Things3 MCP Sunucu Entegrasyonu

Things3 MCP Sunucu Entegrasyonu

FlowHunt’ı Things3’e bağlayarak gelişmiş görev, proje ve etiket yönetimini doğrudan AI akışlarınızdan yönetin. macOS’ta organizasyonu kolaylaştırın ve üretkenliği otomatikleştirin.

“Things3” MCP Sunucusu ne yapar?

Things3 MCP Sunucusu, AI asistanları ile macOS üzerindeki Things3 görev yönetimi uygulaması arasında sorunsuz entegrasyon sağlamak amacıyla tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI destekli iş akışlarına, Things3’te görev, proje, alan ve etiket yönetimi üzerinde tam kontrol sağlayan 25’ten fazla özel aracı kullanıma sunarak güç katar. Bu sunucu aracılığıyla istemciler, görev ve projelerin oluşturulmasını, okunmasını, güncellenmesini, silinmesini ve düzenlenmesini otomatikleştirebilir, toplu işlemler gerçekleştirebilir ve otomatik etiket oluşturma, hata düzeltme gibi akıllı özelliklerden yararlanabilir. AI sistemleri ile Things3 ekosistemini birleştirerek, bu MCP sunucusu üretkenliği artırır ve kişisel veya ekip görev yönetimi için gelişmiş otomasyonlar sağlar; tüm bunları AppleScript optimizasyonu ve sağlam hata yönetimiyle sunar.

Komut Listesi

Depoda açıkça belirtilmiş bir komut şablonu bulunmamaktadır.

Kaynaklar Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açıkça tanımlanmış MCP kaynağı yoktur.

Araçlar Listesi

  • TODO Yönetim Araçları: Things3’te görev oluşturma, okuma, güncelleme, silme, tamamlama ve tamamlamama araçları.
  • Proje Yönetim Araçları: Proje oluşturma, güncelleme, düzenleme ve silme araçları.
  • Alan Yönetim Araçları: Alanları organize etme ve silme dahil alan yönetimi araçları.
  • Etiket Sistemi Araçları: Hiyerarşik etiketleri oluşturma, silme ve yönetme; toplu etiket işlemleri dahil.
  • Toplu İşlem Araçları: Birden fazla öğeyi (görev, proje vb.) aynı anda taşıma veya güncelleme araçları.
  • Günlük Arama Aracı: Things3 günlüğünde tamamlanan öğeleri tarih aralığı filtrelemesi ile arama aracı.
  • Otomatik Etiket Oluşturma: İşlemlerde referans verildiğinde etiketleri otomatik olarak oluşturur.
  • Hata Düzeltme Aracı: Tarih çakışmaları ve eksik başlıklar gibi yaygın sorunları otomatik olarak düzeltir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Otomatik Görev Yönetimi: AI ajanları Things3’te görev oluşturabilir, güncelleyebilir, tamamlayabilir veya silebilir; kişisel üretkenlik iş akışlarını kolaylaştırır.
  • Proje ve Alan Organizasyonu: Geliştiriciler veya ekipler projeleri ve alanları otomatik olarak organize edebilir, yaşam döngüsünü yönetebilir ve tüm öğelerin özel mantığa göre yapılandırılmasını sağlayabilir.
  • Toplu Görev İşlemleri: Görevler ve projeler üzerinde toplu güncelleme, taşıma veya tamamlama işlemleri gerçekleştirerek rutin bakıma harcanan zamanı azaltır.
  • Akıllı Etiketleme: Görev ve projelere otomatik olarak etiket oluşturup atayarak tutarlı organizasyon ve geri çağırma sağlar.
  • Gelişmiş Günlük Aramaları: Tamamlanan öğeleri tarih filtreli arayarak üretkenlik analizi için geriye dönük inceleme ve raporlama imkanı sunar.

Nasıl Kurulur

Windsurf

  1. Node.js (>= 16.0.0) ve Things3’ün macOS’ta yüklü olduğundan emin olun.
  2. Things3 kimlik doğrulama jetonunuzu edinin veya oluşturun.
  3. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
  4. Aşağıdaki JSON parçasını kullanarak Things3 MCP Sunucusunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  6. Sunucunun çalıştığını ve bağlı olduğunu doğrulayın.

Claude

  1. Node.js (>= 16.0.0) ve Things3’ün macOS’a kurulu olduğundan emin olun.
  2. Things3 kimlik doğrulama jetonunuzu edinin.
  3. Claude yapılandırma dosyasını açın.
  4. mcpServers bölümüne aşağıdakini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
  6. Sunucu erişilebilirliğini kontrol edin.

Cursor

  1. Node.js (>= 16.0.0) yükleyin ve Things3’ün macOS’ta kurulu olmasını sağlayın.
  2. Things3 kimlik doğrulama jetonu oluşturun.
  3. Cursor yapılandırma JSON’unu düzenleyin.
  4. Things3 MCP Sunucu tanımını ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
  6. Sunucunun aktif olduğunu kontrol edin.

