Todos MCP Server

Co dělá “todos” MCP Server?

“todos” MCP Server je aplikace pro správu úkolů, která implementuje Model Context Protocol (MCP) a umožňuje plynulou interakci mezi AI asistenty a funkcemi správy úkolů aplikace. Díky standardizovanému MCP-kompatibilnímu API umožňuje tento server AI modelům a chatbotům provádět akce jako vytváření, čtení, úprava a mazání úkolů pomocí přirozeného jazyka. MCP integrace dovoluje vývojářům i uživatelům spravovat úkoly programově nebo v rámci AI workflowů, bez nutnosti SaaS účtu či externí služby. Server používá pro uchování dat lokální úložiště a zaměřuje se na soukromí a jednoduchost použití, přičemž slouží jako praktická ukázka MCP možností v reálném produktivním nástroji.

Seznam promptů

V dostupném obsahu repozitáře nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci repozitáře není uveden explicitní seznam MCP zdrojů.

Seznam nástrojů

• Get-Todo: Získání konkrétního úkolu podle jeho ID.
• List-All-Todos: Výpis všech úkolů.
• List-Completed-Todos: Zobrazí všechny dokončené úkoly.
• List-Pending-Todos: Zobrazí všechny čekající (nedokončené) úkoly.
• Add-Todo: Přidání nového úkolu.
• Mark-Todo-Done: Označení zvoleného úkolu jako dokončeného.
• List-Due-Today: Výpis všech čekajících úkolů splatných dnes nebo po termínu.
• List-Due-This-Week: Výpis všech čekajících úkolů splatných tento týden nebo dříve.
• Update-Todo: Aktualizace popisu a/nebo termínu úkolu.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Osobní správa úkolů: Používejte AI asistenty k přidávání, úpravě či dokončování osobních úkolů hlasem, textem či automatizací a efektivně sledujte své denní úkoly.
• Týmové workflowy: Integrujte s AI chatboty v týmových prostředích – členové týmu mohou dotazovat, upravovat nebo přiřazovat úkoly přímo z chatu.
• Automatizace produktivity: Automatizujte opakující se nebo termínované úkoly díky AI – výpis splatných úkolů nebo generování připomenutí.
• Kontextová asistence: Umožněte AI modelům navrhovat nebo spravovat úkoly na základě kontextu konverzace nebo stavu projektu.
• AI shrnování úkolů: Umožněte LLM modelům shrnout čekající, dokončené nebo po termínu splatné úkoly pro rychlé reportování stavu.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny instrukce k nastavení pro Windsurf.

Claude

1. Otevřete konfigurační soubor Claude, obvykle na adrese ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json na MacOS.
2. Najděte objekt mcpServers ve svém konfiguračním souboru.
3. Přidejte záznam pro todos MCP Server následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "todos": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "todos-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Soubor uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte, že se server zobrazuje a je v prostředí Claude dostupný.

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny instrukce k nastavení pro Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny instrukce k nastavení pro Cline.

Zabezpečení API klíčů

V repozitáři nejsou žádné informace o zabezpečení API klíčů nebo použití environmentálních proměnných.

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

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

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

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

Přehled

Na základě poskytnutých informací nabízí “todos” MCP Server jasný přehled a sadu nástrojů, ale postrádá dokumentaci ke zdrojům, šablonám promptů, zabezpečení API klíčů a MCP funkcím jako roots nebo sampling.

Náš názor

Repozitář dobře demonstruje integraci MCP nástrojů pro správu úkolů, ale chybí mu podrobná dokumentace k promptům, zdrojům a pokročilým MCP funkcím. Instrukce nastavení jsou omezeny pouze na Claude, jiné platformy nejsou zmíněny. Celkově jde o dobrý výchozí bod pro MCP-umožněné aplikace, ale rozšířená dokumentace a best practices by výrazně pomohly.

MCP skóre

Hodnocení: 4/10
Důvod: Solidní základní MCP demo s dobrou podporou nástrojů, ale slabá dokumentace a malá ekosystémová integrace snižují celkové skóre.