Workflowy MCP Server Integration

Hvad laver “Workflowy” MCP Server?

Workflowy MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server, der gør det muligt for AI-assistenter at interagere programmatisk med Workflowy – et populært værktøj til notetagning og projektstyring. Ved at tilbyde et MCP-kompatibelt interface kan serveren forbinde AI-modeller til Workflowy-konti og udføre handlinger som at søge, oprette, opdatere og administrere noder (opgaver, noter, lister) direkte i Workflowy. Denne integration gør det muligt for udviklere og AI-agenter at automatisere workflows, synkronisere projektmilepæle og øge produktiviteten ved at bygge bro mellem Workflowy og andre AI-drevne værktøjer og tjenester. Serveren bruger brugernavn og adgangskode til autentificering og er designet til nem integration i større AI-udviklingsmiljøer.

Liste over Prompter

(Ingen genanvendelige promptskabeloner nævnt i repositoryet. Denne sektion er bevidst tom.)

Liste over Ressourcer

(Ingen eksplicitte MCP-ressourcer nævnt i repositoryet. Denne sektion er bevidst tom.)

Liste over Værktøjer

• Søg Noder: Gør det muligt at søge i Workflowy-noder baseret på brugerforespørgsler.
• Opret Node: Tillader oprettelse af nye noder (noter/opgaver) i Workflowy.
• Opdater Node: Giver mulighed for at opdatere indhold eller status på eksisterende Workflowy-noder.
• Markér Node som Færdig/Ufærdig: Lader brugeren markere noder som færdige eller ufærdige for effektiv opgavestyring.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatisering af projektstyring: AI-agenter kan opdatere projektmilepæle, markere opgaver som afsluttede og foreslå nye opgaver baseret på Workflowy-data.
• Videnhentning: Muliggør, at AI hurtigt kan finde og opsummere noter relateret til bestemte projekter eller emner.
• Workflow-synkronisering: Automatiserer synkroniseringen af Workflowy-lister med andre værktøjer eller kodebaser og holder projektstatus opdateret.
• Opgaveforslag og planlægning: AI kan analysere eksisterende milepæle og foreslå næste skridt eller opgaver ud fra projektets fremdrift.
• Personlige rapporter: Opretter opsummeringer eller rapporter baseret på Workflowy-data til møder eller statusopdateringer.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har installeret Node.js v18+ og har en Workflowy-konto.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Workflowy MCP Server til dine mcpServers således:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem ændringerne og genstart Windsurf.
5. Verificér, at serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler
Brug miljøvariabler til legitimationsoplysninger, som vist ovenfor – indsæt dem aldrig direkte i din konfiguration.

Claude

1. Installer Node.js v18+ og sørg for Workflowy-legitimationsoplysninger.
2. Redigér din Claude-konfiguration, så den inkluderer:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

3. Gem og genstart Claude.
4. Bekræft at MCP-serveren er registreret.

Cursor

1. Forudsætning: Node.js v18+ og Workflowy-konto.
2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
3. Tilføj MCP-serveren således:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek forbindelsesstatus.

Cline

1. Sørg for, at Node.js v18+ er installeret; indhent Workflowy-legitimationsoplysninger.
2. Åbn Clines MCP-konfiguration.
3. Tilføj Workflowy MCP således:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart servicen.
5. Valider MCP-endepunktet.

Bemærk:
Brug altid miljøvariabler til følsomme oplysninger. Eksempel:

{
  "env": {
    "WORKFLOWY_USERNAME": "${WORKFLOWY_USERNAME}",
    "WORKFLOWY_PASSWORD": "${WORKFLOWY_PASSWORD}"
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din 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-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "workflowy-mcp": {
    "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 egenskaber. Husk at ændre “workflowy-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server, og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående tabeller er Workflowy MCP en fokuseret server med klar kernefunktionalitet, men mangler prompt- og ressource-primitiver. Sikkerhedspraksis overholdes, og værktøjsdækningen er solid til Workflowy-brug. Dens score er moderat på grund af manglende avancerede MCP-funktioner.

MCP-score