Todos MCP Server

Čo robí „todos“ MCP Server?

„todos“ MCP Server je aplikácia na správu zoznamu úloh, ktorá implementuje Model Context Protocol (MCP), čím umožňuje bezproblémovú interakciu medzi AI asistentmi a funkciami správy úloh aplikácie. Vďaka štandardizovanému MCP API tento server umožňuje AI modelom a chatbotom vykonávať akcie ako vytváranie, čítanie, aktualizáciu a mazanie úloh pomocou príkazov v prirodzenom jazyku. MCP integrácia umožňuje vývojárom a používateľom spravovať úlohy programovo alebo cez AI workflow bez potreby SaaS účtu či externej služby. Server používa lokálne úložisko na trvalé uchovanie údajov, zdôrazňuje súkromie a jednoduchosť, pričom slúži ako praktická ukážka MCP možností v reálnom produktívnom nástroji.

Zoznam promptov

V dostupnom obsahu repozitára nie sú uvedené žiadne konkrétne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii repozitára nie je uvedený žiadny explicitný zoznam MCP zdrojov.

Zoznam nástrojov

• Get-Todo: Získanie konkrétnej úlohy podľa jej ID.
• List-All-Todos: Zobrazenie všetkých úloh.
• List-Completed-Todos: Zobrazenie všetkých dokončených úloh.
• List-Pending-Todos: Zobrazenie všetkých čakajúcich (nedokončených) úloh.
• Add-Todo: Pridanie novej úlohy.
• Mark-Todo-Done: Označenie úlohy ako dokončenej.
• List-Due-Today: Zoznam čakajúcich úloh so splatnosťou dnes alebo po lehote.
• List-Due-This-Week: Zoznam čakajúcich úloh so splatnosťou tento týždeň alebo skôr.
• Update-Todo: Úprava popisu a/alebo termínu splnenia úlohy.

Použitie tohto MCP servera

• Osobná správa úloh: Používajte AI asistentov na pridávanie, úpravu alebo dokončenie osobných úloh cez prirodzený jazyk alebo automatizáciu a efektívne sledujte svoje každodenné úlohy.
• Kolaboratívne workflow: Integrujte s AI chatbotmi do tímového prostredia, umožnite členom tímu dopytovať, aktualizovať alebo prideľovať úlohy bez opustenia chat rozhrania.
• Automatizácia produktivity: Automatizujte opakujúce sa alebo termínované úlohy pomocou AI pre zoznam splatných úloh alebo vytváranie pripomienok.
• Kontextovo citlivá asistencia: Umožnite AI modelom navrhovať alebo spravovať úlohy podľa kontextu konverzácie či stavu projektu.
• AI sumarizácia úloh: Umožnite LLM modelom sumarizovať čakajúce, dokončené alebo oneskorené úlohy pre rýchly prehľad o stave.

Ako nastaviť

Windsurf

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.

Claude

1. Otvorte svoj konfiguračný súbor Claude, typicky v ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json na MacOS.
2. Vyhľadajte objekt mcpServers vo svojej konfigurácii.
3. Pridajte záznam pre MCP Server „todos“ nasledovne:

   {
     "mcpServers": {
       "todos": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "todos-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte súbor a reštartujte Claude.
5. Overte, že sa server zobrazuje a je dostupný vo vašom prostredí Claude.

Cursor

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cursor.

Cline

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cline.

Zabezpečenie API kľúčov

V repozitári nie sú uvedené žiadne informácie o zabezpečení API kľúčov ani o použití environmentálnych premenných.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do svojho flow a pripojte ho k AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panelu. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “todos” na skutočný názov vášho MCP servera a URL adresu na vlastnú MCP adresu.

Prehľad

Na základe poskytnutých informácií ponúka „todos“ MCP Server jasný prehľad a sadu nástrojov, ale chýba mu dokumentácia o zdrojoch, šablónach promptov, zabezpečení API kľúčov a MCP funkciách ako roots alebo sampling.

Náš názor

Repozitár efektívne demonštruje integráciu MCP nástrojov pre správu úloh, no chýba mu podrobnejšia dokumentácia pre promptové šablóny, zdroje a pokročilé MCP funkcie. Inštrukcie na nastavenie sú obmedzené na Claude, bez zmienky o iných platformách. Celkovo je to dobrý východiskový bod pre MCP aplikácie, ale ocenili by sme rozšírenú dokumentáciu a odporúčané postupy.

MCP skóre

Hodnotenie: 4/10
Dôvod: Solídna základná MCP ukážka s dobrými nástrojmi, ale obmedzená dokumentácia a integrácia do ekosystému znižujú skóre.