Google Tasks MCP-server

Vad gör “Google Tasks” MCP-servern?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat verktyg utformat för att brygga AI-assistenter med Google Tasks och möjliggör sömlös integration mellan AI-drivna arbetsflöden och uppgiftshantering. Genom att exponera Google Tasks som en MCP-server kan AI-klienter lista, läsa, söka, skapa, uppdatera och ta bort uppgifter direkt via standardiserade protokollåtgärder. Denna integration möjliggör automatisering och organisering genom att utvecklare eller slutanvändare kan hantera sin Google Tasks-databas i AI-förstärkta miljöer, vilket effektiviserar produktivitetsflöden och möjliggör mer komplexa, uppgiftsdrivna agentiska beteenden. Servern är särskilt användbar för dem som vill automatisera personlig eller team-baserad uppgiftshantering, synkronisera påminnelser eller bygga egna produktivitetsverktyg som interagerar med Google Tasks via säkra och standardiserade gränssnitt.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i arkivet eller dokumentationen.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

• Uppgifter (gtasks:///<task_id>):
  Representerar enskilda uppgifter i Google Tasks. Varje resurs stödjer läsning av uppgiftsdetaljer som titel, status, förfallodatum, anteckningar och annan metadata. Uppgifter kan listas, skapas, uppdateras eller tas bort med de tillhandahållna verktygen.

Lista över verktyg

• search:
  Sök efter uppgifter i Google Tasks med en söksträng. Returnerar matchande uppgifter med detaljer.
• list:
  Lista alla uppgifter i Google Tasks, med valfri paginering.
• create:
  Skapa en ny uppgift med valfritt uppgiftslist-ID, titel, anteckningar och förfallodatum.
• update:
  Uppdatera detaljer för en befintlig uppgift, inklusive titel, anteckningar, status eller förfallodatum.
• delete:
  Ta bort en uppgift från en specifik uppgiftslista.
• clear:
  Rensa slutförda uppgifter från en Google Tasks-lista.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad uppgiftshantering:
  Låt AI-assistenter automatiskt skapa, uppdatera och rensa uppgifter baserat på samtalskontext eller arbetsflödesutlösare, vilket minskar behovet av manuell inmatning.
• Automatisering av produktivitetsarbetsflöden:
  Integrera med utvecklar- eller teamarbetsflöden för att synkronisera Google Tasks med projektmilstolpar, påminnelser eller ärendehanterare.
• Integrationer av personliga assistenter:
  Låt virtuella assistenter (som Claude) hantera dagliga att-göra-uppgifter, markera uppgifter som slutförda eller påminna användare om förfallna uppgifter genom att interagera direkt med Google Tasks.
• Utveckling av egna produktivitetsverktyg:
  Utvecklare kan bygga AI-drivna dashboards eller bottar som använder Google Tasks för uppgiftsspårning och hantering.
• Bulkoperationer på uppgifter:
  Rensa snabbt slutförda uppgifter eller utför massuppdateringar med AI-drivna logiker, vilket sparar tid vid repetitiva åtgärder.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js är installerat och servern är byggd (npm run build eller npm run watch).
2. Förbered OAuth-nycklar: Placera din gcp-oauth.keys.json i repo-rotmappen.
3. Redigera konfiguration: Hitta Windsurfs konfigurationsfil för MCP-servrar.
4. Lägg till servern: Infoga följande JSON-snippet i objektet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTA SÖKVÄGEN TILL FILEN HÄR}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Spara & starta om: Spara konfigurationen och starta om Windsurf för att ladda servern.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för känsliga data:

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

Claude

1. Förutsättningar: Installera Node.js och bygg servern enligt ovan.
2. Autentisera: Kör npm run start auth och slutför OAuth i din webbläsare.
3. Hitta konfiguration: Redigera Claudes MCP-serverkonfiguration.
4. Lägg till servern: Använd JSON-snippetet nedan:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTA SÖKVÄGEN TILL FILEN HÄR}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Starta om & verifiera: Starta om Claude och säkerställ att servern är tillgänglig.

Säkra API-nycklar

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

Cursor

1. Installera Node.js och bygg servern.
2. Ställ in OAuth (enligt ovan) och uppgifter.
3. Hitta konfigurationsfilen för MCP-servrar i Cursor.
4. Infoga följande:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTA SÖKVÄGEN TILL FILEN HÄR}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Spara, starta om och testa.

Säkra API-nycklar

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

Cline

1. Säkerställ förutsättningar: Node.js, server byggd (npm run build).
2. Förbered OAuth-nycklar och uppgifter.
3. Hitta Clines konfiguration för MCP-servrar.
4. Lägg till MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTA SÖKVÄGEN TILL FILEN HÄR}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Spara, starta om och verifiera.

Säkra API-nycklar

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “gtasks” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Bland dessa två tabeller är Google Tasks MCP en fokuserad, praktisk server med starkt verktygs- och resursstöd, men saknar promptmallar och explicit sampling/roots-stöd. Baserat på tillgänglig information skulle jag ge denna MCP-server 7/10 för praktisk nytta och fullständighet.

MCP-betyg