
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
O aplicație de tip listă de sarcini, axată pe confidențialitate și compatibilă MCP, pentru gestionarea și automatizarea sarcinilor cu AI, gata de integrare în fluxurile tale FlowHunt.
Serverul “todos” MCP este o aplicație de tip listă de sarcini care implementează Model Context Protocol (MCP), permițând interacțiunea fără întreruperi între asistenții AI și funcțiile de gestionare a sarcinilor ale aplicației. Prin expunerea unui API standardizat, compatibil MCP, acest server permite modelelor AI și chatbot-urilor să efectueze acțiuni precum crearea, citirea, actualizarea și ștergerea sarcinilor folosind comenzi în limbaj natural. Integrarea MCP face posibilă gestionarea sarcinilor atât programatic, cât și prin fluxuri de lucru AI, fără a fi necesar un cont SaaS sau un serviciu extern. Serverul utilizează stocare locală pentru persistența datelor, punând accent pe confidențialitate și ușurință în utilizare, servind totodată ca o demonstrație practică a capabilităților MCP într-un instrument real de productivitate.
Nu sunt menționate șabloane de prompt specifice în conținutul disponibil al depozitului.
Nu există o listă explicită de resurse MCP în documentația depozitului.
Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în depozit.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
pe MacOS.mcpServers
în configurare.{
"mcpServers": {
"todos": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "todos-mcp"]
}
}
}
Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cursor în depozit.
Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cline în depozit.
Securizarea cheilor API
Nu sunt furnizate informații despre securizarea cheilor API sau folosirea variabilelor de mediu în depozit.
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:
Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"todos": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “todos” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Observații |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Rezumat al funcțiilor și descriere în README.md |
Listă de Prompts | ⛔ | Nu sunt listate șabloane de prompt |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu sunt listate explicit resurse MCP |
Listă de Instrumente | ✅ | Listă completă de instrumente în README.md |
Securizarea cheilor API | ⛔ | Nu există informații despre chei API/variabile de mediu |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nu este menționat suportul pentru sampling |
Pe baza informațiilor furnizate, Serverul “todos” MCP oferă o prezentare și o listă clară de instrumente, dar nu are documentație privind resursele, șabloanele de prompt, securitatea cheilor API și funcții MCP avansate precum roots sau sampling.
Depozitul demonstrează eficient integrarea instrumentelor MCP pentru gestionarea sarcinilor, dar lipsește documentația detaliată pentru prompts, resurse și funcții MCP avansate. Instrucțiunile de configurare se limitează la Claude, fără mențiuni despre alte platforme. Per ansamblu, reprezintă un punct de pornire bun pentru aplicații MCP, dar ar beneficia de documentație extinsă și bune practici.
Are LICENȚĂ | ✅ (GPL-3.0) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ✅ |
Număr de Forks | 0 |
Număr de Stele | 0 |
Evaluare: 4/10
Motiv: Demonstrație MCP de bază solidă, cu suport bun pentru instrumente, dar documentație și integrare ecosistem limitate îi scad scorul.
Serverul Todos MCP este o aplicație de tip listă de sarcini cu un API Model Context Protocol (MCP), care permite agenților AI și chatbot-urilor să creeze, actualizeze și gestioneze sarcini programatic. Este open source, folosește stocare locală pentru confidențialitate și demonstrează integrarea MCP în scenarii reale de productivitate.
Suportă acțiuni precum listarea tuturor sarcinilor, adăugarea de sarcini noi, marcarea sarcinilor ca finalizate, actualizarea descrierilor sau a termenelor limită și filtrarea după stare sau termen (de exemplu, astăzi, săptămâna aceasta). Aceste funcții sunt expuse pentru automatizare AI sau de flux de lucru fără întreruperi.
Inserează componenta MCP în fluxul tău FlowHunt, configureaz-o cu detaliile serverului folosind JSON (vezi documentația) și conecteaz-o la agentul tău AI. Agentul tău va putea apoi accesa toate funcțiile Todos ca instrumente.
Nu. Serverul folosește stocare locală pentru persistență, astfel încât controlezi datele tale și nu este nevoie să creezi un cont extern sau să depinzi de furnizori SaaS terți.
Folosește-l pentru gestionarea personală a sarcinilor, fluxuri de lucru colaborative de echipă, automatizare a productivității, sugestii AI contextuale și sumarizarea automată a sarcinilor—totul prin limbaj natural și integrare AI.
Maximizează-ți productivitatea conectând asistenții AI la gestionarea sarcinilor cu Serverul Todos MCP. Fără conturi, fără SaaS extern—doar fluxuri de lucru automatizate, fără întreruperi.
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Serverul Todoist MCP conectează asistenții AI cu Todoist, permițând gestionarea sarcinilor în limbaj natural—creează, actualizează, finalizează și caută sarcini...
Serverul MCP any-chat-completions-mcp conectează FlowHunt și alte unelte la orice API de Chat Completion compatibil cu SDK-ul OpenAI. Permite integrarea fără pr...