Things3 MCP Server-integration

Vad gör “Things3” MCP Server?

Things3 MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att ge sömlös integration mellan AI-assistenter och Things3-appen för uppgiftshantering på macOS. Den möjliggör AI-drivna arbetsflöden genom att exponera över 25 specialiserade verktyg för fullständig kontroll över uppgifts-, projekt-, område- och tagghantering i Things3. Med denna server kan klienter automatisera skapande, läsning, uppdatering, radering och organisering av uppgifter och projekt, utföra masshantering samt använda intelligenta funktioner såsom automatisk taggskapande och felkorrigering. Genom att koppla samman AI-system med Things3-ekosystemet höjer denna MCP-server produktiviteten och möjliggör sofistikerade automatiseringar för personlig eller teambaserad uppgiftshantering, med optimering via AppleScript och robust felhantering.

Lista över promptar

Inga promptmallar anges uttryckligen i repositoryt.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• TODO-hanteringsverktyg: Verktyg för att skapa, läsa, uppdatera, radera, slutföra och ångra slutförande av uppgifter i Things3.
• Projektledningsverktyg: Verktyg för att skapa, uppdatera, organisera och radera projekt.
• Områdehanteringsverktyg: Verktyg för att hantera områden, inklusive organisering och borttagning.
• Taggsystemverktyg: Verktyg för att skapa, radera och hantera hierarkiska taggar, inklusive masshantering av taggar.
• Masshanteringsverktyg: Verktyg för att flytta eller uppdatera flera objekt (uppgifter, projekt, osv.) samtidigt.
• Loggbokssökningsverktyg: Verktyg för att söka efter slutförda objekt i Things3-loggboken med filtrering på datumintervall.
• Automatisk taggskapande: Skapar automatiskt taggar när de refereras i operationer.
• Felkorrigeringsverktyg: Åtgärdar automatiskt vanliga problem som datokonflikter och saknade titlar.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad uppgiftshantering: AI-agenter kan skapa, uppdatera, slutföra eller radera uppgifter i Things3 och effektivisera personliga arbetsflöden.
• Projekt- och områdeorganisering: Utvecklare eller team kan automatiskt organisera projekt och områden, hantera deras livscykel och säkerställa att allt är strukturerat enligt egen logik.
• Masshantering av uppgifter: Utför massuppdateringar, flyttar eller slutförande av uppgifter och projekt, vilket sparar tid på rutinmässigt underhåll.
• Intelligent taggning: Skapa och tilldela taggar till uppgifter och projekt automatiskt för konsekvent organisering och enkel återhämtning.
• Avancerade loggbokssökningar: Sök och analysera slutförda objekt med datumfiltrering och möjliggör retrospektiva granskningar och rapportering för produktivitetsanalys.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js (>= 16.0.0) och Things3 installerat på macOS.
2. Skaffa eller skapa en Things3-autentiseringstoken.
3. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Lägg till Things3 MCP Server med följande JSON-utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "things3": {
         "command": "npx",
         "args": ["things3-mcp@latest"],
         "env": {
           "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera att servern är igång och ansluten.

Claude

1. Kontrollera att Node.js (>= 16.0.0) och Things3 är installerade på macOS.
2. Skaffa din Things3-autentiseringstoken.
3. Öppna Claude-konfigurationsfilen.
4. Infoga följande under avsnittet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "things3": {
         "command": "npx",
         "args": ["things3-mcp@latest"],
         "env": {
           "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara dina ändringar och starta om Claude.
6. Bekräfta att servern är åtkomlig.

Cursor

1. Installera Node.js (>= 16.0.0) och säkerställ att Things3 är inställt på macOS.
2. Generera en Things3-autentiseringstoken.
3. Redigera Cursor-konfigurationens JSON.
4. Lägg till definitionen för Things3 MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "things3": {
         "command": "npx",
         "args": ["things3-mcp@latest"],
         "env": {
           "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara och starta om Cursor.
6. Kontrollera att servern är aktiv.

Cline

1. Kontrollera att Node.js (>= 16.0.0) och Things3-appen finns på ditt macOS-system.
2. Ange din Things3-autentiseringstoken.
3. Lokalisera och öppna Cline-konfigurationsfilen.
4. Lägg till följande i objektet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "things3": {
         "command": "npx",
         "args": ["things3-mcp@latest"],
         "env": {
           "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara, starta om Cline och kontrollera Things3 MCP Server-anslutningen.

Skydda API-nycklar

Skydda alltid din Things3-autentiseringstoken genom att använda miljövariabler, som visas i konfigurationsexemplen ovan. Hårdkoda aldrig hemligheter i kod-repositories.

Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "things3": {
      "command": "npx",
      "args": ["things3-mcp@latest"],
      "env": {
        "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
      }
    }
  }
}

Hur du 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 din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

{
  "things3": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “things3” till ditt faktiska servernamn vid behov och uppdatera URL:en.

Översikt

Utifrån tabellen ovan är Things3 MCP Server välimplementerad när det gäller verktyg och integrationsinstruktioner, men saknar standardiserade promptmallar, explicita MCP-resurser och detaljer kring avancerade MCP-funktioner såsom roots och sampling. För en enskild integration är den stabil men kan förbättras med rikare protokollfunktioner.

MCP-poäng

Samlat betyg: 5/10
Denna MCP-server är robust för sitt syfte (Things3-integration), med bra verktygstäckning och tydlig uppsättning, men saknar djup i standardiserade MCP-resurser, promptmallar och avancerade MCP-funktioner, vilket gör den bra men inte ett föredöme bland MCP-implementationer.