Workflowy MCP-serverintegrasjon

Hva gjør “Workflowy” MCP-serveren?

Workflowy MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-server som lar AI-assistenter samhandle programmatisk med Workflowy, et populært verktøy for notatskriving og prosjektstyring. Ved å tilby et MCP-kompatibelt grensesnitt gir denne serveren AI-modeller mulighet til å koble seg til Workflowy-kontoer og utføre handlinger som å søke, opprette, oppdatere og administrere noder (oppgaver, notater, lister) direkte i Workflowy. Denne integrasjonen gir utviklere og AI-agenter mulighet til å automatisere arbeidsflyter, synkronisere prosjektmilepæler og øke produktiviteten ved å koble Workflowy sømløst med andre AI-drevne verktøy og tjenester. Serveren bruker autentisering med brukernavn og passord for tilgang og er laget for å enkelt kunne integreres i større AI-utviklingsmiljøer.

Liste over prompt-maler

(Ingen gjenbrukbare prompt-maler ble nevnt i depotet. Denne seksjonen er med vilje tom.)

Liste over ressurser

(Ingen eksplisitte MCP-ressurser ble listet i depotet. Denne seksjonen er med vilje tom.)

Liste over verktøy

• Søk i noder: Muliggjør søk gjennom Workflowy-noder basert på brukerforespørsler.
• Opprett node: Lar deg opprette nye noder (notater/oppgaver) i Workflowy.
• Oppdater node: Tillater oppdatering av innhold eller status på eksisterende Workflowy-noder.
• Merk node som fullført/ufullført: Lar brukeren merke noder som enten fullført eller ikke fullført for effektiv oppgavehåndtering.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisering av prosjektstyring: AI-agenter kan oppdatere prosjektmilepæler, merke oppgaver som fullførte og foreslå nye oppgaver basert på Workflowy-data.
• Kunnskapshenting: Gir AI mulighet til raskt å finne og oppsummere notater relatert til bestemte prosjekter eller temaer.
• Arbeidsflytsynkronisering: Automatiserer synkronisering av Workflowy-lister med andre verktøy eller kodebaser, og holder prosjektstatus oppdatert.
• Oppgaveforslag og planlegging: AI kan analysere eksisterende milepæler og foreslå neste trinn eller oppgaver basert på prosjektfremdrift.
• Personlige rapporter: Genererer sammendrag eller rapporter fra Workflowy-data til møter eller statusoppdateringer.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har installert Node.js v18+ og har en Workflowy-konto.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Workflowy MCP-serveren i mcpServers med:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringer og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Sikre API-nøkler
Bruk miljøvariabler for innloggingsinformasjon som vist ovenfor; aldri hardkod disse i konfigurasjonen.

Claude

1. Installer Node.js v18+ og sørg for Workflowy-innloggingsinformasjon.
2. Rediger Claude-konfigurasjonen til å inkludere:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

3. Lagre og start Claude på nytt.
4. Bekreft at MCP-serveren er registrert.

Cursor

1. Forutsetning: Node.js v18+ og Workflowy-konto.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Legg til MCP-serveren slik:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk tilkoblingsstatus.

Cline

1. Sørg for at Node.js v18+ er installert; skaff Workflowy-innloggingsinformasjon.
2. Åpne Clines MCP-konfigurasjon.
3. Legg til Workflowy MCP slik:

   {
     "mcpServers": {
       "workflowy-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-workflowy@latest", "server", "start"],
         "env": {
           "WORKFLOWY_USERNAME": "your_username",
           "WORKFLOWY_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start tjenesten på nytt.
5. Valider MCP-endepunktet.

Merk:
Bruk alltid miljøvariabler for sensitiv informasjon. Eksempel:

{
  "env": {
    "WORKFLOWY_USERNAME": "${WORKFLOWY_USERNAME}",
    "WORKFLOWY_PASSWORD": "${WORKFLOWY_PASSWORD}"
  }
}

Slik bruker du denne MCP-serveren i flows

Bruke 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:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Basert på tabellen over er Workflowy MCP en fokusert server med tydelig kjernefunksjonalitet, men mangler prompt- og ressursprimitiver. Sikkerhetspraksis er fulgt, og verktøysdekningen er god for Workflowy-bruksområder. Poengsummen er moderat grunnet manglende avanserte MCP-funksjoner.

MCP-score