Google Tasks MCP Server

Was macht der “Google Tasks” MCP Server?

Der Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server ist ein spezialisiertes Tool, das KI-Assistenten mit Google Tasks verbindet und so eine nahtlose Integration zwischen KI-gesteuerten Workflows und Aufgabenmanagement ermöglicht. Durch die Bereitstellung von Google Tasks als MCP-Server können KI-Clients Aufgaben direkt über standardisierte Protokollaktionen auflisten, lesen, suchen, erstellen, aktualisieren und löschen. Diese Integration erleichtert Automatisierung und Organisation, da Entwickler oder Endnutzer ihre Google Tasks-Datenbank innerhalb KI-gestützter Umgebungen verwalten können, wodurch Produktivitäts-Workflows optimiert und komplexere, aufgabengetriebene agentische Verhaltensweisen ermöglicht werden. Besonders nützlich ist der Server für alle, die persönliche oder Team-Aufgaben automatisieren, Erinnerungen synchronisieren oder eigene Produktivitätstools entwickeln möchten, die über sichere und standardisierte Schnittstellen mit Google Tasks interagieren.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

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Liste der Ressourcen

• Tasks (gtasks:///<task_id>):
  Repräsentiert einzelne Aufgaben in Google Tasks. Jede Ressource unterstützt das Auslesen von Aufgabendetails wie Titel, Status, Fälligkeitsdatum, Notizen und weitere Metadaten. Aufgaben können mit den bereitgestellten Tools aufgelistet, erstellt, aktualisiert oder gelöscht werden.

Liste der Werkzeuge

• search:
  Suche nach Aufgaben in Google Tasks per Suchbegriff. Gibt passende Aufgaben mit Details zurück.
• list:
  Listet alle Aufgaben in Google Tasks auf, mit optionaler Paginierung.
• create:
  Erstellt eine neue Aufgabe mit optionaler Aufgabenlisten-ID, Titel, Notizen und Fälligkeitsdatum.
• update:
  Aktualisiert Details einer bestehenden Aufgabe, einschließlich Titel, Notizen, Status oder Fälligkeitsdatum.
• delete:
  Löscht eine Aufgabe aus einer bestimmten Aufgabenliste.
• clear:
  Entfernt erledigte Aufgaben aus einer Google Tasks-Liste.

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Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Aufgabenverwaltung:
  Ermöglicht es KI-Assistenten, Aufgaben automatisch basierend auf Gesprächskontext oder Workflow-Auslösern zu erstellen, zu aktualisieren und zu bereinigen – reduziert manuellen Aufwand.
• Automatisierung von Produktivitäts-Workflows:
  Integration in Entwickler- oder Team-Workflows, um Google Tasks mit Projektmeilensteinen, Erinnerungen oder Issue-Trackern zu synchronisieren.
• Integrationen für persönliche Assistenten:
  Virtuelle Assistenten (wie Claude) können tägliche To-dos verwalten, Aufgaben als erledigt markieren oder Benutzer an fällige Aufgaben erinnern, indem sie direkt mit Google Tasks interagieren.
• Entwicklung individueller Produktivitätstools:
  Entwickler können KI-gestützte Dashboards oder Bots bauen, die Google Tasks für Aufgabenverfolgung und -verwaltung nutzen.
• Massenoperationen auf Aufgaben:
  Erledigte Aufgaben schnell löschen oder Massenaktualisierungen mit KI-gesteuerter Logik durchführen – spart Zeit bei wiederholenden Tätigkeiten.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und der Server gebaut wurde (npm run build oder npm run watch).
2. OAuth-Schlüssel vorbereiten: Legen Sie Ihre gcp-oauth.keys.json im Repository-Root ab.
3. Konfiguration bearbeiten: Finden Sie die Konfigurationsdatei von Windsurf für MCP-Server.
4. Server hinzufügen: Fügen Sie folgendes JSON-Snippet in das mcpServers-Objekt ein:

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

5. Speichern & neu starten: Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu, um den Server zu laden.

API-Schlüssel absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Daten:

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

Claude

1. Voraussetzungen: Installieren Sie Node.js und bauen Sie den Server wie oben.
2. Authentifizieren: Führen Sie npm run start auth aus und schließen Sie die OAuth-Authentifizierung in Ihrem Browser ab.
3. Konfiguration auffinden: Bearbeiten Sie die MCP-Server-Konfiguration von Claude.
4. Server hinzufügen: Verwenden Sie das folgende JSON-Snippet:

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

5. Neustarten & überprüfen: Starten Sie Claude neu und stellen Sie sicher, dass der Server verfügbar ist.

API-Schlüssel absichern

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

Cursor

1. Node.js installieren und Server bauen.
2. OAuth (wie oben) und Zugangsdaten einrichten.
3. Konfigurationsdatei für MCP-Server in Cursor finden.
4. Folgendes einfügen:

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

5. Speichern, neu starten und testen.

API-Schlüssel absichern

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

Cline

1. Voraussetzungen sicherstellen: Node.js, Server gebaut (npm run build).
2. OAuth-Schlüssel und Zugangsdaten vorbereiten.
3. Cline-Konfiguration für MCP-Server lokalisieren.
4. MCP-Server hinzufügen:

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

5. Speichern, neu starten und überprüfen.

API-Schlüssel absichern

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

Wie nutzt man diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente in Ihren Flow ein und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “gtasks” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Im Vergleich dieser beiden Tabellen ist Google Tasks MCP ein fokussierter, praxisorientierter Server mit starker Tool- und Ressourcenunterstützung, aber ohne Prompt-Vorlagen und explizite Sampling/Roots-Unterstützung. Auf Basis der verfügbaren Informationen bewerte ich diesen MCP-Server mit 7/10 hinsichtlich praktischer Nützlichkeit und Vollständigkeit.

MCP Score