Cline

  1. Node.js (>= 16.0.0) ve Things3 uygulamasının macOS’ta mevcut olduğundan emin olun.
  2. Things3 kimlik doğrulama jetonunuzu ayarlayın.
  3. Cline yapılandırma dosyanızı bulun ve açın.
  4. mcpServers nesnesine aşağıdakini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Kaydedin, Cline’ı yeniden başlatın ve Things3 MCP Sunucusunun bağlantısını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Things3 kimlik doğrulama jetonunuzu her zaman yukarıdaki yapılandırma örneklerinde gösterildiği gibi ortam değişkenleriyle güvenli şekilde saklayın. Gizli anahtarları kod depolarında asla sabit olarak tutmayın.

Örnek:

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

Bu MCP Akışta Nasıl Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP akışı

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne aşağıdaki JSON formatında MCP sunucu ayrıntılarını ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı tüm işlev ve yeteneklerine erişebileceği bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir. “things3” ismini ve URL’yi kendi sunucu adınız ve adresinizle güncellemeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutAyrıntılar/Notlar
Genel BakışAI asistanları ve Things3 arasında macOS’ta entegrasyon sağlar
Komut ListesiDepoda komut şablonu bulunamadı
Kaynaklar ListesiAçık MCP kaynağı tanımlanmadı
Araçlar ListesiGörev/proje/etiket/alan yönetimi, toplu işlemler, günlük araması, hata düzeltme vb.
API Anahtarlarını Güvenceye AlmaTHINGS3_AUTH_TOKEN için env ile örnek yapılandırma
Örnekleme Desteği (değerlendirme için önemsiz)Örnekleme desteğine dair kanıt yok

Yukarıdaki tablolara göre, Things3 MCP Sunucusu araçlar ve entegrasyon talimatları bakımından iyi uygulanmış; ancak standart komut şablonları, açık MCP kaynakları ve kökler, örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri hakkında ayrıntı eksiktir. Tek amaçlı bir entegrasyon için sağlam, fakat daha zengin protokol özellikleriyle geliştirilebilir.

MCP Puanı

Lisansı Var mı?✅ (MIT)
En az bir aracı var mı?
Çatallama (Fork) Sayısı0
Yıldız (Star) Sayısı2

Genel puan: 5/10
Bu MCP sunucusu amacına uygun şekilde sağlam bir (Things3 entegrasyonu) çözüm sunmakta; güçlü araç kapsamı ve net kurulum talimatları mevcut, ancak standart MCP kaynakları, komut şablonları ve gelişmiş MCP özellikleri konusunda derinliği eksik, bu nedenle iyi ancak örnek teşkil eden bir MCP uygulaması değil.

Sıkça sorulan sorular

Things3 MCP Sunucusu ne işe yarar?

Things3 MCP Sunucusu, AI asistanlarını macOS'taki Things3 görev yönetimi uygulamasına bağlar; böylece görev, proje, alan ve etiketlerin otomatik olarak oluşturulması, güncellenmesi, düzenlenmesi ve silinmesini sağlar. Toplu işlemler ve hata düzeltme dahil olmak üzere gelişmiş üretkenlik iş akışları için 25'ten fazla özel aracı destekler.

Bu entegrasyon hangi araçları sağlar?

Görev, proje, alan ve etiket yönetimi; toplu işlemler; otomatik etiket oluşturma; tarih filtreli günlük araması ve yaygın sorunlar için hata düzeltme araçları sağlar.

Things3 kimlik doğrulama jetonumu güvenli şekilde nasıl iletebilirim?

Kurulum örneklerinde gösterildiği gibi THINGS3_AUTH_TOKEN değerini her zaman ortam değişkeni olarak saklayın. Hiçbir zaman gizli bilgileri yapılandırma dosyalarınıza veya depolarınıza sabit olarak yazmayın.

Bunu FlowHunt'taki herhangi bir AI ajanı ile kullanabilir miyim?

Evet, yapılandırıldıktan sonra FlowHunt'taki herhangi bir AI ajanı MCP sunucusunun araçlarını kullanarak Things3 çalışma alanınıza erişebilir ve kontrol edebilir.

Bu entegrasyonun bazı kullanım örnekleri nelerdir?

Kullanım örnekleri arasında otomatik görev yönetimi, proje ve alan organizasyonu, toplu güncellemeler, akıllı etiketleme ve üretkenlik analizi için gelişmiş günlük aramaları bulunur.

Things3 MCP ile Üretkenliğinizi Artırın

FlowHunt ile Things3'te kusursuz AI destekli görev otomasyonu ve proje yönetiminin kilidini açın. Dakikalar içinde kurulum yapın ve bugün akıllı iş akışları oluşturmaya başlayın.

Daha fazla bilgi

Kubernetes MCP Sunucusu
Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...

4 dakika okuma
Kubernetes MCP Server +4
Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu
Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu

Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü kurarak AI destekli otomasyon, kaynak yönetimi ve DevOps iş akışlarını standart M...

3 dakika okuma
AI Kubernetes +4
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4