Integrazione del Server MCP Workflowy

Cosa fa il Server MCP “Workflowy”?

Il Server MCP Workflowy è un server Model Context Protocol (MCP) che consente agli assistenti AI di interagire in modo programmatico con Workflowy, uno strumento popolare per prendere appunti e gestire progetti. Fornendo un’interfaccia compatibile MCP, questo server permette ai modelli AI di collegarsi agli account Workflowy ed eseguire azioni come ricerca, creazione, aggiornamento e gestione dei nodi (attività, note, elenchi) direttamente in Workflowy. Questa integrazione consente a sviluppatori e agenti AI di automatizzare flussi di lavoro, sincronizzare traguardi di progetto e aumentare la produttività collegando senza interruzioni Workflowy con altri strumenti e servizi AI. L’accesso avviene tramite autenticazione username e password ed è progettato per una facile integrazione in ambienti di sviluppo AI più ampi.

Elenco dei Prompt

(Nessun template di prompt riutilizzabile è stato menzionato nel repository. Sezione lasciata volutamente vuota.)

Elenco delle Risorse

(Nessuna risorsa MCP esplicita è stata elencata nel repository. Sezione lasciata volutamente vuota.)

Elenco degli Strumenti

• Cerca Nodi: Permette di cercare tra i nodi Workflowy in base alle query dell’utente.
• Crea Nodo: Consente la creazione di nuovi nodi (note/attività) in Workflowy.
• Aggiorna Nodo: Permette di aggiornare il contenuto o lo stato di nodi Workflowy esistenti.
• Contrassegna Nodo Come Completo/Incompleto: Permette di segnare i nodi come completati o non completati per una gestione efficiente delle attività.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Automazione della Gestione Progetti: Gli agenti AI possono aggiornare traguardi, contrassegnare attività come completate e suggerire nuove attività sulla base dei dati Workflowy.
• Recupero della Conoscenza: Consente all’AI di trovare e riassumere rapidamente note relative a progetti o argomenti specifici.
• Sincronizzazione dei Workflow: Automatizza la sincronizzazione degli elenchi Workflowy con altri strumenti o codebase, mantenendo lo stato dei progetti coerente.
• Suggerimento e Pianificazione Attività: L’AI può analizzare i traguardi esistenti e suggerire prossimi passi o nuove attività in base all’avanzamento del progetto.
• Report Personalizzati: Genera sintesi o report dai dati Workflowy per riunioni o aggiornamenti di stato.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere installato Node.js v18+ e un account Workflowy.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Server MCP Workflowy ai tuoi mcpServers con:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo e accessibile.

Protezione delle API Key
Utilizza le variabili d’ambiente per le credenziali come mostrato sopra; non inserirle mai direttamente nella configurazione.

Claude

1. Installa Node.js v18+ e assicurati delle credenziali Workflowy.
2. Modifica la configurazione di Claude per includere:

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

3. Salva e riavvia Claude.
4. Conferma che il server MCP sia registrato.

Cursor

1. Prerequisito: Node.js v18+ e account Workflowy.
2. Apri il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi il server MCP come segue:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla lo stato della connessione.

Cline

1. Assicurati che Node.js v18+ sia installato; procurati le credenziali Workflowy.
2. Apri la configurazione MCP di Cline.
3. Aggiungi Workflowy MCP come segue:

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

4. Salva e riavvia il servizio.
5. Valida l’endpoint MCP.

Nota:
Usa sempre le variabili d’ambiente per le informazioni sensibili. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo all’agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “workflowy-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

In base alle tabelle sopra, Workflowy MCP è un server focalizzato con funzionalità core chiare ma privo di primitive prompt e risorse. Sono rispettate le best practice di sicurezza e la copertura degli strumenti è solida per i casi d’uso Workflowy. Il punteggio è moderato per la mancanza di funzionalità MCP avanzate.

Punteggio MCP