Google Tasks MCP Server

Hvad gør “Google Tasks” MCP Server?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server er et specialiseret værktøj designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og Google Tasks, så man får problemfri integration mellem AI-drevne workflows og opgavestyring. Ved at eksponere Google Tasks som en MCP-server, gør den det muligt for AI-klienter at liste, læse, søge, oprette, opdatere og slette opgaver direkte gennem standardiserede protokolhandlinger. Denne integration muliggør automatisering og organisering ved at give udviklere eller slutbrugere mulighed for at håndtere deres Google Tasks-database fra AI-forbedrede miljøer, hvilket effektiviserer produktivitetsworkflows og gør det muligt at skabe mere komplekse, opgavebaserede agentiske adfærdsmønstre. Serveren er især nyttig for dem, der ønsker at automatisere personlig eller team-baseret opgavestyring, synkronisere påmindelser eller bygge brugerdefinerede produktivitetsværktøjer, som interagerer med Google Tasks via sikre og standardiserede grænseflader.

Liste over prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i repoet eller dokumentationen.

Ressourceliste

• Tasks (gtasks:///<task_id>):
  Repræsenterer individuelle opgaver i Google Tasks. Hver ressource understøtter læsning af opgavedetaljer såsom titel, status, forfaldsdato, noter og anden metadata. Opgaver kan listes, oprettes, opdateres eller slettes med de tilgængelige værktøjer.

Værktøjsliste

• search:
  Søg efter opgaver i Google Tasks ved hjælp af en forespørgselsstreng. Returnerer matchende opgaver med detaljer.
• list:
  List alle opgaver i Google Tasks med mulighed for paginering.
• create:
  Opret en ny opgave med valgfri opgaveliste-id, titel, noter og forfaldsdato.
• update:
  Opdater en eksisterende opgaves detaljer, herunder titel, noter, status eller forfaldsdato.
• delete:
  Slet en opgave fra en specifik opgaveliste.
• clear:
  Ryd fuldførte opgaver fra en Google Tasks-liste.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Automatiseret opgavestyring:
  Gør det muligt for AI-assistenter automatisk at oprette, opdatere og rydde opgaver baseret på samtalekontekst eller workflow-triggere, og reducer manuel indtastning af opgaver.
• Automatisering af produktivitets-workflows:
  Integrér med udvikler- eller team-workflows for at synkronisere Google Tasks med projektmilepæle, påmindelser eller issue-trackere.
• Integrationer med personlige assistenter:
  Giv virtuelle assistenter (som Claude) mulighed for at styre daglige to-dos, markere opgaver som fuldførte eller minde brugere om forfaldne opgaver ved at interagere direkte med Google Tasks.
• Udvikling af brugerdefinerede produktivitetsværktøjer:
  Udviklere kan bygge AI-drevne dashboards eller bots, som bruger Google Tasks til opgavetracking og -styring.
• Massehandlinger på opgaver:
  Ryd hurtigt fuldførte opgaver eller udfør masseopdateringer ved hjælp af AI-logik og spar tid på gentagne handlinger.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for, at Node.js er installeret og serveren er bygget (npm run build eller npm run watch).
2. Forbered OAuth-nøgler: Placer din gcp-oauth.keys.json i repoens rod.
3. Redigér konfiguration: Find Windsurfs konfigurationsfil for MCP-servere.
4. Tilføj server: Indsæt følgende JSON-udsnit i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Gem & genstart: Gem konfigurationen og genstart Windsurf for at indlæse serveren.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme data:

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

Claude

1. Forudsætninger: Installer Node.js og byg serveren som ovenfor.
2. Godkend: Kør npm run start auth og gennemfør OAuth i din browser.
3. Find konfiguration: Redigér Claudes MCP-serverkonfiguration.
4. Tilføj server: Brug nedenstående JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Genstart & verificér: Genstart Claude og sikr, at serveren er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

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

Cursor

1. Installer Node.js og byg serveren.
2. Opsæt OAuth (som ovenfor) og legitimationsoplysninger.
3. Find konfigurationsfilen for MCP-servere i Cursor.
4. Indsæt følgende:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Gem, genstart og test.

Sikring af API-nøgler

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

Cline

1. Sørg for forudsætninger: Node.js, server build (npm run build).
2. Forbered OAuth-nøgler og legitimationsoplysninger.
3. Find Clines konfiguration for MCP-servere.
4. Tilføj MCP-server:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Gem, genstart og verificér.

Sikring af API-nøgler

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

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “gtasks” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem disse to tabeller er Google Tasks MCP en fokuseret, praktisk server med stærk værktøjs- og ressourceunderstøttelse, men mangler prompt-skabeloner og eksplicit sampling/roots-understøttelse. Ud fra den tilgængelige information vil jeg vurdere denne MCP-server til 7/10 for praktisk anvendelighed og fuldstændighed.

MCP-score