Google Tasks MCP-server

Wat doet de “Google Tasks” MCP-server?

De Google Tasks MCP (Model Context Protocol) server is een gespecialiseerd hulpmiddel ontworpen om AI-assistenten te koppelen aan Google Tasks, waardoor naadloze integratie tussen AI-gedreven workflows en takenbeheer mogelijk wordt. Door Google Tasks als een MCP-server te presenteren, kunnen AI-clients taken weergeven, lezen, zoeken, aanmaken, bijwerken en verwijderen via gestandaardiseerde protocolacties. Deze integratie faciliteert automatisering en organisatie doordat ontwikkelaars of eindgebruikers hun Google Tasks-database vanuit AI-verrijkte omgevingen kunnen beheren, workflows kunnen stroomlijnen en complexer, taakgestuurd agentgedrag mogelijk wordt. De server is vooral nuttig voor wie persoonlijke of teamtaken wil automatiseren, herinneringen wil synchroniseren of aangepaste productiviteitstools wil bouwen die via veilige en gestandaardiseerde interfaces met Google Tasks communiceren.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen expliciet genoemd in de repository of documentatie.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

• Taken (gtasks:///<task_id>):
  Vertegenwoordigt individuele taken in Google Tasks. Elke resource ondersteunt het lezen van taakdetails zoals titel, status, vervaldatum, notities en andere metadata. Taken kunnen met de beschikbare tools worden weergegeven, aangemaakt, bijgewerkt of verwijderd.

Lijst van Tools

• search:
  Zoek naar taken in Google Tasks op basis van een zoekopdracht. Geeft overeenkomende taken met details terug.
• list:
  Toon alle taken in Google Tasks, met optionele paginering.
• create:
  Maak een nieuwe taak aan met optioneel een takenlijst-ID, titel, notities en vervaldatum.
• update:
  Werk de details van een bestaande taak bij, inclusief titel, notities, status of vervaldatum.
• delete:
  Verwijder een taak uit een specifieke takenlijst.
• clear:
  Wis voltooide taken uit een Google Tasks-lijst.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• Geautomatiseerd takenbeheer:
  Laat AI-assistenten automatisch taken aanmaken, bijwerken en opschonen op basis van conversatiecontext of workflowtriggers, zodat handmatige invoer vermindert.
• Workflowautomatisering voor productiviteit:
  Integreer met ontwikkelaars- of teamworkflows om Google Tasks te synchroniseren met projectmijlpalen, herinneringen of issue trackers.
• Integraties met persoonlijke assistenten:
  Laat virtuele assistenten (zoals Claude) dagelijkse to-do’s beheren, taken als voltooid markeren of gebruikers herinneren aan openstaande taken door direct met Google Tasks te communiceren.
• Ontwikkeling van aangepaste productiviteitstools:
  Ontwikkelaars kunnen AI-gestuurde dashboards of bots bouwen die Google Tasks gebruiken voor taaktracking en -beheer.
• Bulkbewerkingen op taken:
  Wis snel voltooide taken of voer massa-updates uit via AI-gestuurde logica, zodat repetitieve acties minder tijd kosten.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat Node.js is geïnstalleerd en de server is gebouwd (npm run build of npm run watch).
2. OAuth-sleutels voorbereiden: Plaats je gcp-oauth.keys.json in de hoofdmap van de repository.
3. Configuratie bewerken: Zoek het configuratiebestand van Windsurf voor MCP-servers.
4. Server toevoegen: Voeg de volgende JSON-snippet toe aan het mcpServers-object:

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

5. Opslaan & herstarten: Sla de configuratie op en herstart Windsurf om de server te laden.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige gegevens:

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

Claude

1. Vereisten: Installeer Node.js en bouw de server zoals hierboven.
2. Authenticeren: Voer npm run start auth uit en voltooi OAuth in je browser.
3. Configuratie zoeken: Bewerk het MCP-serverconfiguratiebestand van Claude.
4. Server toevoegen: Gebruik onderstaande JSON-snippet:

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

5. Herstarten & controleren: Herstart Claude en zorg dat de server beschikbaar is.

API-sleutels beveiligen

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

Cursor

1. Node.js installeren en de server bouwen.
2. OAuth instellen (zoals hierboven) en credentials voorbereiden.
3. Zoek het configuratiebestand voor MCP-servers in Cursor.
4. Voeg het volgende toe:

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

5. Opslaan, herstarten en testen.

API-sleutels beveiligen

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

Cline

1. Vereisten controleren: Node.js, server build (npm run build).
2. OAuth-sleutels en credentials voorbereiden.
3. Zoek het configuratiebestand van Cline voor MCP-servers.
4. Voeg MCP-server toe:

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

5. Opslaan, herstarten en controleren.

API-sleutels beveiligen

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “gtasks” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Tussen deze twee tabellen is Google Tasks MCP een gefocuste, praktische server met sterke tool- en resource-ondersteuning, maar zonder prompt-sjablonen en expliciete sampling/roots-ondersteuning. Op basis van de beschikbare informatie beoordeel ik deze MCP-server met een 7/10 voor praktische bruikbaarheid en volledigheid.

MCP Score