Todoist MCP Server Integration

Was macht der “Todoist” MCP Server?

Der Todoist MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der sich mit Todoist integriert und KI-Assistenten wie Claude ermöglicht, Aufgaben mit natürlicher Sprache zu verwalten. Er dient als Brücke zwischen KI-Modellen und der Todoist API und erlaubt Nutzern, Aufgaben mit Alltagssprache zu erstellen, zu aktualisieren, abzuschließen, zu löschen und zu suchen. Der Server erleichtert erweiterte Produktivitäts-Workflows, indem Aufgabenmanagement intuitiver und zugänglicher wird und Funktionen wie intelligente Aufgabensuche, flexible Filterung und detaillierte Aufgabeninformationen unterstützt werden. Durch die Nutzung des Todoist MCP Servers können Entwickler KI-Assistenten dazu befähigen, komplexe Aufgabenverwaltungsoperationen nahtlos auszuführen und so die persönliche und Team-Produktivität zu steigern.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository werden keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• todoist_create_task
  Erstelle neue Aufgaben mit Attributen wie Titel, Beschreibung, Fälligkeitsdatum und Priorität. Unterstützt natürliche Sprache für die einfache Aufgabenerstellung.

• todoist_get_tasks
  Ruft Aufgaben ab und filtert sie nach Fälligkeitsdatum, Priorität oder Projekt. Ermöglicht Filterung nach Datum in natürlicher Sprache und Begrenzung der Ergebnisse.

• todoist_update_task
  Aktualisiert bestehende Aufgaben per teilweiser Namensübereinstimmung und natürlicher Sprache. Ändere Attribute wie Inhalt, Beschreibung, Fälligkeitsdatum und Priorität.

• todoist_complete_task
  Markiert Aufgaben als erledigt per natürlicher Sprachsuche und teilweiser Namensübereinstimmung. Bestätigt den Abschlussstatus.

• todoist_delete_task
  Löscht Aufgaben, die anhand des Namens per natürlicher Sprachsuche gefunden wurden, mit Bestätigungsnachricht.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Aufgabenmanagement in natürlicher Sprache
  Nutzer können Aufgaben in Todoist einfach durch Beschreibung ihrer Absicht in Alltagssprache erstellen, aktualisieren, abschließen und löschen – das reduziert Reibung und steigert die Produktivität.

• Intelligente Aufgabensuche
  KI-Assistenten können Aufgaben nach Attributen wie Fälligkeitsdatum, Priorität oder Projekt abrufen und filtern, was die schnelle Suche nach relevanten Aufgaben erleichtert.

• Flexible Filterung und Massenoperationen
  Unterstützt Batch-Operationen und erweiterte Filterung (z.B. hochpriorisierte Aufgaben, die diese Woche fällig sind) und vereinfacht so die Verwaltung großer Aufgabenlisten.

• Nahtlose Integration mit KI-Assistenten
  Erlaubt KI-Modellen die direkte Interaktion mit Todoist, sodass Gesprächs- oder workflowbasierte Produktivitätstools möglich werden.

• Verbesserte Entwickler-Workflows
  Entwickler können die Todoist-Aufgabenverwaltung in eigene Anwendungen oder umfassende Workflow-Automatisierungssysteme mittels MCP integrieren.

Einrichtung

Windsurf

1. Stelle sicher, dass Node.js auf deinem System installiert ist.
2. Öffne deine Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Füge den Todoist MCP Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichere die Konfiguration und starte Windsurf neu.
5. Überprüfe, ob der MCP Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Installiere Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Suche deine Datei claude_desktop_config.json.
3. Füge die Konfiguration für den Todoist MCP Server hinzu:

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

4. Speichere die Datei und starte Claude Desktop neu.
5. Bestätige die Verfügbarkeit des Servers in Claude.

Cursor

1. Installiere Node.js.
2. Öffne die Konfigurationsdatei von Cursor (meist eine JSON-Datei).
3. Füge den Todoist MCP Server unter mcpServers ein:

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

4. Speichere und starte Cursor neu.
5. Stelle sicher, dass der MCP Server aktiv ist.

Cline

1. Installiere Node.js.
2. Bearbeite deine Cline-Konfigurationsdatei.
3. Füge Folgendes zum Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichere die Konfiguration und starte Cline neu.
5. Überprüfe, ob der Todoist MCP Server zur Nutzung bereit ist.

API-Keys sichern

Speichere sensible Tokens wie TODOIST_API_TOKEN sicher über Umgebungsvariablen in der Konfiguration:

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP Server in deinen FlowHunt-Workflow zu integrieren, füge zuerst die MCP-Komponente zu deinem Flow hinzu und verbinde sie mit deinem KI-Agenten:

Klicke auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich trägst du deine MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

{
  "todoist": {
    "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 verwenden. Denke daran, “todoist” durch den tatsächlichen Namen deines MCP Servers zu ersetzen und die URL entsprechend deiner MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Zwischen den verfügbaren Dokumentationen und Funktionen bietet der Todoist MCP Server robuste Tools für das Aufgabenmanagement und klare Einrichtungshinweise, aber es fehlen Prompt- und Ressourcen-Dokumentation. Sampling und Roots werden nicht erwähnt. Insgesamt ist dieses MCP gut für Aufgabenautomatisierung geeignet, könnte jedoch von erweiterter Dokumentation profitieren.

MCP Score