Workflowy MCPサーバー連携

Workflowy MCPサーバー連携

AIエージェントをWorkflowyアカウントにシームレスに接続し、FlowHunt内で自動プロジェクト管理、ノート整理、タスク完了を実現します。

「Workflowy」MCPサーバーは何をしますか?

Workflowy MCPサーバーは、AIアシスタントが人気ノート管理・プロジェクト管理ツールであるWorkflowyとプログラム的に連携できるModel Context Protocol (MCP) サーバーです。MCP互換インターフェースを通じ、AIモデルがWorkflowyアカウントに接続し、ノード(タスク、ノート、リスト)の検索・作成・更新・管理などを直接Workflowy上で実行できます。この連携により、開発者やAIエージェントはワークフロー自動化、プロジェクト進捗の同期、生産性向上を実現し、他のAI対応ツール・サービスとの橋渡しをスムーズに行えます。アクセスにはユーザー名・パスワード認証を用い、より広範なAI開発環境への統合が容易に設計されています。

プロンプト一覧

(リポジトリに再利用可能なプロンプトテンプレートは記載されていません。このセクションは意図的に空欄です。)

リソース一覧

(リポジトリに明示的なMCPリソースは記載されていません。このセクションは意図的に空欄です。)

ツール一覧

  • ノード検索: ユーザーのクエリに基づいてWorkflowyノードを検索できます。
  • ノード作成: Workflowy内に新しいノード(ノート/タスク)の作成が可能です。
  • ノード更新: 既存Workflowyノードの内容や状態を更新できます。
  • ノードを完了/未完了にマーク: タスク管理を効率化するため、ノードの完了・未完了を切り替えできます。

このMCPサーバーのユースケース

  • プロジェクト管理自動化: AIエージェントがプロジェクトの進捗更新、タスクの完了、Workflowyデータをもとに新たなタスク提案などを自動で行います。
  • 知識検索・要約: 特定プロジェクトやトピックに関連するノートをAIが迅速に検索・要約できます。
  • ワークフロー同期: Workflowyリストを他ツールやコードベースと自動同期し、プロジェクト状況を常に一貫して保ちます。
  • タスク提案・計画: 既存マイルストーンをAIが分析し、進捗に応じた次のタスクやアクションを提案します。
  • パーソナライズドレポート: Workflowyデータから会議やステータス更新用の要約・レポートを自動生成します。

セットアップ手順

Windsurf

  1. Node.js v18+ をインストールし、Workflowyアカウントを準備します。
  2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
  3. mcpServersにWorkflowy MCPサーバーを以下のように追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
  5. サーバーが正常に動作しているか確認してください。

APIキーの安全管理
上記のように認証情報は必ず環境変数で管理し、設定へ直接記載しないでください。

Claude

  1. Node.js v18+ をインストールし、Workflowy認証情報を用意します。
  2. Claudeの設定ファイルに以下を追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  3. 保存してClaudeを再起動します。
  4. MCPサーバーが登録されているか確認してください。

Cursor

  1. 必須: Node.js v18+ とWorkflowyアカウント。
  2. Cursorの設定ファイルを開きます。
  3. MCPサーバーを以下のように追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 設定を保存し、Cursorを再起動します。
  5. 接続状況を確認してください。

Cline

  1. Node.js v18+ をインストールし、Workflowy認証情報を取得します。
  2. ClineのMCP設定ファイルを開きます。
  3. 次のようにWorkflowy MCPを追加します:
    {
      "mcpServers": {
        "workflowy-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
          "env": {
            "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
            "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 設定を保存し、サービスを再起動します。
  5. MCPエンドポイントを検証してください。

注意:
認証情報などの機密情報は常に環境変数で管理してください。例:

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

このMCPをフローで使う方法

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続することから始めます。

FlowHunt MCPフロー

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。system MCP設定欄に下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "workflowy-mcp": {
    "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・能力にアクセスできるようになります。“workflowy-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLは自分のMCPサーバーのURLに置き換えてください。


概要

セクション利用可否詳細・備考
概要
プロンプト一覧リポジトリにプロンプトテンプレート無し
リソース一覧明示的なMCPリソース無し
ツール一覧ノード検索・作成・更新・完了/未完了マーク
APIキーの安全管理環境変数: WORKFLOWY_USERNAME, WORKFLOWY_PASSWORDを使用
サンプリング対応(評価上は重要度低)サンプリング機能の証拠なし

上記の表から、Workflowy MCPは明確なコア機能を備えた特化型サーバーですが、プロンプトやリソースプリミティブが不足しています。セキュリティのベストプラクティスが守られており、Workflowy用途のツールカバレッジも十分です。高度なMCP機能が足りないため、評価は中程度です。


MCPスコア

ライセンスあり✅ (MIT)
ツールが1つ以上ある
フォーク数1
スター数4

よくある質問

Workflowy MCPサーバーとは何ですか?

Workflowy MCPサーバーは、AIアシスタントをWorkflowyと接続し、自動ノート作成、プロジェクト管理、ノード管理をMCP互換インターフェース経由で可能にするModel Context Protocolサーバーです。

この連携でAIエージェントはどのような操作が可能ですか?

AIエージェントはWorkflowyノードの検索、新規ノートやタスクの作成、既存ノードの更新、タスクの完了・未完了管理など、幅広い生産性ワークフローを自動化できます。

Workflowy認証情報の安全性は?

はい。設定手順の通り、必ず環境変数を利用して認証情報を保存してください。ユーザー名やパスワードを設定ファイルに直接記載しないでください。

Workflowy MCPはどのFlowHuntワークフローでも使えますか?

もちろんです!一度設定すれば、どのFlowHuntワークフローでもWorkflowy MCPを統合でき、AIエージェントがWorkflowyのノート・タスク管理機能を活用できます。

Workflowy MCPサーバーはプロンプトテンプレートやカスタムリソースなどの高度なAI機能をサポートしますか?

現時点では、Workflowy MCPサーバーはコアとなるノード操作機能(検索、作成、更新、完了/未完了管理)を提供し、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブは備えていません。

FlowHuntとWorkflowyを連携

Workflowyへ直接アクセスし、AIワークフローを強化しましょう。Workflowy MCPサーバー経由でタスク自動化、プロジェクト管理、ノート整理が可能です。

詳細はこちら

iFlytek Workflow MCPサーバー
iFlytek Workflow MCPサーバー

iFlytek Workflow MCPサーバー

iFlytek Workflow MCPサーバーは、AIアシスタントとiFlytekのワークフロー自動化プラットフォームを統合し、Model Context Protocol(MCP)を介してビジネスおよびデータワークフローのスケジューリング、オーケストレーション、実行をシームレスに実現します。...

1 分で読める
MCP Servers Workflow Automation +3
WayStation MCPサーバー
WayStation MCPサーバー

WayStation MCPサーバー

WayStation MCPサーバーは、ClaudeやChatGPTなどのAIアシスタントをNotion、Monday、Jira、Slackなどの生産性ツールに接続するユニバーサルなリモートModel Context Protocol(MCP)サーバーです。安全でノーコードの統合ハブとして機能し、AIによる自動化やワー...

1 分で読める
AI Integrations +5
Google Workspace MCP サーバー
Google Workspace MCP サーバー

Google Workspace MCP サーバー

Google Workspace MCP サーバーは、AIエージェントや大規模言語モデルを Google Workspace サービスへ接続し、カレンダー、Gmail、ドキュメント、スプレッドシート、スライド、チャット、フォーム、ドライブとのシームレスなプログラム自動化とワークフロー統合を実現します。...

2 分で読める
AI MCP Server +6