Workflowy MCP Server-integration

Vad gör “Workflowy” MCP-servern?

Workflowy MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som gör det möjligt för AI-assistenter att interagera programmatiskt med Workflowy, ett populärt verktyg för anteckningar och projektledning. Genom att erbjuda ett MCP-kompatibelt gränssnitt kan denna server låta AI-modeller ansluta till Workflowy-konton och utföra åtgärder som att söka, skapa, uppdatera och hantera noder (uppgifter, anteckningar, listor) direkt i Workflowy. Denna integration gör det möjligt för utvecklare och AI-agenter att automatisera arbetsflöden, synkronisera projektmilstolpar och öka produktiviteten genom att sömlöst koppla Workflowy till andra AI-drivna verktyg och tjänster. Servern använder autentisering med användarnamn och lösenord för åtkomst och är utformad för att enkelt kunna integreras i bredare AI-utvecklingsmiljöer.

Lista över promptmallar

(Inga återanvändbara promptmallar nämndes i arkivet. Denna sektion är avsiktligt tom.)

Lista över resurser

(Inga explicita MCP-resurser listades i arkivet. Denna sektion är avsiktligt tom.)

Lista över verktyg

• Sök noder: Möjliggör sökning bland Workflowy-noder baserat på användarfrågor.
• Skapa nod: Tillåter skapande av nya noder (anteckningar/uppgifter) i Workflowy.
• Uppdatera nod: Möjliggör uppdatering av innehåll eller status på befintliga Workflowy-noder.
• Markera nod som klar/oklar: Gör det möjligt för användaren att markera noder som antingen klara eller oklara för effektiv uppgiftshantering.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad projektledning: AI-agenter kan uppdatera projektmilstolpar, markera uppgifter som slutförda och föreslå nya uppgifter baserat på Workflowy-data.
• Kunskapsåtervinning: Möjliggör för AI att snabbt hitta och sammanfatta anteckningar relaterade till specifika projekt eller ämnen.
• Arbetsflödessynkronisering: Automatiserar synkroniseringen av Workflowy-listor med andra verktyg eller kodbaser, så att projektstatus hålls konsekvent.
• Uppgiftssuggestion och planering: AI kan analysera befintliga milstolpar och föreslå nästa steg eller uppgifter baserat på projektets framsteg.
• Personlig rapportering: Genererar sammanfattningar eller rapporter från Workflowy-data för möten eller statusuppdateringar.

Så här ställer du in det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js v18+ installerat samt ett Workflowy-konto.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Workflowy MCP-servern i din mcpServers med:

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

4. Spara ändringarna och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är åtkomlig.

Säkra API-nycklar
Använd miljövariabler för inloggningsuppgifter enligt ovan – hårdkoda dem aldrig i din konfiguration.

Claude

1. Installera Node.js v18+ och säkerställ Workflowy-inloggningsuppgifter.
2. Redigera din Claude-konfiguration så att den inkluderar:

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

3. Spara och starta om Claude.
4. Bekräfta att MCP-servern är registrerad.

Cursor

1. Förutsättning: Node.js v18+ och Workflowy-konto.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-servern enligt följande:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera anslutningsstatusen.

Cline

1. Kontrollera att Node.js v18+ är installerat; hämta Workflowy-inloggningsuppgifter.
2. Öppna Clines MCP-konfiguration.
3. Lägg till Workflowy MCP enligt följande:

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

4. Spara och starta om tjänsten.
5. Validera MCP-endpointen.

Obs:
Använd alltid miljövariabler för känslig information. Exempel:

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

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och kopplar den till din AI-agent:

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

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “workflowy-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med adressen till din egen MCP-server.

Översikt

Utifrån tabellen ovan är Workflowy MCP en fokuserad server med tydlig kärnfunktionalitet men saknar prompt- och resursprimitiver. Säkerhetsrutiner följs och verktygsstödet är starkt för Workflowy-användning. Dess poäng är måttlig på grund av avsaknad av avancerade MCP-funktioner.

MCP-poäng