Todoist MCPサーバー連携

「Todoist」MCPサーバーは何をするのか？

Todoist MCPサーバーは、Todoistと統合するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。ClaudeのようなAIアシスタントが自然言語を用いてタスクの管理を行えるようになります。AIモデルとTodoist APIの橋渡し役となり、ユーザーは日常的な言葉でタスクの作成・更新・完了・削除・検索を実行できます。このサーバーは、スマートなタスク検索や柔軟なフィルタリング、リッチなタスク詳細などをサポートし、より直感的でアクセスしやすいタスク管理を実現します。Todoist MCPサーバーを活用することで、開発者はAIアシスタントによる高度なタスク管理操作をシームレスに実装でき、個人やチームの生産性を向上させます。

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リソース一覧

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ツール一覧

• todoist_create_task
  タイトル、説明、期日、優先度などの属性を指定して新しいタスクを作成します。自然言語入力によるシームレスなタスク作成に対応。

• todoist_get_tasks
  期日、優先度、プロジェクトでタスクを取得・フィルタリングできます。自然言語による日付フィルタや結果数制限も可能。

• todoist_update_task
  部分一致による名前検索と自然言語で既存タスクを更新。内容、説明、期日、優先度などの属性を変更できます。

• todoist_complete_task
  自然言語検索や部分一致による名前指定でタスクを完了にします。完了ステータスの確認も可能。

• todoist_delete_task
  名前による自然言語検索でタスクを削除。削除メッセージの確認付き。

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このMCPサーバーのユースケース

• 自然言語タスク管理
  ユーザーが日常的な言葉で意図を伝えるだけで、Todoistのタスクを作成・更新・完了・削除できます。操作の手間を減らし、生産性を向上。

• スマートタスク検索
  AIアシスタントが期日や優先度、プロジェクトなどの属性でタスクを取得・フィルタリングでき、関連タスクを素早く見つけやすくします。

• 柔軟な絞り込み・一括操作
  バッチ操作や高度な絞り込み（例：今週締切の高優先タスク）に対応し、大量タスクの管理を効率化。

• AIアシスタントとのシームレス連携
  AIモデルが直接Todoistとやり取りでき、会話型やワークフロー駆動の生産性ツール構築が可能。

• 開発者向けワークフロー強化
  開発者は独自アプリケーションや広範なワークフロー自動化システムにTodoistタスク管理を組み込めます。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルにアクセスします。
3. mcpServersセクションにTodoist MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働しアクセス可能であることを確認します。

Claude

1. Node.jsが未インストールの場合はインストールします。
2. claude_desktop_config.jsonを探します。
3. Todoist MCPサーバー設定を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. ファイルを保存し、Claude Desktopを再起動します。
5. Claude上でサーバーが利用可能か確認します。

Cursor

1. Node.jsをインストールします。
2. Cursorの設定ファイル（通常はJSON）を開きます。
3. mcpServersにTodoist MCPサーバーを挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. MCPサーバーがアクティブであることを確認します。

Cline

1. Node.jsをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. mcpServersセクションに以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "todoist": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
         "env": {
           "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存しClineを再起動します。
5. Todoist MCPサーバーが利用可能か確認します。

APIキーの安全な管理

TODOIST_API_TOKENのような機密トークンは、設定内で環境変数として安全に保管してください。

{
  "mcpServers": {
    "todoist": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@abhiz123/todoist-mcp-server"],
      "env": {
        "TODOIST_API_TOKEN": "your_api_token_here"
      }
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを使う

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

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPのすべての機能をツールとして利用できるようになります。“todoist"を実際のMCPサーバー名に、URLをご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

ドキュメント・機能ともにTodoist MCPサーバーは堅牢なタスク管理ツールと明快なセットアップ手順を提供していますが、プロンプトやリソースのドキュメントは不足しています。サンプリングやRootsの記載もありません。全体として自動タスク管理には適したMCPですが、さらにドキュメントの充実が望まれます。

MCPスコア