Google Tasks MCP Server

Čo robí “Google Tasks” MCP Server?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server je špecializovaný nástroj navrhnutý na prepojenie AI asistentov s Google Tasks, čo umožňuje bezproblémovú integráciu medzi AI-riadenými workflow a správou úloh. Vystavením Google Tasks ako MCP servera umožňuje AI klientom vypisovať, čítať, vyhľadávať, vytvárať, upravovať a mazať úlohy priamo prostredníctvom štandardizovaných protokolových akcií. Táto integrácia zjednodušuje automatizáciu a organizáciu tým, že umožňuje vývojárom alebo koncovým používateľom spravovať svoju databázu Google Tasks priamo v AI prostrediach, zefektívňuje workflow a umožňuje komplexnejšie agentické správanie riadené úlohami. Server je obzvlášť užitočný pre tých, ktorí chcú automatizovať správu osobných alebo tímových úloh, synchronizovať pripomienky alebo vytvárať vlastné produktívne nástroje, ktoré komunikujú s Google Tasks cez bezpečné a štandardizované rozhrania.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii nie sú výslovne uvedené šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• Úlohy (gtasks:///<task_id>):
  Predstavujú jednotlivé úlohy v Google Tasks. Každý zdroj podporuje čítanie detailov úlohy, ako sú názov, stav, termín, poznámky a ďalšie metadáta. Úlohy možno vypisovať, vytvárať, aktualizovať alebo mazať pomocou dostupných nástrojov.

Zoznam nástrojov

• search:
  Vyhľadávanie úloh v Google Tasks podľa dotazu. Vracia zodpovedajúce úlohy s detailami.
• list:
  Vypíše všetky úlohy v Google Tasks, s voliteľným stránkovaním.
• create:
  Vytvorí novú úlohu s voliteľným ID zoznamu úloh, názvom, poznámkami a termínom.
• update:
  Aktualizuje údaje existujúcej úlohy vrátane názvu, poznámok, stavu alebo termínu.
• delete:
  Odstráni úlohu z konkrétneho zoznamu úloh.
• clear:
  Vymaže dokončené úlohy zo zoznamu Google Tasks.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Automatizovaná správa úloh:
  Umožnite AI asistentom automaticky vytvárať, aktualizovať a čistiť úlohy na základe konverzačného kontextu alebo workflow spúšťačov, čím znížite manuálne zadávanie úloh.
• Automatizácia produktívnych workflow:
  Integrujte s vývojárskymi alebo tímovými workflow na synchronizáciu Google Tasks s projektovými míľnikmi, pripomienkami alebo issue trackermi.
• Integrácie osobných asistentov:
  Umožnite virtuálnym asistentom (ako Claude) spravovať denné úlohy, označovať úlohy ako hotové alebo pripomínať termíny priamo cez Google Tasks.
• Vývoj vlastných produktívnych nástrojov:
  Vývojári môžu zostaviť AI panely alebo botov využívajúcich Google Tasks na sledovanie a správu úloh.
• Hromadné operácie s úlohami:
  Rýchlo vymažte dokončené úlohy alebo vykonajte hromadné aktualizácie pomocou AI logiky, čím ušetríte čas pri opakovaných úkonoch.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a server je zostavený (npm run build alebo npm run watch).
2. Pripravte OAuth kľúče: Umiestnite váš gcp-oauth.keys.json do koreňa repozitára.
3. Upravte konfiguráciu: Nájdite konfiguračný súbor Windsurf pre MCP servery.
4. Pridajte server: Vložte nasledujúci JSON úryvok do objektu mcpServers:

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

5. Uložte a reštartujte: Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf, aby sa načítal server.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné pre citlivé údaje:

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

Claude

1. Predpoklady: Nainštalujte Node.js a zostavte server ako vyššie.
2. Autentifikácia: Spustite npm run start auth a dokončite OAuth vo vašom prehliadači.
3. Nájdite konfiguráciu: Upravte konfiguračný súbor MCP servera pre Claude.
4. Pridajte server: Použite nižšie uvedený JSON úryvok:

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

5. Reštartujte a overte: Reštartujte Claude a uistite sa, že server je dostupný.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a zostavte server.
2. Nastavte OAuth (ako vyššie) a údaje.
3. Nájdite konfiguračný súbor MCP serverov v Cursor.
4. Vložte nasledovné:

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

5. Uložte, reštartujte a otestujte.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cline

1. Uistite sa o predpokladoch: Node.js, zostavenie servera (npm run build).
2. Pripravte OAuth kľúče a údaje.
3. Nájdite konfiguráciu pre MCP servery v Cline.
4. Pridajte MCP server:

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

5. Uložte, reštartujte a overte.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili konfiguračný panel. V časti systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “gtasks” za skutočný názov vášho MCP servera a URL za vašu adresu MCP servera.

Prehľad

V porovnaní s inými tabuľkami je Google Tasks MCP zameraný, praktický server so silnou podporou nástrojov a zdrojov, ale chýbajú mu prompt šablóny a explicitná podpora sampling/roots. Na základe dostupných informácií by som tento MCP server ohodnotil na 7/10 za praktickú užitočnosť a kompletnosť.

MCP skóre