“Google Tasks” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Google Tasks MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트를 Google Tasks와 연결하기 위해 설계된 특화 도구입니다. 이를 통해 AI 기반 워크플로우와 작업 관리 간의 원활한 통합이 가능합니다. Google Tasks를 MCP 서버로 노출함으로써 AI 클라이언트는 표준화된 프로토콜 액션을 통해 작업을 나열, 읽기, 검색, 생성, 수정, 삭제할 수 있습니다. 이 통합은 개발자나 최종 사용자가 AI 환경 내에서 Google Tasks 데이터베이스를 관리할 수 있게 하여 생산성 워크플로우를 간소화하고 복잡한 작업 중심의 에이전틱 행동을 구현할 수 있도록 지원합니다. 이 서버는 개인 또는 팀의 작업 관리를 자동화하거나, 리마인더를 동기화하거나, Google Tasks와 상호 작용하는 맞춤형 생산성 도구를 구축하려는 분들에게 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서상에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

• 작업 (gtasks:///<task_id>):
  Google Tasks의 개별 작업을 나타냅니다. 각 리소스는 제목, 상태, 마감일, 메모 등 다양한 메타데이터의 읽기를 지원합니다. 제공된 도구를 통해 작업을 목록화, 생성, 수정, 삭제할 수 있습니다.

도구 목록

• search:
  쿼리 문자열로 Google Tasks에서 작업을 검색합니다. 일치하는 작업과 세부 정보를 반환합니다.
• list:
  Google Tasks의 모든 작업을 선택적으로 페이지네이션하여 나열합니다.
• create:
  작업 리스트 ID, 제목, 메모, 마감일을 선택적으로 지정하여 새 작업을 생성합니다.
• update:
  기존 작업의 제목, 메모, 상태, 마감일 등의 세부 정보를 수정합니다.
• delete:
  특정 작업 리스트에서 작업을 삭제합니다.
• clear:
  Google Tasks 리스트에서 완료된 작업을 정리합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 작업 자동 관리:
  AI 어시스턴트가 대화 맥락이나 워크플로우 트리거에 따라 작업을 자동으로 생성, 수정, 정리하여 수동 입력을 줄입니다.
• 생산성 워크플로우 자동화:
  개발자 또는 팀의 워크플로우와 통합하여 Google Tasks를 프로젝트 마일스톤, 리마인더, 이슈 트래커와 동기화할 수 있습니다.
• 개인 어시스턴트 통합:
  Claude와 같은 가상 어시스턴트가 일상 할 일 관리, 작업 완료 표시, 마감 작업 알림을 Google Tasks와 직접 상호작용하여 수행할 수 있습니다.
• 맞춤형 생산성 도구 개발:
  개발자는 Google Tasks 기반의 작업 추적 및 관리를 지원하는 AI 대시보드나 봇을 구축할 수 있습니다.
• 작업 대량 처리:
  AI 기반 논리로 완료된 작업을 빠르게 정리하거나 대량 업데이트하여 반복 작업 시간을 절약할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있고 서버가 빌드되어 있는지 확인하세요(npm run build 또는 npm run watch).
2. OAuth 키 준비: gcp-oauth.keys.json을 저장소 루트에 위치시키세요.
3. 구성 파일 편집: Windsurf의 MCP 서버용 구성 파일을 찾으세요.
4. 서버 추가: 아래 JSON 스니펫을 mcpServers 객체에 삽입하세요:

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

5. 저장 및 재시작: 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하여 서버를 로드하세요.

API 키 보안 설정

민감한 데이터는 환경 변수로 사용하세요:

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

Claude

1. 사전 준비: 위와 같이 Node.js 설치 및 서버 빌드.
2. 인증: npm run start auth 실행 후 브라우저에서 OAuth를 완료하세요.
3. 구성 파일 찾기: Claude의 MCP 서버 구성 파일을 편집하세요.
4. 서버 추가: 아래 JSON 스니펫을 사용하세요:

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

5. 재시작 및 확인: Claude를 재시작하고 서버 가용성을 확인하세요.

API 키 보안 설정

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

Cursor

1. Node.js 설치 및 서버 빌드.
2. OAuth 및 자격 증명 준비(위와 동일).
3. Cursor의 MCP 서버 구성 파일을 찾으세요.
4. 다음 내용 삽입:

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

5. 저장, 재시작, 테스트.

API 키 보안 설정

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

Cline

1. 사전 준비 확인: Node.js, 서버 빌드(npm run build).
2. OAuth 키 및 자격 증명 준비.
3. Cline용 MCP 서버 구성 파일 찾기.
4. MCP 서버 추가:

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

5. 저장, 재시작, 확인.

API 키 보안 설정

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

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “gtasks"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

두 표를 종합하면, Google Tasks MCP는 도구와 리소스 지원이 강력한 실용적 서버이며, 프롬프트 템플릿 및 명시적 샘플링/루트 지원은 부족합니다. 제공된 정보를 바탕으로 실용성과 완성도 측면에서 이 MCP 서버를 7/10으로 평가합니다.

MCP 점수