Todos MCP Server

Vad gör “todos” MCP Server?

“Todos” MCP Server är en todo-lista-applikation som implementerar Model Context Protocol (MCP), vilket möjliggör sömlös interaktion mellan AI-assistenter och applikationens uppgiftshanteringsfunktioner. Genom att exponera ett standardiserat MCP-kompatibelt API gör denna server det möjligt för AI-modeller och chattbotar att utföra åtgärder som att skapa, läsa, uppdatera och ta bort uppgifter med naturliga språkkonmandon. MCP-integrationen gör det möjligt för utvecklare och användare att hantera uppgifter programmatiskt eller via AI-arbetsflöden, utan behov av SaaS-konto eller extern tjänst. Servern använder lokal lagring för datapersistering, med fokus på integritet och enkel användning samtidigt som den fungerar som en praktisk demonstration av MCP-funktioner i ett produktivitetsverktyg för verkliga behov.

Lista över prompts

Inga specifika promptmallar nämns i det tillgängliga innehållet i arkivet.

Lista över resurser

Ingen explicit lista med MCP-resurser anges i arkivets dokumentation.

Lista över verktyg

• Get-Todo: Hämta en specifik todo-post via dess ID.
• List-All-Todos: Lista alla todo-poster.
• List-Completed-Todos: Visa alla slutförda uppgifter.
• List-Pending-Todos: Visa alla väntande (ej slutförda) uppgifter.
• Add-Todo: Lägg till en ny todo-post.
• Mark-Todo-Done: Markera en angiven todo som slutförd.
• List-Due-Today: Lista alla väntande uppgifter med förfallodatum idag eller förfallna.
• List-Due-This-Week: Lista alla väntande uppgifter med förfallodatum denna vecka eller tidigare.
• Update-Todo: Uppdatera beskrivningen och/eller förfallodatumet för en todo-post.

Användningsområden för denna MCP Server

• Personlig uppgiftshantering: Använd AI-assistenter för att lägga till, uppdatera eller slutföra personliga uppgifter via naturligt språk eller automatisering, och håll enkelt koll på dina dagliga att-göra-punkter.
• Samarbetsflöden: Integrera med AI-chattbotar för teammiljöer, så att medlemmar kan fråga om, uppdatera eller tilldela todos utan att lämna chattgränssnittet.
• Produktivitetsautomatisering: Automatisera återkommande eller tidsdrivna uppgifter genom att använda AI för att lista förfallna uppgifter eller skapa påminnelser.
• Kontextmedveten assistans: Låt AI-modeller föreslå eller hantera todos baserat på användarens samtalskontext eller projektstatus.
• AI-drivna uppgiftssummeringar: Låt LLM:er sammanfatta väntande, slutförda eller förfallna uppgifter för snabb statusrapportering.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Windsurf i arkivet.

Claude

1. Öppna din Claude-konfigurationsfil, vanligtvis på ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json på MacOS.
2. Leta upp objektet mcpServers i din konfiguration.
3. Lägg till posten för todos MCP Server så här:

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

4. Spara filen och starta om Claude.
5. Kontrollera att servern visas och är tillgänglig i din Claude-miljö.

Cursor

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Cursor i arkivet.

Cline

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Cline i arkivet.

Säkra API-nycklar

Ingen information om att säkra API-nycklar eller användning av miljövariabler tillhandahålls i arkivet.

Så här använder du MCP i flöden

Använd 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, lägg in dina MCP-serverdetaljer i detta JSON-format:

{
  "todos": {
    "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 byta ut “todos” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig information erbjuder “todos” MCP Server en tydlig översikt och verktygsuppsättning men saknar dokumentation om resurser, promptmallar, säkerhet för API-nycklar och MCP-funktioner som roots eller sampling.

Vår åsikt

Arkivet visar effektivt på integration av MCP-verktyg för uppgiftshantering men saknar djupgående dokumentation om prompts, resurser och avancerade MCP-funktioner. Installationsinstruktionerna är begränsade till Claude, utan omnämnande av andra plattformar. Sammantaget fungerar det som en bra startpunkt för MCP-aktiverade appar men skulle vinna på utökad dokumentation och bästa praxis.

MCP-betyg

Betyg: 4/10
Orsak: Stabil grundläggande MCP-demo med bra verktygsstöd, men begränsad dokumentation och ekosystemintegration drar ner betyget.