TickTick MCP Server-integrasjon

Hva gjør “TickTick” MCP Server?

TickTick MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server designet for å integrere AI-assistenter og LLM-aktiverte verktøy med TickTicks oppgavehåndteringsplattform. Ved å eksponere TickTicks funksjoner via MCP, muliggjør den intelligente, kontekstbevisste oppgaveoperasjoner og arbeidsflytautomatisering. Utviklere og AI-klienter kan bruke denne serveren til å programmere håndtering av oppgaver, prosjekter og deloppgaver—som å opprette, oppdatere eller fullføre oppgaver—og samtidig dra nytte av TickTicks organiseringsfunksjoner. Serveren støtter sikker OAuth2-autentisering og har robust feilhåndtering, noe som gjør den egnet for å strømlinjeforme personlig produktivitet, automatisere repeterende arbeidsflyter og integrere TickTick-data direkte i andre AI-drevne plattformer eller utviklingsmiljøer.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller kodebase.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller kodebase.

Liste over verktøy

• get_task_by_ids

  • Henter en spesifikk oppgave etter prosjekt-ID og oppgave-ID. Returnerer et detaljert Task-objekt i henhold til TickTickTaskSchema.

• create_task

  • Oppretter en ny oppgave i et spesifisert prosjekt. Støtter innstilling av tittel, innhold, beskrivelse, datoer, påminnelser, prioritet og deloppgaver.

• update_task

  • Oppdaterer en eksisterende oppgave i et prosjekt. Lar deg endre alle egenskaper som er tilgjengelige ved opprettelse, inkludert oppgave- og prosjektidentifikatorer.

• complete_task

  • Marker en spesifisert oppgave som fullført i et prosjekt.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisering av oppgaver
  • Opprett og oppdater oppgaver programmessig, slik at AI-agenter kan automatisere rutiner for personlig eller team-baserte oppgavehåndtering.
• Prosjektorganisering
  • Administrer prosjekter automatisk, inkludert organisering og oppdatering av oppgaver og deloppgaver for bedre arbeidsflytsporing.
• Vanetracking
  • Bruk AI til å analysere og oppdatere gjentagende eller vane-baserte oppgaver for brukere, og støtte produktivitet og målsporing.
• Integrasjon med andre verktøy
  • Koble TickTick med andre produktivitets- eller AI-verktøy for sømløs dataflyt og sentralisert oppgavehåndtering.
• Kontekstbevisste påminnelser
  • La AI sette, oppdatere eller fullføre oppgaver basert på kontekstuelle signaler eller brukeradferd, og forbedre smarte påminnelser og varslinger.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (for eksempel config.json).
3. Legg til TickTick MCP Server-oppføringen i mcpServers-seksjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at TickTick MCP Server kjører og er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "ticktick-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TICKTICK_CLIENT_ID": "your-client-id",
        "TICKTICK_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Finn Claudes MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til TickTick MCP Server med følgende kodebit:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig.

Cursor

1. Installer Node.js som forutsetning.
2. Åpne Cursors konfigurasjonspanel eller fil.
3. Inkluder TickTick MCP Server i mcpServers-seksjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk tilkoblingen til MCP-serveren.

Cline

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Rediger Clines MCP-konfigurasjonsfil.
3. Sett inn TickTick MCP Server-konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "ticktick-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@alexarevalo9/ticktick-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringene og start Cline på nytt.
5. Test oppsettet for å sikre at MCP-serveren fungerer.

Merk: For alle plattformer bør sensitive opplysninger som API-nøkler sikres med miljøvariabler i konfigurasjonen som vist ovenfor.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

{
  "ticktick-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “ticktick-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på ovenstående gir TickTick MCP Server solid integrasjon og verktøy for oppgavehåndtering, men mangler synlige prompt-maler, eksplisitt ressurs-eksponering og sampling/roots-dokumentasjon. Konfigurasjons- og verktøydokumentasjonen er tydelig, men fraværet av prompt-/ressursdefinisjoner og avanserte MCP-funksjoner kan begrense utvidbarheten for noen brukere.

MCP-score

Vår vurdering:
TickTick MCP Server er godt dokumentert for sine primære verktøy, men mangler avanserte MCP-funksjoner og lisensieringsklarhet. Den får 5/10 for generell MCP-brukervennlighet og åpenhet, da den dekker det grunnleggende, men utelater prompt-/ressurseksponering og juridisk bruksavklaring.