Integración del Servidor MCP de Workflowy

¿Qué hace el Servidor MCP de “Workflowy”?

El Servidor MCP de Workflowy es un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite a asistentes de IA interactuar de manera programática con Workflowy, una popular herramienta de toma de notas y gestión de proyectos. Al proporcionar una interfaz compatible con MCP, este servidor permite a los modelos de IA conectarse a cuentas de Workflowy y realizar acciones como buscar, crear, actualizar y gestionar nodos (tareas, notas, listas) directamente en Workflowy. Esta integración potencia a desarrolladores y agentes de IA para automatizar flujos de trabajo, sincronizar hitos de proyectos y mejorar la productividad al unir sin fisuras Workflowy con otras herramientas y servicios potenciados por IA. El servidor utiliza autenticación mediante usuario y contraseña para el acceso y está diseñado para integrarse fácilmente en entornos de desarrollo de IA más amplios.

Lista de Prompts

(No se mencionaron plantillas de prompt reutilizables en el repositorio. Esta sección se deja intencionadamente vacía.)

Lista de Recursos

(No se listaron recursos MCP explícitos en el repositorio. Esta sección se deja intencionadamente vacía.)

Lista de Herramientas

• Buscar nodos: Permite buscar a través de los nodos de Workflowy según consultas del usuario.
• Crear nodo: Permite la creación de nuevos nodos (notas/tareas) en Workflowy.
• Actualizar nodo: Permite actualizar el contenido o estado de los nodos existentes en Workflowy.
• Marcar nodo como completo/incompleto: Permite al usuario marcar nodos como completados o no completados para una gestión eficiente de tareas.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de la gestión de proyectos: Los agentes de IA pueden actualizar hitos de proyectos, marcar tareas como completadas y sugerir nuevas tareas basadas en los datos de Workflowy.
• Recuperación de conocimiento: Permite a la IA encontrar y resumir rápidamente notas relacionadas con proyectos o temas específicos.
• Sincronización de flujos de trabajo: Automatiza la sincronización de listas de Workflowy con otras herramientas o bases de código, manteniendo el estado del proyecto consistente.
• Sugerencia y planificación de tareas: La IA puede analizar hitos existentes y sugerir próximos pasos o tareas según el progreso del proyecto.
• Reportes personalizados: Genera resúmenes o informes a partir de datos de Workflowy para reuniones o actualizaciones de estado.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Node.js v18+ y una cuenta de Workflowy.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el Servidor MCP de Workflowy a tus mcpServers con:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y accesible.

Protección de claves API
Utiliza variables de entorno para las credenciales como se muestra arriba; nunca las escribas directamente en tu configuración.

Claude

1. Instala Node.js v18+ y asegúrate de tener credenciales de Workflowy.
2. Edita tu configuración de Claude para incluir:

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

3. Guarda y reinicia Claude.
4. Confirma que el servidor MCP esté registrado.

Cursor

1. Prerrequisito: Node.js v18+ y cuenta de Workflowy.
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Agrega el servidor MCP así:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Verifica el estado de la conexión.

Cline

1. Asegúrate de tener instalado Node.js v18+; obtén las credenciales de Workflowy.
2. Abre la configuración MCP de Cline.
3. Agrega Workflowy MCP de la siguiente manera:

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

4. Guarda y reinicia el servicio.
5. Valida el endpoint MCP.

Nota:
Utiliza siempre variables de entorno para información sensible. Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "workflowy-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “workflowy-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y remplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas anteriores, Workflowy MCP es un servidor enfocado con funcionalidades principales claras pero carece de primitivas de prompts y recursos. Se observan buenas prácticas de seguridad y la cobertura de herramientas es sólida para los casos de uso de Workflowy. Su puntuación es moderada debido a la falta de funciones MCP avanzadas.

Puntuación MCP