Todoist MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Todoist” MCP Server?

Todoist MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server som integreres med Todoist og gjør det mulig for AI-assistenter som Claude å håndtere oppgaver med naturlig språk. Den fungerer som en bro mellom AI-modeller og Todoist API, slik at brukere kan opprette, oppdatere, fullføre, slette og søke etter oppgaver med hverdagslig språk. Serveren legger til rette for forbedrede produktivitetsarbeidsflyter ved å gjøre oppgavehåndtering mer intuitivt og tilgjengelig, med støtte for smarte oppgavesøk, fleksibel filtrering og rike oppgavedetaljer. Ved å bruke Todoist MCP Server kan utviklere gi AI-assistenter mulighet til å håndtere komplekse oppgaveprosesser sømløst, og effektivisere både personlig og team-produktivitet.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er dokumentert i depotet.

Liste over verktøy

• todoist_create_task
  Opprett nye oppgaver med attributter som tittel, beskrivelse, forfallsdato og prioritet. Støtter naturlig språkinntasting for sømløs opprettelse.

• todoist_get_tasks
  Hent og filtrer oppgaver etter forfallsdato, prioritet eller prosjekt. Lar deg bruke naturlig språk for datofilter og begrensning på antall resultater.

• todoist_update_task
  Oppdater eksisterende oppgaver ved bruk av delvis navnesøk og naturlig språk. Endre attributter som innhold, beskrivelse, forfallsdato og prioritet.

• todoist_complete_task
  Marker oppgaver som fullført ved bruk av naturlig søk og delvis navnesøk. Bekrefter fullføringsstatus.

• todoist_delete_task
  Slett oppgaver funnet ved navn ved naturlig språksøk og bekreftelsesmelding.

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Oppgavehåndtering med naturlig språk
  Gjør det mulig for brukere å opprette, oppdatere, fullføre og slette oppgaver i Todoist ved ganske enkelt å beskrive hva de ønsker med hverdagslig språk, noe som reduserer friksjon og øker produktiviteten.

• Smart oppgavesøk
  AI-assistenter kan hente og filtrere oppgaver basert på attributter som forfallsdato, prioritet eller prosjekt, slik at brukeren raskt finner relevante oppgaver.

• Fleksibel filtrering og masseoperasjoner
  Støtter batch-operasjoner og avansert filtrering (f.eks. oppgaver med høy prioritet med forfall denne uken), forenkler håndtering av store oppgavelister.

• Sømløs integrasjon med AI-assistenter
  Lar AI-modeller samhandle direkte med Todoist, slik at det blir mulig å bygge samtale- eller arbeidsflytdrevne produktivitetsverktøy.

• Forbedrede utviklerarbeidsflyter
  Utviklere kan integrere Todoist-oppgavehåndtering i egne applikasjoner eller større arbeidsflytautomatiseringssystemer med MCP.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Gå til din Windsurf-konfigurasjonsfil.
3. Legg til Todoist MCP Server under mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at MCP-serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er gjort.
2. Finn filen claude_desktop_config.json.
3. Legg til Todoist MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilgjengelig i Claude.

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil (vanligvis en JSON-fil).
3. Sett inn Todoist MCP Server under mcpServers:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Forsikre deg om at MCP-serveren er aktiv.

Cline

1. Installer Node.js.
2. Rediger din Cline konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Sjekk at Todoist MCP Server er tilgjengelig for bruk.

Sikker håndtering av API-nøkler

Lagre sensitive nøkler som TODOIST_API_TOKEN sikkert ved å bruke miljøvariabler i konfigurasjonen:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

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

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

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

Når dette er konfigurert, vil AI-agenten kunne bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å bytte ut “todoist” med navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Ut fra tilgjengelig dokumentasjon og funksjoner tilbyr Todoist MCP Server robuste verktøy for oppgavehåndtering og tydelige oppsettinstruksjoner, men mangler dokumentasjon på prompt-maler og ressurser. Sampling og Roots er ikke nevnt. Alt i alt er denne MCP-en godt egnet for oppgaveautomatisering, men kunne hatt nytte av utvidet dokumentasjon.

MCP Score