Google Tasks MCP Sunucusu

“Google Tasks” MCP Sunucusu ne yapar?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını Google Tasks ile buluşturmak için tasarlanmış özel bir araçtır; bu sayede yapay zeka destekli iş akışları ile görev yönetimi arasında sorunsuz bir entegrasyon sağlanır. Google Tasks’ı bir MCP sunucusu olarak sunarak, yapay zeka istemcilerinin standart protokol eylemleriyle görevleri listelemesine, okumasına, aramasına, oluşturmasına, güncellemesine ve silmesine olanak tanır. Bu entegrasyon; geliştiricilerin veya son kullanıcıların, Google Tasks veritabanlarını yapay zeka destekli ortamlardan yönetmelerini kolaylaştırır, üretkenlik iş akışlarını sadeleştirir ve daha karmaşık görev odaklı ajan davranışlarını mümkün kılar. Sunucu, kişisel veya ekip görev yönetimini otomatikleştirmek, hatırlatıcıları senkronize etmek veya Google Tasks ile güvenli ve standart arayüzler üzerinden etkileşen özel üretkenlik araçları oluşturmak isteyenler için özellikle kullanışlıdır.

İstem Listesi

Depoda veya belgelerde açıkça belirtilmiş bir istem şablonu yok.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynaklar Listesi

• Görevler (gtasks:///<task_id>):
  Google Tasks içindeki bireysel görevleri temsil eder. Her kaynak; başlık, durum, son tarih, notlar ve diğer meta veriler gibi görev ayrıntılarını okumayı destekler. Görevler, sunulan araçlarla listelenebilir, oluşturulabilir, güncellenebilir veya silinebilir.

Araçlar Listesi

• search:
  Google Tasks içinde sorgu dizesiyle görev arayın. Eşleşen görevleri ayrıntılarıyla döndürür.
• list:
  Google Tasks içindeki tüm görevleri, isteğe bağlı sayfalandırmayla listeleyin.
• create:
  İsteğe bağlı görev listesi kimliği, başlık, notlar ve son tarih ile yeni bir görev oluşturun.
• update:
  Mevcut bir görevin başlık, not, durum veya son tarih gibi ayrıntılarını güncelleyin.
• delete:
  Belirli bir görev listesinden bir görevi silin.
• clear:
  Bir Google Tasks listesinden tamamlanmış görevleri temizleyin.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Otomatik görev yönetimi:
  Yapay zeka asistanlarının, konuşma bağlamına veya iş akışı tetikleyicilerine göre görevleri otomatik olarak oluşturmasına, güncellemesine ve temizlemesine olanak tanır; manuel görev girişi ihtiyacını azaltır.
• Üretkenlik iş akışı otomasyonu:
  Google Tasks’ı proje kilometre taşları, hatırlatıcılar veya hata takipçileriyle senkronize etmek için geliştirici veya ekip iş akışlarına entegre edin.
• Kişisel asistan entegrasyonları:
  Sanal asistanların (ör. Claude) günlük yapılacakları yönetmesine, görevleri tamamlanmış olarak işaretlemesine veya son tarihi yaklaşan görevleri kullanıcıya hatırlatmasına olanak tanır.
• Özel üretkenlik aracı geliştirme:
  Geliştiriciler, görev takibi ve yönetimi için Google Tasks’tan yararlanan yapay zeka destekli panolar veya botlar oluşturabilirler.
• Görevler üzerinde toplu işlemler:
  Tamamlanmış görevleri hızlıca temizleyin veya yapay zeka tabanlı mantıkla toplu güncellemeler yapın; tekrarlayan işlemler için zamandan tasarruf edin.

Nasıl kurulur

Windsurf

1. Önkoşullar: Node.js’in kurulu olduğundan ve sunucunun derlendiğinden emin olun (npm run build veya npm run watch).
2. OAuth anahtarlarını hazırlayın: gcp-oauth.keys.json dosyanızı depo kök dizinine yerleştirin.
3. Yapılandırmayı düzenleyin: Windsurf’un MCP sunucuları için yapılandırma dosyasını bulun.
4. Sunucuyu ekleyin: Aşağıdaki JSON parçacığını mcpServers nesnesine ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Kaydedin & yeniden başlatın: Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u sunucuyu yüklemesi için yeniden başlatın.

API anahtarlarının güvenliği

Hassas veriler için ortam değişkenleri kullanın:

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

Claude

1. Önkoşullar: Node.js’i yükleyin ve yukarıda belirtildiği gibi sunucuyu derleyin.
2. Kimlik doğrulama: npm run start auth komutunu çalıştırın ve tarayıcınızda OAuth’u tamamlayın.
3. Yapılandırma bulun: Claude’un MCP sunucu yapılandırmasını düzenleyin.
4. Sunucuyu ekleyin: Aşağıdaki JSON parçacığını kullanın:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Yeniden başlat & doğrula: Claude’u yeniden başlatın ve sunucunun erişilebilir olduğundan emin olun.

API anahtarlarının güvenliği

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

Cursor

1. Node.js’i yükleyin ve sunucuyu derleyin.
2. OAuth’u (yukarıda olduğu gibi) ve kimlik bilgilerini ayarlayın.
3. Cursor’daki MCP sunucu yapılandırma dosyasını bulun.
4. Şunları ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Kaydedin, yeniden başlatın ve test edin.

API anahtarlarının güvenliği

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

Cline

1. Önkoşullar: Node.js, sunucu derlemesi (npm run build).
2. OAuth anahtarlarını ve kimlik bilgilerini hazırlayın.
3. Cline’ın MCP sunucu yapılandırmasını bulun.
4. MCP sunucusunu ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Kaydedin, yeniden başlatın ve doğrulayın.

API anahtarlarının güvenliği

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve onu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma sonrası, yapay zeka ajanı bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlevlerine erişebilecek şekilde kullanabilir. “gtasks” adını kendi MCP sunucunuzun gerçekteki adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bu iki tablo arasında, Google Tasks MCP güçlü araç ve kaynak desteğine sahip, odaklı ve pratik bir sunucudur; ancak istem şablonları ve açık örnekleme-kök desteği yoktur. Mevcut bilgilere dayanarak, bu MCP sunucusuna pratik fayda ve tamlık açısından 7/10 puan veriyorum.

MCP Puanı