nástroji
  • Propojte TickTick s dalšími nástroji produktivity nebo AI, umožněte bezproblémový tok dat a centralizovanou správu úkolů.
• Kontextové připomínky
  • Umožněte AI nastavovat, aktualizovat nebo dokončovat úkoly na základě kontextových signálů či chování uživatele, čímž zlepšíte chytrost připomínek a notifikací.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na systému nainstalovaný Node.js.
2. Vyhledejte svůj konfigurační soubor Windsurf (např. config.json).
3. Do sekce mcpServers přidejte záznam pro TickTick MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že TickTick MCP Server běží a je dostupný.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "ticktick-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TICKTICK_CLIENT_ID": "your-client-id",
        "TICKTICK_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není nainstalován.
2. Najděte konfigurační soubor Claude MCP.
3. Přidejte TickTick MCP Server podle tohoto příkladu:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte dostupnost MCP serveru.

Cursor

1. Jako předpoklad nainstalujte Node.js.
2. Otevřete konfigurační panel nebo soubor aplikace Cursor.
3. Přidejte TickTick MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Otestujte připojení k MCP serveru.

Cline

1. Ověřte instalaci Node.js.
2. Upravte konfigurační soubor MCP aplikace Cline.
3. Vložte konfiguraci TickTick MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Ověřte funkčnost MCP serveru.

Poznámka: Na všech platformách uchovávejte citlivé údaje jako API klíče v proměnných prostředí ve vaší konfiguraci dle výše uvedeného příkladu.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu FlowHunt nejprve přidejte MCP komponentu do svého flow a propojte ji s AI agentem:

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

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

Po dokončení konfigurace je AI agent schopný využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “ticktick-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného TickTick MCP Server poskytuje solidní integraci a nástroje pro správu úkolů, ale postrádá viditelné šablony promptů, explicitní zdroje i dokumentaci k samplování/kořenům. Konfigurace a popis nástrojů jsou jasné, avšak absence definic promptů/zdrojů a pokročilých MCP funkcí může některým uživatelům omezit rozšiřitelnost.

MCP skóre

Náš názor:
TickTick MCP Server je dobře zdokumentovaný pro své základní nástroje, ale postrádá pokročilé MCP funkce a jasnou licenci. Hodnotíme jej 5/10 pro obecnou použitelnost a otevřenost MCP, protože pokrývá základy, ale chybí rozšiřitelnost promptů/zdrojů i právní jasnost použití.