
Google Analytics MCP 서버
Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Google Analytics 4(GA4) 데이터를 AI 어시스턴트 및 개발자 도구와 통합하세요. Google Analytics MCP 서버는 자연어 쿼리, 자동 보고서 생성, FlowHunt, Claude, Cursor, W...
FlowHunt는 귀하의 내부 시스템과 AI 도구 사이에 추가 보안 계층을 제공하여 MCP 서버에서 액세스할 수 있는 도구를 세밀하게 제어할 수 있습니다. 저희 인프라에서 호스팅되는 MCP 서버는 FlowHunt의 챗봇뿐만 아니라 ChatGPT, Claude 및 다양한 AI 편집기와 같은 인기 있는 AI 플랫폼과 원활하게 통합될 수 있습니다.
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.
저장소 또는 문서상에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.
gtasks:///<task_id>):npm run build 또는 npm run watch).gcp-oauth.keys.json을 저장소 루트에 위치시키세요.mcpServers 객체에 삽입하세요:{
"mcpServers": {
"gtasks": {
"command": "/opt/homebrew/bin/node",
"args": [
"{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
]
}
}
}
민감한 데이터는 환경 변수로 사용하세요:
{
"env": {
"GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
"GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
},
"inputs": {
...
}
}
npm run start auth 실행 후 브라우저에서 OAuth를 완료하세요.{
"mcpServers": {
"gtasks": {
"command": "/opt/homebrew/bin/node",
"args": [
"{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
]
}
}
}
{
"env": {
"GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
"GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
}
{
"mcpServers": {
"gtasks": {
"command": "/opt/homebrew/bin/node",
"args": [
"{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
]
}
}
}
{
"env": {
"GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
"GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
}
npm run build).{
"mcpServers": {
"gtasks": {
"command": "/opt/homebrew/bin/node",
"args": [
"{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
]
}
}
}
{
"env": {
"GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
"GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
}
}
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.
| 섹션 | 지원 여부 | 세부 내용/비고 |
|---|---|---|
| 개요 | ✅ | |
| 프롬프트 목록 | ⛔ | 명시적 프롬프트 템플릿 없음 |
| 리소스 목록 | ✅ | 개별 Google Tasks 리소스 |
| 도구 목록 | ✅ | 6개 도구: search, list, create, update, delete, clear |
| API 키 보안 설정 | ✅ | 구성 내 환경 변수로 |
| 샘플링 지원(평가에 큰 영향 없음) | ⛔ | 언급 없음 |
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.
| 라이선스 존재 | ✅ (MIT) |
|---|---|
| 도구 1개 이상 보유 | ✅ |
| 포크 수 | 18 |
| 스타 수 | 60 |
AI 기반 Google Tasks 관리로 생산성을 혁신하세요—FlowHunt의 MCP 통합으로 워크플로우를 자동화, 조직화, 향상할 수 있습니다.

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