Google Tasks MCP Server

Co robi MCP Server “Google Tasks”?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server to specjalistyczne narzędzie zaprojektowane do łączenia asystentów AI z Google Tasks, umożliwiające płynną integrację workflow opartych na AI z zarządzaniem zadaniami. Udostępniając Google Tasks jako serwer MCP, pozwala klientom AI na listowanie, odczytywanie, wyszukiwanie, tworzenie, aktualizowanie i usuwanie zadań bezpośrednio poprzez ustandaryzowane akcje protokołu. Ta integracja umożliwia automatyzację i organizację poprzez zarządzanie bazą zadań Google Tasks z poziomu środowisk wspartych AI, usprawniając workflow produktywności i pozwalając na bardziej złożone, zadaniowe zachowania agentowe. Serwer jest szczególnie przydatny dla osób chcących zautomatyzować zarządzanie zadaniami osobistymi lub zespołowymi, synchronizować przypomnienia lub budować własne narzędzia produktywności komunikujące się z Google Tasks poprzez bezpieczne i standaryzowane interfejsy.

Lista Promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono szablonów promptów.

Lista Zasobów

• Zadania (gtasks:///<task_id>):
  Reprezentuje pojedyncze zadania w Google Tasks. Każdy zasób pozwala odczytać szczegóły zadania, takie jak tytuł, status, termin realizacji, notatki i inne metadane. Zadania można listować, tworzyć, aktualizować lub usuwać za pomocą dostępnych narzędzi.

Lista Narzędzi

• search:
  Wyszukiwanie zadań w Google Tasks wg zapytania. Zwraca pasujące zadania ze szczegółami.
• list:
  Listuje wszystkie zadania w Google Tasks, z opcjonalną paginacją.
• create:
  Tworzy nowe zadanie z opcjonalnym ID listy zadań, tytułem, notatkami i terminem realizacji.
• update:
  Aktualizuje szczegóły istniejącego zadania, w tym tytuł, notatki, status lub termin.
• delete:
  Usuwa zadanie z określonej listy zadań.
• clear:
  Czyści ukończone zadania z listy Google Tasks.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zautomatyzowane zarządzanie zadaniami:
  Pozwól asystentom AI automatycznie tworzyć, aktualizować i usuwać zadania na podstawie kontekstu rozmowy lub wyzwalaczy workflow, ograniczając ręczne wprowadzanie zadań.
• Automatyzacja workflow produktywności:
  Integruj z workflow developera lub zespołu, aby synchronizować Google Tasks z kamieniami milowymi projektów, przypomnieniami czy trackerami zgłoszeń.
• Integracje z osobistym asystentem:
  Pozwól wirtualnym asystentom (np. Claude) zarządzać codziennymi zadaniami, oznaczać je jako ukończone lub przypominać o terminach, poprzez bezpośrednią interakcję z Google Tasks.
• Tworzenie własnych narzędzi produktywności:
  Programiści mogą budować AI-boty lub dashboardy korzystające z Google Tasks do śledzenia i zarządzania zadaniami.
• Masowe operacje na zadaniach:
  Szybko czyść ukończone zadania lub wykonuj masowe aktualizacje dzięki logice AI, oszczędzając czas na powtarzalnych działaniach.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania: Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany oraz serwer został zbudowany (npm run build lub npm run watch).
2. Przygotuj klucze OAuth: Umieść plik gcp-oauth.keys.json w katalogu głównym repozytorium.
3. Edytuj konfigurację: Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf dla serwerów MCP.
4. Dodaj serwer: Wstaw poniższy fragment JSON do obiektu mcpServers:

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

5. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf, aby załadować serwer.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych dla danych wrażliwych:

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

Claude

1. Wymagania: Zainstaluj Node.js i zbuduj serwer jak wyżej.
2. Autoryzacja: Uruchom npm run start auth i dokończ OAuth w przeglądarce.
3. Znajdź konfigurację: Edytuj konfigurację serwera MCP Claude.
4. Dodaj serwer: Użyj poniższego fragmentu JSON:

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

5. Restart i weryfikacja: Zrestartuj Claude i upewnij się, że serwer jest dostępny.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i zbuduj serwer.
2. Przygotuj OAuth (jak wyżej) oraz dane uwierzytelniające.
3. Znajdź plik konfiguracyjny serwerów MCP w Cursor.
4. Dodaj poniższy fragment:

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

5. Zapisz, zrestartuj i przetestuj.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

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

Cline

1. Wymagania: Node.js, zbudowany serwer (npm run build).
2. Przygotuj klucze OAuth oraz dane uwierzytelniające.
3. Zlokalizuj konfigurację MCP serwera w Cline.
4. Dodaj serwer MCP:

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

5. Zapisz, zrestartuj i zweryfikuj.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

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

Jak używać tego MCP we flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “gtasks” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na swój serwer MCP.

Przegląd

Spośród tych dwóch tabel Google Tasks MCP to skupiony, praktyczny serwer z bogatym wsparciem narzędzi i zasobów, lecz bez szablonów promptów i jawnego wsparcia sampling/roots. Na podstawie dostępnych informacji oceniam ten serwer MCP na 7/10 pod względem praktycznej użyteczności i kompletności.

Ocena MCP