Todos MCP-Server

Was macht der “todos” MCP-Server?

Der “todos” MCP-Server ist eine To-Do-Listenanwendung, die das Model Context Protocol (MCP) implementiert und so eine nahtlose Interaktion zwischen KI-Assistenten und den Aufgabenmanagement-Funktionen der App ermöglicht. Durch die Bereitstellung einer standardisierten, MCP-konformen API erlaubt dieser Server KI-Modellen und Chatbots, Aktionen wie das Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen von Aufgaben per natürlicher Sprache durchzuführen. Seine MCP-Integration macht es Entwicklern und Nutzern möglich, Aufgaben programmatisch oder über KI-Workflows zu verwalten, ohne ein SaaS-Konto oder einen externen Dienst zu benötigen. Der Server nutzt lokalen Speicher für die Datenpersistenz, legt Wert auf Datenschutz und Benutzerfreundlichkeit und dient als praktisches Beispiel für MCP-Fähigkeiten in einem realen Produktivitätstool.

Liste der Prompts

Im verfügbaren Repository-Inhalt werden keine spezifischen Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Repository-Dokumentation wird keine explizite Liste von MCP-Ressourcen bereitgestellt.

Liste der Tools

• Get-Todo: Abrufen eines bestimmten Todo-Elements nach seiner ID.
• List-All-Todos: Alle Todo-Elemente auflisten.
• List-Completed-Todos: Alle erledigten Aufgaben anzeigen.
• List-Pending-Todos: Alle offenen (unerledigten) Aufgaben anzeigen.
• Add-Todo: Ein neues Todo-Element hinzufügen.
• Mark-Todo-Done: Ein bestimmtes Todo als erledigt markieren.
• List-Due-Today: Alle offenen Aufgaben auflisten, die heute fällig oder überfällig sind.
• List-Due-This-Week: Alle offenen Aufgaben auflisten, die diese Woche oder früher fällig sind.
• Update-Todo: Die Beschreibung und/oder das Fälligkeitsdatum eines Todo-Elements aktualisieren.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Persönliches Aufgabenmanagement: Mithilfe von KI-Assistenten persönliche Aufgaben per natürlicher Sprache oder Automatisierung hinzufügen, aktualisieren oder erledigen und den Überblick über Ihre täglichen To-Dos behalten.
• Kollaborative Workflows: Integration mit KI-Chatbots für Teamumgebungen, sodass Mitglieder Todos abfragen, aktualisieren oder zuweisen können, ohne die Chat-Oberfläche zu verlassen.
• Produktivitätsautomatisierung: Wiederkehrende oder fristgebundene Aufgaben automatisieren, indem KI fällige Aufgaben auflistet oder Erinnerungen erstellt.
• Kontextbezogene Unterstützung: KI-Modelle befähigen, auf Basis des Gesprächskontexts oder Projektstatus Todos vorzuschlagen oder zu verwalten.
• KI-gestützte Aufgaben-Zusammenfassung: LLMs erlauben, offene, erledigte oder überfällige Aufgaben für schnelle Statusberichte zusammenzufassen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf enthalten.

Claude

1. Öffnen Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei, typischerweise unter ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json auf MacOS.
2. Suchen Sie das Objekt mcpServers in Ihrer Konfiguration.
3. Fügen Sie den todos MCP-Server-Eintrag wie folgt hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server in Ihrer Claude-Umgebung erscheint und erreichbar ist.

Cursor

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cursor enthalten.

Cline

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cline enthalten.

Absicherung von API-Schlüsseln

Im Repository sind keine Informationen zur Sicherung von API-Schlüsseln oder zur Verwendung von Umgebungsvariablen enthalten.

Nutzung dieses MCPs in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Geben Sie im Bereich für die System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:

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

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

Übersicht

Auf Basis der bereitgestellten Informationen bietet der “todos” MCP-Server eine klare Übersicht und ein Toolset, aber es fehlt an Dokumentation zu Ressourcen, Prompt-Vorlagen, API-Key-Sicherheit und MCP-Features wie Roots oder Sampling.

Unsere Meinung

Das Repository demonstriert effektiv die Integration von MCP-Tools für Aufgabenmanagement, weist jedoch Defizite bei der Dokumentation für Prompts, Ressourcen und fortgeschrittene MCP-Features auf. Die Setup-Anweisungen beschränken sich auf Claude, andere Plattformen werden nicht erwähnt. Insgesamt ist es ein guter Ausgangspunkt für MCP-fähige Apps, würde jedoch von einer erweiterten Dokumentation und Best Practices profitieren.

MCP-Score

Bewertung: 4/10
Begründung: Solide MCP-Demo mit guter Tool-Unterstützung, aber begrenzte Dokumentation und Ecosystem-Integration senken die Bewertung.