Google Tasks MCP Server

Ce face serverul MCP „Google Tasks”?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server este un instrument specializat creat pentru a conecta asistenții AI cu Google Tasks, permițând integrarea fără probleme între fluxurile de lucru conduse de AI și managementul sarcinilor. Expunând Google Tasks ca server MCP, permite clienților AI să listeze, citească, caute, creeze, actualizeze și să șteargă sarcini direct prin acțiuni standardizate de protocol. Această integrare ușurează automatizarea și organizarea, permițând dezvoltatorilor sau utilizatorilor finali să gestioneze baza de date Google Tasks direct din medii îmbunătățite AI, eficientizând fluxurile de productivitate și permițând comportamente agentice mai complexe bazate pe sarcini. Serverul este deosebit de util pentru cei care doresc să automatizeze gestionarea sarcinilor personale sau de echipă, să sincronizeze mementouri sau să construiască instrumente personalizate de productivitate care interacționează cu Google Tasks prin interfețe sigure și standardizate.

Lista template-urilor de prompturi

Nu există template-uri de prompt menționate explicit în repository sau documentație.

Lista resurselor

• Tasks (gtasks:///<task_id>):
  Reprezintă sarcini individuale din Google Tasks. Fiecare resursă permite citirea detaliilor sarcinii precum titlul, statusul, data scadentă, notițele și alte metadate. Sarcinile pot fi listate, create, actualizate sau șterse folosind instrumentele furnizate.

Lista instrumentelor

• search:
  Caută sarcini în Google Tasks după un string de căutare. Returnează sarcinile potrivite cu detalii.
• list:
  Listează toate sarcinile din Google Tasks, cu opțiune de paginare.
• create:
  Creează o sarcină nouă cu opțional ID listă, titlu, notițe și dată scadentă.
• update:
  Actualizează detaliile unei sarcini existente, inclusiv titlul, notițele, statusul sau data scadentă.
• delete:
  Șterge o sarcină dintr-o anumită listă de sarcini.
• clear:
  Curăță sarcinile finalizate dintr-o listă Google Tasks.

Exemple de utilizare ale acestui server MCP

• Gestionare automată a sarcinilor:
  Permite asistenților AI să creeze, actualizeze și să curețe automat sarcini pe baza contextului conversațional sau a triggerelor din fluxurile de lucru, reducând introducerea manuală a sarcinilor.
• Automatizare a fluxurilor de productivitate:
  Integrează-te cu fluxuri de dezvoltare sau de echipă pentru a sincroniza Google Tasks cu jaloane de proiect, mementouri sau sisteme de urmărire a problemelor.
• Integrări asistent personal:
  Permite asistenților virtuali (precum Claude) să gestioneze activitățile zilnice, să marcheze sarcini ca finalizate sau să amintească utilizatorilor despre scadențe, interacționând direct cu Google Tasks.
• Dezvoltare de instrumente personalizate de productivitate:
  Dezvoltatorii pot construi dashboard-uri sau boți AI care folosesc Google Tasks pentru urmărirea și gestionarea sarcinilor.
• Operațiuni de masă asupra sarcinilor:
  Curăță rapid sarcinile finalizate sau realizează actualizări în masă folosind logică AI, economisind timp pentru acțiuni repetitive.

Cum se configurează

Windsurf

1. Prerechizite: Asigură-te că Node.js este instalat și serverul este construit (npm run build sau npm run watch).
2. Pregătește cheile OAuth: Pune gcp-oauth.keys.json în rădăcina repository-ului.
3. Editează configurația: Găsește fișierul de configurare al lui Windsurf pentru serverele MCP.
4. Adaugă serverul: Inserează următorul snippet JSON în obiectul mcpServers:

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

5. Salvează & repornește: Salvează configurația și repornește Windsurf pentru a încărca serverul.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru datele sensibile:

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

Claude

1. Prerechizite: Instalează Node.js și construiește serverul ca mai sus.
2. Autentificare: Rulează npm run start auth și finalizează OAuth în browser.
3. Găsește configurația: Editează configurația serverului MCP din Claude.
4. Adaugă serverul: Folosește snippet-ul JSON de mai jos:

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

5. Repornește & verifică: Repornește Claude și asigură-te că serverul este disponibil.

Securizarea cheilor API

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

Cursor

1. Instalează Node.js și construiește serverul.
2. Configurează OAuth (ca mai sus) și credențialele.
3. Găsește fișierul de configurare MCP server din Cursor.
4. Inserează următorul cod:

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

5. Salvează, repornește și testează.

Securizarea cheilor API

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

Cline

1. Asigură-te de prerechizite: Node.js, server construit (npm run build).
2. Pregătește cheile și credențialele OAuth.
3. Găsește configurația MCP din Cline.
4. Adaugă serverul MCP:

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

5. Salvează, repornește și verifică.

Securizarea cheilor API

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “gtasks” cu numele efectiv al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Dintre aceste două tabele, Google Tasks MCP este un server concentrat, practic, cu suport solid pentru instrumente și resurse, dar fără template-uri de prompt sau suport explicit pentru sampling/roots. Pe baza informațiilor disponibile, aș evalua acest server MCP la 7/10 pentru utilitate practică și completitudine.

Scor MCP