Integracja Workflowy MCP Server

Co robi serwer „Workflowy” MCP?

Workflowy MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI programistyczną interakcję z Workflowy — popularnym narzędziem do notowania i zarządzania projektami. Dzięki interfejsowi kompatybilnemu z MCP, serwer pozwala modelom AI łączyć się z kontami Workflowy i wykonywać takie działania, jak wyszukiwanie, tworzenie, aktualizacja oraz zarządzanie węzłami (zadania, notatki, listy) bezpośrednio w Workflowy. Ta integracja pozwala programistom i agentom AI automatyzować przepływy pracy, synchronizować kamienie milowe projektów i podnosić produktywność poprzez bezproblemowe połączenie Workflowy z innymi narzędziami oraz usługami wykorzystującymi AI. Serwer korzysta z autoryzacji za pomocą nazwy użytkownika i hasła oraz jest zaprojektowany do łatwej integracji z szerszymi środowiskami deweloperskimi AI.

Lista promptów

(W repozytorium nie wspomniano o żadnych wielorazowych szablonach promptów. Sekcja pozostawiona celowo pusta.)

Lista zasobów

(W repozytorium nie wymieniono żadnych jawnych zasobów MCP. Sekcja pozostawiona celowo pusta.)

Lista narzędzi

• Wyszukiwanie węzłów: Pozwala na przeszukiwanie węzłów Workflowy na podstawie zapytań użytkownika.
• Tworzenie węzła: Umożliwia dodawanie nowych węzłów (notatek/zadań) w Workflowy.
• Aktualizacja węzła: Pozwala na modyfikację treści lub statusu istniejących węzłów Workflowy.
• Oznacz węzeł jako ukończony/nieukończony: Pozwala użytkownikowi oznaczać węzły jako ukończone lub nieukończone — dla efektywnego zarządzania zadaniami.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyzacja zarządzania projektami: Agenci AI mogą aktualizować kamienie milowe projektów, oznaczać zadania jako ukończone i sugerować nowe zadania na podstawie danych z Workflowy.
• Wyszukiwanie wiedzy: Umożliwia AI szybkie odnajdywanie i streszczanie notatek powiązanych z określonymi projektami lub tematami.
• Synchronizacja workflow: Automatyzuje synchronizację list Workflowy z innymi narzędziami lub repozytoriami kodu — status projektów pozostaje spójny.
• Sugestie zadań i planowanie: AI analizuje bieżące kamienie milowe i sugeruje kolejne kroki lub zadania w oparciu o postęp projektu.
• Spersonalizowane raportowanie: Generuje podsumowania lub raporty z danych Workflowy na potrzeby spotkań czy zestawień statusowych.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js v18+ i konto Workflowy.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Workflowy MCP Server do sekcji mcpServers w następujący sposób:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie danych logowania
Używaj zmiennych środowiskowych do danych logowania jak powyżej; nigdy nie umieszczaj ich na stałe w konfiguracji.

Claude

1. Zainstaluj Node.js v18+ i upewnij się, że masz dane logowania do Workflowy.
2. Edytuj konfigurację Claude, aby dodać:

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

3. Zapisz i zrestartuj Claude.
4. Potwierdź rejestrację serwera MCP.

Cursor

1. Wymagania: Node.js v18+ oraz konto Workflowy.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj serwer MCP tak:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź status połączenia.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js v18+ jest zainstalowany oraz masz dane logowania do Workflowy.
2. Otwórz konfigurację MCP w Cline.
3. Dodaj Workflowy MCP w następujący sposób:

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

4. Zapisz i zrestartuj usługę.
5. Zweryfikuj endpoint MCP.

Uwaga:
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych informacji. Przykład:

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

Jak użyć tego MCP we flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

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

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI zyskuje możliwość korzystania z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić “workflowy-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel Workflowy MCP to wyspecjalizowany serwer z jasno określonymi podstawowymi funkcjami, lecz bez szablonów promptów i prymitywów zasobów. Przestrzega dobrych praktyk bezpieczeństwa, a zakres narzędzi jest solidny pod kątem zastosowań Workflowy. Ocena umiarkowana ze względu na brak zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP