Serveur MCP Google Tasks

Que fait le serveur MCP « Google Tasks » ?

Le serveur MCP Google Tasks (Model Context Protocol) est un outil spécialisé conçu pour relier les assistants IA à Google Tasks, permettant une intégration transparente entre les flux de travail pilotés par l’IA et la gestion des tâches. En exposant Google Tasks en tant que serveur MCP, il permet aux clients IA de lister, lire, rechercher, créer, mettre à jour et supprimer des tâches directement via des actions de protocole standardisées. Cette intégration facilite l’automatisation et l’organisation en permettant aux développeurs ou aux utilisateurs finaux de gérer leur base de données Google Tasks depuis des environnements enrichis par l’IA, rationalisant ainsi les workflows et permettant des comportements agentiques plus complexes orientés tâches. Le serveur est particulièrement utile pour ceux qui souhaitent automatiser la gestion des tâches personnelles ou d’équipe, synchroniser des rappels, ou développer des outils de productivité sur mesure interagissant avec Google Tasks via des interfaces sécurisées et standardisées.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

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Liste des ressources

• Tâches (gtasks:///<task_id>):
  Représente les tâches individuelles dans Google Tasks. Chaque ressource permet de lire les détails de la tâche tels que le titre, le statut, la date d’échéance, les notes et autres métadonnées. Les tâches peuvent être listées, créées, mises à jour ou supprimées à l’aide des outils fournis.

Liste des outils

• search :
  Rechercher des tâches dans Google Tasks à partir d’une chaîne de requête. Renvoie les tâches correspondantes avec leurs détails.
• list :
  Lister toutes les tâches dans Google Tasks, avec pagination optionnelle.
• create :
  Créer une nouvelle tâche avec un identifiant de liste optionnel, un titre, des notes et une date d’échéance.
• update :
  Mettre à jour les détails d’une tâche existante, y compris le titre, les notes, le statut ou la date d’échéance.
• delete :
  Supprimer une tâche d’une liste de tâches spécifique.
• clear :
  Nettoyer les tâches terminées d’une liste Google Tasks.

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Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion automatisée des tâches :
  Permettre aux assistants IA de créer, mettre à jour et nettoyer automatiquement des tâches en fonction du contexte conversationnel ou de déclencheurs de workflow, réduisant ainsi la saisie manuelle.
• Automatisation des workflows de productivité :
  S’intégrer aux workflows de développeurs ou d’équipes pour synchroniser Google Tasks avec des jalons de projet, des rappels ou des outils de suivi des problèmes.
• Intégrations d’assistants personnels :
  Permettre aux assistants virtuels (comme Claude) de gérer les tâches quotidiennes, de marquer des tâches comme terminées ou de rappeler à l’utilisateur les échéances en interagissant directement avec Google Tasks.
• Développement d’outils de productivité personnalisés :
  Les développeurs peuvent créer des tableaux de bord ou des bots pilotés par l’IA exploitant Google Tasks pour le suivi et la gestion des tâches.
• Opérations en masse sur les tâches :
  Nettoyer rapidement les tâches terminées ou effectuer des mises à jour en masse grâce à la logique IA, économisant du temps sur les actions répétitives.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js est installé et que le serveur est construit (npm run build ou npm run watch).
2. Préparez les clés OAuth : Placez votre gcp-oauth.keys.json à la racine du dépôt.
3. Modifiez la configuration : Localisez le fichier de configuration de Windsurf pour les serveurs MCP.
4. Ajoutez le serveur : Insérez l’extrait JSON suivant dans l’objet mcpServers :

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

5. Enregistrez et redémarrez : Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf pour charger le serveur.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les données sensibles :

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

Claude

1. Prérequis : Installez Node.js et construisez le serveur comme précédemment.
2. Authentifiez-vous : Exécutez npm run start auth et complétez l’OAuth dans votre navigateur.
3. Localisez la config : Modifiez la configuration du serveur MCP de Claude.
4. Ajoutez le serveur : Utilisez l’extrait JSON ci-dessous :

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

5. Redémarrez et vérifiez : Redémarrez Claude et assurez-vous que le serveur est disponible.

Sécurisation des clés API

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

Cursor

1. Installez Node.js et construisez le serveur.
2. Configurez OAuth (comme ci-dessus) et les identifiants.
3. Trouvez le fichier de configuration des serveurs MCP dans Cursor.
4. Ajoutez ce qui suit :

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

5. Enregistrez, redémarrez et testez.

Sécurisation des clés API

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

Cline

1. Vérifiez les prérequis : Node.js, build du serveur (npm run build).
2. Préparez les clés et identifiants OAuth.
3. Localisez la config de Cline pour les serveurs MCP.
4. Ajoutez le serveur MCP :

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

5. Enregistrez, redémarrez et vérifiez.

Sécurisation des clés API

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer « gtasks » par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Entre ces deux tableaux, Google Tasks MCP est un serveur concentré et pratique disposant d’un bon support outil et ressource, mais sans modèles de prompt ni gestion explicite de l’échantillonnage/racines. Au vu des informations disponibles, j’attribuerais à ce serveur MCP une note de 7/10 pour son utilité pratique et son exhaustivité.

Score MCP