Todoist MCP 서버 통합

“Todoist” MCP 서버란 무엇인가요?

Todoist MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, Todoist와 통합되어 Claude와 같은 AI 어시스턴트가 자연어로 작업을 관리할 수 있도록 해줍니다. 이 서버는 AI 모델과 Todoist API 사이의 브릿지 역할을 하며, 사용자가 일상적인 언어로 작업을 생성, 수정, 완료, 삭제, 검색할 수 있게 합니다. 스마트 작업 검색, 유연한 필터링, 풍부한 작업 상세 정보와 같은 기능을 지원하여 작업 관리가 더 직관적이고 접근하기 쉬워집니다. 이를 통해 개발자는 AI 어시스턴트가 복잡한 작업 관리 업무를 원활하게 처리하도록 하여 개인 및 팀의 생산성을 높일 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• todoist_create_task
  제목, 설명, 마감일, 우선순위 등의 속성을 가진 새 작업을 생성합니다. 자연어 입력을 지원하여 손쉬운 작업 생성이 가능합니다.

• todoist_get_tasks
  마감일, 우선순위, 프로젝트별로 작업을 조회 및 필터링합니다. 자연어 날짜 필터링과 결과 제한도 지원합니다.

• todoist_update_task
  부분 이름 일치 및 자연어를 사용하여 기존 작업을 수정합니다. 내용, 설명, 마감일, 우선순위 등 속성 변경 가능.

• todoist_complete_task
  자연어 검색과 부분 이름 일치를 통해 작업을 완료 처리합니다. 완료 상태를 확인할 수 있습니다.

• todoist_delete_task
  이름으로 찾은 작업을 자연어 검색과 확인 메시지로 삭제합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자연어 기반 작업 관리
  사용자는 일상 언어로 의도를 설명하는 것만으로 Todoist에서 작업을 생성, 수정, 완료, 삭제할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

• 스마트 작업 검색
  AI 어시스턴트가 마감일, 우선순위, 프로젝트 등 속성을 바탕으로 작업을 조회 및 필터링하여, 사용자가 신속하게 관련 작업을 찾을 수 있습니다.

• 유연한 필터링 및 일괄 작업
  일괄 작업 처리 및 고급 필터링(예: 이번 주 마감 고우선 작업 등)을 지원하여 대량 작업 리스트 관리가 간편해집니다.

• AI 어시스턴트와의 원활한 통합
  AI 모델이 Todoist와 직접 상호작용할 수 있어, 대화형 또는 워크플로우 기반 생산성 도구를 구축할 수 있습니다.

• 개발자 워크플로우 향상
  개발자는 MCP를 활용하여 Todoist 작업 관리를 맞춤형 애플리케이션이나 보다 넓은 자동화 시스템에 통합할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일에 접근하세요.
3. mcpServers 섹션에 Todoist MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. claude_desktop_config.json 파일을 찾으세요.
3. Todoist MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude에서 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cursor의 설정 파일(일반적으로 JSON 파일임)을 여세요.
3. mcpServers에 Todoist MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 활성화되어 있는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 섹션에 다음을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Todoist MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

API 키 보안

TODOIST_API_TOKEN과 같은 민감한 토큰은 설정 내 환경 변수로 안전하게 저장하세요:

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

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정창을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 AI 에이전트가 도구로서 사용할 수 있습니다. “todoist"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

문서와 기능을 보면 Todoist MCP 서버는 강력한 작업 관리 도구와 명확한 설치 방법을 제공하지만, 프롬프트 및 리소스 문서가 부족합니다. 샘플링 및 Roots는 언급되지 않았습니다. 전반적으로 작업 자동화에 적합하지만, 추가 문서화가 이루어진다면 더욱 완성도가 높아질 것입니다.

MCP 점수