Integrace Todoist MCP Serveru

Co dělá “Todoist” MCP Server?

Todoist MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který integruje Todoist a umožňuje AI asistentům jako Claude spravovat úkoly pomocí přirozeného jazyka. Slouží jako most mezi AI modely a Todoist API a umožňuje uživatelům vytvářet, aktualizovat, dokončovat, mazat a vyhledávat úkoly běžným jazykem. Server usnadňuje produktivnější workflow díky intuitivnější a přístupnější správě úkolů a podporuje funkce jako chytré vyhledávání úkolů, flexibilní filtrování a bohaté detaily úkolů. Využíváním Todoist MCP Serveru mohou vývojáři umožnit AI asistentům plynule zvládat i složitější operace se správou úkolů a tím zjednodušit osobní i týmovou produktivitu.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• todoist_create_task
  Vytváření nových úkolů s atributy jako název, popis, termín a priorita. Podporuje zadání v přirozeném jazyce pro snadné vytvoření úkolu.

• todoist_get_tasks
  Získávání a filtrování úkolů podle termínu, priority nebo projektu. Umožňuje filtrování data v přirozeném jazyce a omezení výsledků.

• todoist_update_task
  Aktualizace existujících úkolů pomocí částečného shody názvu a přirozeného jazyka. Umožňuje změnit obsah, popis, termín a prioritu.

• todoist_complete_task
  Označení úkolů jako dokončené pomocí vyhledávání v přirozeném jazyce a částečné shody. Potvrzuje stav dokončení.

• todoist_delete_task
  Mazání úkolů nalezených podle názvu s vyhledáváním v přirozeném jazyce a potvrzovací zprávou.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Správa úkolů v přirozeném jazyce
  Umožňuje uživatelům vytvářet, upravovat, dokončovat a mazat úkoly v Todoist prostým popisem požadavku běžnou řečí, což snižuje tření a zvyšuje produktivitu.

• Chytré vyhledávání úkolů
  AI asistenti mohou získávat a filtrovat úkoly podle atributů jako termín, priorita nebo projekt, což uživatelům usnadňuje rychlé nalezení relevantních úkolů.

• Flexibilní filtrování a hromadné operace
  Podporuje hromadné operace a pokročilé filtrování (například úkoly s vysokou prioritou splatné tento týden), což usnadňuje správu rozsáhlých seznamů úkolů.

• Plynulá integrace s AI asistenty
  Umožňuje AI modelům přímo komunikovat s Todoist a stavět konverzační nebo workflow nástroje pro produktivitu.

• Vylepšené workflow pro vývojáře
  Vývojáři mohou integrovat správu úkolů v Todoist do vlastních aplikací nebo širších automatizačních systémů pomocí MCP.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte ve svém systému nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Todoist MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není nainstalován.
2. Najděte svůj soubor claude_desktop_config.json.
3. Přidejte konfiguraci Todoist MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte dostupnost serveru v Claude.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor (obvykle soubor JSON).
3. Vložte Todoist MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ujistěte se, že MCP server je aktivní.

Cline

1. Nainstalujte Node.js.
2. Upravte svůj konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte následující do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Ověřte, že Todoist MCP Server je dostupný k použití.

Zabezpečení API klíčů

Uchovávejte citlivé tokeny jako TODOIST_API_TOKEN bezpečně pomocí proměnných prostředí v rámci konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "todoist": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
      "env": {
        "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
      }
    }
  }
}

Jak využít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

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

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

Po nastavení může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “todoist” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupné dokumentace a funkcí nabízí Todoist MCP Server robustní nástroje pro správu úkolů a jasné instrukce pro nastavení, ale chybí dokumentace promptů a zdrojů. Vzorkování a Roots nejsou zmíněny. Celkově je tento MCP dobře využitelný pro automatizaci úkolů, ale mohl by těžit z rozšířené dokumentace.

MCP Hodnocení