Integrácia Workflowy MCP servera

Čo robí “Workflowy” MCP server?

Workflowy MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), ktorý umožňuje AI asistentom programovo pracovať s Workflowy, populárnym nástrojom na zapisovanie poznámok a správu projektov. Vďaka rozhraniu kompatibilnému s MCP umožňuje tento server AI modelom pripojiť sa k Workflowy účtom a vykonávať úkony ako vyhľadávanie, vytváranie, aktualizovanie a spravovanie uzlov (úloh, poznámok, zoznamov) priamo vo Workflowy. Táto integrácia umožňuje vývojárom a AI agentom automatizovať pracovné toky, synchronizovať projektové míľniky a zvýšiť produktivitu plynulým prepojením Workflowy s ďalšími AI nástrojmi a službami. Server využíva autentifikáciu cez používateľské meno a heslo a je navrhnutý pre jednoduchú integráciu do širších AI vývojových prostredí.

Zoznam promptov

(V repozitári neboli spomenuté žiadne znovupoužiteľné šablóny promptov. Táto sekcia je zámerne prázdna.)

Zoznam zdrojov

(V repozitári neboli uvedené žiadne explicitné MCP zdroje. Táto sekcia je zámerne prázdna.)

Zoznam nástrojov

• Vyhľadávanie uzlov: Umožňuje vyhľadávať v uzloch Workflowy na základe užívateľských dopytov.
• Vytvorenie uzla: Umožňuje vytváranie nových uzlov (poznámok/úloh) vo Workflowy.
• Aktualizácia uzla: Umožňuje aktualizovať obsah alebo stav existujúcich Workflowy uzlov.
• Označenie uzla ako splnený/nesplnený: Umožňuje označiť uzol ako splnený alebo nesplnený pre efektívnu správu úloh.

Príklady využitia tohto MCP servera

• Automatizácia projektového manažmentu: AI agenti môžu aktualizovať projektové míľniky, označovať úlohy ako splnené a navrhovať nové úlohy na základe údajov z Workflowy.
• Získavanie vedomostí: Umožňuje AI rýchlo vyhľadávať a sumarizovať poznámky týkajúce sa konkrétnych projektov alebo tém.
• Synchronizácia workflowov: Automatizuje synchronizáciu Workflowy zoznamov s inými nástrojmi alebo kódovými základňami, čím zabezpečuje jednotný stav projektov.
• Návrh úloh a plánovanie: AI môže analyzovať existujúce míľniky a navrhovať ďalšie kroky alebo úlohy na základe postupu projektu.
• Personalizované reporty: Generuje súhrny alebo správy z Workflowy dát na porady či informovanie o stave.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js v18+ a účet Workflowy.
2. Otvorte konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Workflowy MCP Server do mcpServers nasledovne:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Windsurf.
5. Overte, či server beží a je dostupný.

Zabezpečenie API kľúčov
Na prihlasovacie údaje používajte environmentálne premenné ako vyššie; nikdy ich neukladajte priamo do konfigurácie.

Claude

1. Nainštalujte Node.js v18+ a zaistite Workflowy prihlasovacie údaje.
2. Upravte konfiguráciu Claude a pridajte:

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

3. Uložte a reštartujte Claude.
4. Potvrďte registráciu MCP servera.

Cursor

1. Predpoklad: Node.js v18+ a Workflowy účet.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte MCP server takto:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte stav pripojenia.

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js v18+; získajte Workflowy prihlasovacie údaje.
2. Otvorte MCP konfiguráciu Cline.
3. Pridajte Workflowy MCP nasledovne:

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

4. Uložte a reštartujte službu.
5. Overte konektivitu MCP endpointu.

Poznámka:
Vždy používajte environmentálne premenné na citlivé údaje. Príklad:

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

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

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

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

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

Po nakonfigurovaní bude AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami. Nezabudnite zmeniť “workflowy-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených tabuliek je Workflowy MCP zameraný server s jasnou základnou funkcionalitou, ale chýbajú mu promptové a zdrojové primitíva. Dodržiava bezpečnostné postupy a pokrýva všetky dôležité Workflowy príklady použitia. Jeho skóre je stredné kvôli absencii pokročilých MCP funkcií.

MCP skóre