Integracja Todoist MCP Server

Co robi “Todoist” MCP Server?

Todoist MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który integruje się z Todoist, umożliwiając asystentom AI, takim jak Claude, zarządzanie zadaniami za pomocą naturalnego języka. Działa jako pomost pomiędzy modelami AI a API Todoist, pozwalając użytkownikom na tworzenie, aktualizację, kończenie, usuwanie oraz wyszukiwanie zadań przy użyciu codziennego języka. Serwer usprawnia przepływy pracy związane z produktywnością, czyniąc zarządzanie zadaniami bardziej intuicyjnym i dostępnym, wspierając takie funkcje jak inteligentne wyszukiwanie zadań, elastyczne filtrowanie czy szczegółowe informacje o zadaniach. Dzięki Todoist MCP Server deweloperzy mogą umożliwić asystentom AI sprawne wykonywanie skomplikowanych operacji związanych z zadaniami, usprawniając produktywność osobistą i zespołową.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych wyraźnych zasobów.

Lista narzędzi

• todoist_create_task
  Tworzenie nowych zadań z atrybutami, takimi jak tytuł, opis, data wykonania i priorytet. Obsługuje wprowadzanie w naturalnym języku dla płynnego tworzenia zadań.

• todoist_get_tasks
  Pobieranie i filtrowanie zadań według daty wykonania, priorytetu lub projektu. Umożliwia filtrowanie daty w naturalnym języku i limitowanie wyników.

• todoist_update_task
  Aktualizacja istniejących zadań przy użyciu częściowego dopasowania nazwy i naturalnego języka. Modyfikacja atrybutów takich jak treść, opis, data wykonania i priorytet.

• todoist_complete_task
  Oznaczanie zadań jako ukończone przy użyciu wyszukiwania w naturalnym języku i częściowego dopasowania nazwy. Potwierdza status ukończenia.

• todoist_delete_task
  Usuwanie zadań znalezionych po nazwie przy użyciu wyszukiwania w naturalnym języku i komunikatu potwierdzającego.

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

• Zarządzanie zadaniami w naturalnym języku
  Umożliwia użytkownikom tworzenie, aktualizowanie, kończenie i usuwanie zadań w Todoist, po prostu opisując swoje zamiary w codziennym języku, co redukuje bariery i zwiększa produktywność.

• Inteligentne wyszukiwanie zadań
  Asystenci AI mogą pobierać i filtrować zadania na podstawie takich atrybutów jak data wykonania, priorytet czy projekt, co ułatwia użytkownikom szybkie znalezienie istotnych zadań.

• Elastyczne filtrowanie i operacje zbiorcze
  Wspiera operacje na wielu zadaniach jednocześnie oraz zaawansowane filtrowanie (np. zadania o wysokim priorytecie na ten tydzień), usprawniając zarządzanie dużymi listami zadań.

• Płynna integracja z asystentami AI
  Pozwala modelom AI na bezpośrednią interakcję z Todoist, umożliwiając budowę konwersacyjnych lub opartych na przepływach narzędzi produktywności.

• Lepsze przepływy dla deweloperów
  Programiści mogą integrować zarządzanie zadaniami Todoist z własnymi aplikacjami lub szerszymi systemami automatyzacji przepływów pracy przy użyciu MCP.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Todoist MCP Server w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy MCP server działa i jest dostępny.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj plik claude_desktop_config.json.
3. Dodaj konfigurację Todoist MCP Server:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Claude Desktop.
5. Potwierdź dostępność serwera w Claude.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor (zazwyczaj plik JSON).
3. Wstaw Todoist MCP Server do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Upewnij się, że MCP server jest aktywny.

Cline

1. Zainstaluj Node.js.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj poniższe do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź, czy Todoist MCP Server jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj wrażliwe tokeny, takie jak TODOIST_API_TOKEN, bezpiecznie, korzystając ze zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

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

Jak użyć tego MCP w flow

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “todoist” na faktyczną nazwę twojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji i funkcji, Todoist MCP Server oferuje solidne narzędzia do zarządzania zadaniami i jasne instrukcje konfiguracji, ale brakuje dokumentacji dotyczącej promptów i zasobów. Sampling i Roots nie są wspomniane. Ogólnie ten MCP doskonale nadaje się do automatyzacji zadań, lecz mógłby zostać rozszerzony o dodatkową dokumentację.

Ocena MCP