Todos MCP Server

Hvad gør “todos” MCP Server?

“todos” MCP Server er en to-do liste-applikation, der implementerer Model Context Protocol (MCP), hvilket muliggør problemfri interaktion mellem AI-assistenter og applikationens opgavestyringsfunktioner. Ved at eksponere et standardiseret MCP-kompatibelt API, tillader denne server AI-modeller og chatbots at udføre handlinger såsom at oprette, læse, opdatere og slette opgaver ved brug af naturlige sprogkommandoer. Dens MCP-integration gør det muligt for udviklere og brugere at administrere opgaver programmatisk eller via AI-arbejdsgange, uden at der kræves en SaaS-konto eller ekstern tjeneste. Serveren bruger lokal lagring til datapersistens, med fokus på privatliv og brugervenlighed, samtidig med at den fungerer som en praktisk demonstration af MCP-muligheder i et produktivitetsværktøj til virkeligheden.

Liste over prompts

Ingen specifikke prompt-skabeloner er nævnt i det tilgængelige repository-indhold.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicit liste over MCP-ressourcer er angivet i repository-dokumentationen.

Liste over værktøjer

• Get-Todo: Hent et specifikt to-do element ved dets ID.
• List-All-Todos: Vis alle to-do elementer.
• List-Completed-Todos: Vis alle fuldførte opgaver.
• List-Pending-Todos: Vis alle udestående (ufærdige) opgaver.
• Add-Todo: Tilføj et nyt to-do element.
• Mark-Todo-Done: Markér en angivet to-do som fuldført.
• List-Due-Today: Vis alle udestående opgaver med forfald i dag eller tidligere.
• List-Due-This-Week: Vis alle udestående opgaver med forfald denne uge eller tidligere.
• Update-Todo: Opdater beskrivelsen og/eller forfaldsdatoen for et to-do element.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Personlig opgavestyring: Brug AI-assistenter til at tilføje, opdatere eller fuldføre personlige opgaver via naturligt sprog eller automatisering og hold styr på dine daglige to-dos effektivt.
• Samarbejdende arbejdsgange: Integrér med AI-chatbots til teammiljøer, så medlemmer kan forespørge på, opdatere eller tildele to-dos uden at forlade deres chat-interface.
• Produktivitetsautomatisering: Automatisér tilbagevendende eller tidskritiske opgaver ved at lade AI vise opgaver med forfald eller oprette påmindelser.
• Kontekstuelt hjælp: Gør det muligt for AI-modeller at foreslå eller håndtere to-dos baseret på brugerens samtalekontekst eller projektstatus.
• AI-drevet opgavesammenfatning: Giv LLM’er mulighed for at sammenfatte udestående, fuldførte eller forfaldne opgaver for hurtig statusrapportering.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning angivet for Windsurf i repository.

Claude

1. Åbn din Claude-konfigurationsfil, typisk placeret ved ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json på MacOS.
2. Find objektet mcpServers i din konfiguration.
3. Tilføj todos MCP Server-indgangen som følger:

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

4. Gem filen og genstart Claude.
5. Verificér at serveren vises og er tilgængelig i dit Claude-miljø.

Cursor

Ingen opsætningsvejledning angivet for Cursor i repository.

Cline

Ingen opsætningsvejledning angivet for Cline i repository.

Sikring af API-nøgler

Ingen information om sikring af API-nøgler eller brug af miljøvariabler er angivet i repository.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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 indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "todos": {
    "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 “todos” til navnet på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på de tilgængelige oplysninger tilbyder “todos” MCP Server et klart overblik og værktøjssæt, men mangler dokumentation om ressourcer, prompt-skabeloner, API-nøglesikkerhed og MCP-funktioner som rødder eller sampling.

Vores vurdering

Repository demonstrerer effektivt MCP-værktøjsintegration til opgavestyring, men mangler dybde i dokumentationen for prompts, ressourcer og avancerede MCP-funktioner. Dets opsætningsvejledning er begrænset til Claude, uden omtale af andre platforme. Overordnet set fungerer det som et godt udgangspunkt for MCP-aktiverede apps, men ville have fordel af udvidet dokumentation og bedste praksis.

MCP-score

Bedømmelse: 4/10
Begrundelse: Solidt grundlæggende MCP-demo med god værktøjsunderstøttelse, men begrænset dokumentation og økosystemintegration trækker scoren ned.