Todoist MCP Server Integration

Hvad gør “Todoist” MCP Server?

Todoist MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der integrerer med Todoist og gør det muligt for AI-assistenter som Claude at administrere opgaver med naturligt sprog. Den fungerer som bro mellem AI-modeller og Todoist API’et, så brugere kan oprette, opdatere, fuldføre, slette og søge opgaver med almindeligt sprog. Serveren muliggør forbedrede produktivitetsworkflows ved at gøre opgavestyring mere intuitiv og tilgængelig, og den understøtter funktioner som smart opgavesøgning, fleksibel filtrering og detaljerede opgaveinformationer. Ved at bruge Todoist MCP Server kan udviklere give AI-assistenter mulighed for at håndtere komplekse opgavestyringsoperationer gnidningsfrit, så personlig og team-produktivitet optimeres.

Liste over Prompter

Der nævnes ingen prompt-skabeloner i repository’et.

Liste over Ressourcer

Der er ikke dokumenteret eksplicitte ressourcer i repository’et.

Liste over Værktøjer

• todoist_create_task
  Opret nye opgaver med attributter som titel, beskrivelse, forfaldsdato og prioritet. Understøtter naturligt sprog for nem oprettelse.

• todoist_get_tasks
  Hent og filtrer opgaver efter forfaldsdato, prioritet eller projekt. Giver mulighed for naturlig sprog-datofiltrering og resultatbegrænsning.

• todoist_update_task
  Opdater eksisterende opgaver med delvis navnematch og naturligt sprog. Rediger attributter som indhold, beskrivelse, forfaldsdato og prioritet.

• todoist_complete_task
  Marker opgaver som fuldførte med naturlig sprog-søgning og delvis navnematch. Bekræfter fuldførelsesstatus.

• todoist_delete_task
  Slet opgaver fundet via navn med naturlig sprog-søgning og bekræftelsesbesked.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Naturlig sprog opgavestyring
  Giver brugere mulighed for at oprette, opdatere, fuldføre og slette opgaver i Todoist blot ved at beskrive deres hensigt med hverdagssprog, hvilket reducerer friktion og øger produktiviteten.

• Smart opgavesøgning
  AI-assistenter kan hente og filtrere opgaver baseret på attributter som forfaldsdato, prioritet eller projekt, så brugere hurtigt kan finde relevante opgaver.

• Fleksibel filtrering og massehandlinger
  Understøtter batch-operationer og avanceret filtrering (fx højprioritetsopgaver for denne uge), hvilket gør det nemmere at håndtere store opgavelister.

• Problemfri integration med AI-assistenter
  Gør det muligt for AI-modeller at interagere direkte med Todoist, så man kan bygge konversationelle eller workflow-drevne produktivitetsværktøjer.

• Forbedrede udvikler-workflows
  Udviklere kan integrere Todoist-opgavestyring i egne applikationer eller større workflow-automatiseringssystemer via MCP.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på systemet.
2. Gå til din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Todoist MCP Server under sektionen mcpServers:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at MCP-serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Find din claude_desktop_config.json.
3. Tilføj Todoist MCP Server-konfigurationen:

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

4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig i Claude.

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Åbn Cursors konfigurationsfil (normalt en JSON-fil).
3. Indsæt Todoist MCP Server under mcpServers:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Sørg for, at MCP-serveren er aktiv.

Cline

1. Installer Node.js.
2. Redigér din Cline-konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende til sektionen mcpServers:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Cline.
5. Tjek, at Todoist MCP Server er tilgængelig til brug.

Sikring af API-nøgler

Opbevar følsomme tokens som TODOIST_API_TOKEN sikkert ved at bruge miljøvariabler i konfigurationen:

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

Sådan bruges 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 med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

{
  "todoist": {
    "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 “todoist” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Med den tilgængelige dokumentation og funktioner tilbyder Todoist MCP Server robuste opgavestyringsværktøjer og klare opsætningsvejledninger, men mangler dokumentation for prompter og ressourcer. Sampling og Roots nævnes ikke. Overordnet set er denne MCP velegnet til opgaveautomatisering, men kunne drage fordel af udvidet dokumentation.

MCP Score