「Google Tasks」MCPサーバーとは？

Google Tasks MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとGoogle Tasksをつなぐための専用ツールです。AI駆動のワークフローとタスク管理をシームレスに統合でき、Google TasksをMCPサーバーとして公開し、AIクライアントが標準化されたプロトコルアクションを通じてタスクの一覧取得・参照・検索・作成・更新・削除を直接実行できるようにします。この統合により、開発者やユーザーはAI強化環境からGoogle Tasksのデータベースを管理できるため、生産性ワークフローの効率化や、より高度なタスク駆動エージェント動作が可能となります。個人またはチームのタスク自動化、リマインダー同期、Google Tasksと連携するカスタム生産性ツールの構築を目指す方に特に有用です。

プロンプト一覧

このリポジトリやドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

• Tasks (gtasks:///<task_id>):
  Google Tasks内の個別タスクを表します。各リソースはタイトル、ステータス、期限、ノートなどの詳細情報を参照可能です。タスクの一覧取得・作成・更新・削除がツール経由で行えます。

ツール一覧

• search:
  クエリ文字列でGoogle Tasks内のタスクを検索し、一致するタスクの詳細を返します。
• list:
  Google Tasks内の全タスクを、ページネーション付きで一覧表示します。
• create:
  タスクリストID・タイトル・ノート・期限を指定して新規タスクを作成します（いずれもオプション）。
• update:
  既存タスクのタイトル・ノート・ステータス・期限などを更新します。
• delete:
  指定したタスクリストからタスクを削除します。
• clear:
  Google Tasksリストの完了済みタスクを一括クリアします。

このMCPサーバーのユースケース

• タスク管理の自動化:
  会話の文脈やワークフロートリガーに応じて、AIアシスタントが自動でタスクを作成・更新・整理し、手動入力を削減します。
• 生産性ワークフローの自動化:
  開発者やチームのワークフローと連携し、Google Tasksをプロジェクトマイルストーンやリマインダー、課題管理と同期させます。
• パーソナルアシスタント統合:
  バーチャルアシスタント（例: Claude）が日々のToDo管理、タスク完了マーク、期限リマインドなどをGoogle Tasksと直接やり取りして実現します。
• カスタム生産性ツール開発:
  開発者はGoogle Tasksを活用したAIダッシュボードやボットを構築し、タスク管理を自動化できます。
• タスクへの一括処理:
  AIロジックで完了タスクを素早くクリアしたり、大量更新を実行して繰り返し作業を効率化します。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.jsがインストールされ、サーバーがビルドされていること（npm run buildまたはnpm run watch）。
2. OAuthキーの準備: gcp-oauth.keys.jsonをリポジトリのルートに配置。
3. 設定の編集: MCPサーバー用のWindsurf設定ファイルを探します。
4. サーバー追加: mcpServersオブジェクトに以下のJSONスニペットを追加:

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

5. 保存＆再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動してサーバーを読み込みます。

APIキーの安全な管理

機密情報には環境変数を利用します:

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

Claude

1. 前提条件: 上記と同様にNode.jsインストールとサーバービルド。
2. 認証: npm run start authを実行し、ブラウザでOAuth認証を完了。
3. 設定ファイル: ClaudeのMCPサーバー設定を編集。
4. サーバー追加: 下記JSONスニペットを利用:

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

5. 再起動＆確認: Claudeを再起動し、サーバーが利用可能か確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cursor

1. Node.jsインストール およびサーバービルド。
2. OAuth（上記同様）と認証情報の準備。
3. CursorのMCPサーバー設定ファイルを探す。
4. 以下を追加:

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

5. 保存、再起動、テスト。

APIキーの安全な管理

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

Cline

1. 前提条件: Node.js・サーバービルド（npm run build）。
2. OAuthキーと認証情報を準備。
3. ClineのMCPサーバー設定を探す。
4. MCPサーバー追加:

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

5. 保存、再起動、確認。

APIキーの安全な管理

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

フロー内でこのMCPを使うには

FlowHuntでのMCP利用方法

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションに下記JSON形式でサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能をツールとして利用できます。“gtasks"はご自身のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに適宜変更してください。

概要

この2つの表を比較すると、Google Tasks MCPはツール・リソース面で強みを持つ実用志向サーバーですが、プロンプトテンプレートおよび明示的なサンプリング/rootsサポートはありません。現時点の情報から、このMCPサーバーの実用性・完成度は7/10と評価します。

MCPスコア