Workflowy MCP Sunucu Entegrasyonu

“Workflowy” MCP Sunucu ne yapar?

Workflowy MCP Sunucu, AI asistanlarının Workflowy (popüler bir not alma ve proje yönetimi aracı) ile programatik olarak etkileşim kurmasını sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. MCP uyumlu bir arayüz sağlayan bu sunucu, AI modellerinin Workflowy hesaplarına bağlanıp arama, oluşturma, güncelleme ve düğümleri (görevler, notlar, listeler) doğrudan Workflowy içinde yönetmelerine imkan tanır. Bu entegrasyon, geliştiricilere ve AI ajanlarına iş akışlarını otomatikleştirme, proje kilometre taşlarını senkronize etme ve Workflowy’i diğer AI destekli araçlarla sorunsuzca birleştirerek üretkenliği artırma gücü verir. Sunucuya erişim için kullanıcı adı ve şifre doğrulaması kullanılır ve daha geniş AI geliştirme ortamlarına kolayca entegre olacak şekilde tasarlanmıştır.

Komut Listesi

(Depoda tekrar kullanılabilir prompt şablonları belirtilmemiştir. Bu bölüm bilerek boş bırakılmıştır.)

Kaynak Listesi

(Depoda açıkça belirtilmiş MCP kaynakları yoktur. Bu bölüm bilerek boş bırakılmıştır.)

Araç Listesi

• Düğüm Ara: Kullanıcı sorgularına göre Workflowy düğümlerinde arama yapılmasını sağlar.
• Düğüm Oluştur: Workflowy’de yeni düğüm (not/görev) oluşturulmasını mümkün kılar.
• Düğüm Güncelle: Mevcut Workflowy düğümlerinde içerik veya durum güncellenmesine izin verir.
• Düğümü Tamamlandı/Tamamlanmadı Olarak İşaretle: Görev yönetimini verimli kılmak için düğümleri tamamlanmış ya da tamamlanmamış olarak işaretlemenize imkan tanır.

Bu MCP Sunucunun Kullanım Alanları

• Proje Yönetimi Otomasyonu: AI ajanları proje kilometre taşlarını güncelleyebilir, görevleri tamamlanmış işaretleyebilir ve Workflowy verilerine göre yeni görevler önerebilir.
• Bilgi Erişimi: AI, belirli projelere veya konulara ilişkin notları hızlıca bulup özetleyebilir.
• İş Akışı Senkronizasyonu: Workflowy listelerinin diğer araçlarla ya da kod tabanlarıyla otomatik senkronizasyonunu sağlar, proje durumunu tutarlı tutar.
• Görev Önerisi ve Planlama: AI, mevcut kilometre taşlarını analiz edip proje ilerlemesine göre sonraki adımları veya görevleri önerebilir.
• Kişiselleştirilmiş Raporlama: Toplantılar veya durum güncellemeleri için Workflowy verilerinden özetler ya da raporlar üretir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js v18+ kurulu olduğundan ve bir Workflowy hesabınız olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. Workflowy MCP Sunucu’yu mcpServers alanınıza aşağıdaki şekilde ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalışır ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliği
Yukarıda gösterildiği gibi, kimlik bilgileri için ortam değişkenleri kullanın; konfig dosyanıza hiçbir zaman doğrudan yazmayın.

Claude

1. Node.js v18+ kurun ve Workflowy giriş bilgilerinizi edinin.
2. Claude yapılandırmanızı aşağıdaki şekilde düzenleyin:

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

3. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
4. MCP sunucusunun kaydedildiğini onaylayın.

Cursor

1. Önkoşul: Node.js v18+ ve Workflowy hesabı.
2. Cursor yapılandırma dosyanızı açın.
3. MCP sunucusunu aşağıdaki şekilde ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
5. Bağlantı durumunu kontrol edin.

Cline

1. Node.js v18+ kurulu olduğundan emin olun; Workflowy giriş bilgilerinizi edinin.
2. Cline MCP yapılandırmasını açın.
3. Workflowy MCP’yi şu şekilde ekleyin:

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

4. Kaydedin ve servisi yeniden başlatın.
5. MCP uç noktasını doğrulayın.

Not:
Hassas bilgiler için her zaman ortam değişkenleri kullanın. Örnek:

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

Bu MCP Nasıl Kullanılır?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyip AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanınız bu MCP’nin tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişerek bir araç olarak onu kullanabilecek. “workflowy-mcp” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki tablolara göre Workflowy MCP, temel fonksiyonlara odaklanan, ancak prompt ve kaynak primitifleri bulunmayan bir sunucudur. Güvenlik en iyi uygulamaları gözlenmiş ve araç kapsamı Workflowy kullanım senaryoları için güçlüdür. Gelişmiş MCP özelliklerinin eksikliği nedeniyle puanı ortadır.

MCP Puanı