Máy chủ Google Tasks MCP

Máy chủ “Google Tasks” MCP làm gì?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server là một công cụ chuyên biệt được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với Google Tasks, cho phép tích hợp liền mạch giữa quy trình làm việc dựa trên AI và quản lý công việc. Bằng cách cung cấp Google Tasks như một máy chủ MCP, nó giúp các client AI có thể liệt kê, đọc, tìm kiếm, tạo, cập nhật và xóa công việc trực tiếp qua các hành động giao thức chuẩn hóa. Sự tích hợp này hỗ trợ tự động hóa và tổ chức, cho phép lập trình viên hoặc người dùng cuối quản lý cơ sở dữ liệu Google Tasks từ trong môi trường tăng cường AI, tối ưu hóa luồng công việc và tạo điều kiện cho các hành vi agentic phức tạp hơn dựa trên công việc. Máy chủ này đặc biệt hữu ích cho những ai muốn tự động hóa quản lý công việc cá nhân hoặc nhóm, đồng bộ hóa nhắc nhở, hoặc xây dựng các công cụ tăng năng suất tùy chỉnh tương tác với Google Tasks qua giao diện an toàn và chuẩn hóa.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được đề cập rõ ràng trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

• Tasks (gtasks:///<task_id>):
  Đại diện cho từng công việc trong Google Tasks. Mỗi tài nguyên hỗ trợ đọc chi tiết công việc như tiêu đề, trạng thái, ngày đến hạn, ghi chú và các siêu dữ liệu khác. Có thể liệt kê, tạo, cập nhật hoặc xóa công việc bằng các công cụ đã cung cấp.

Danh sách Công cụ

• search:
  Tìm kiếm công việc trong Google Tasks bằng chuỗi truy vấn. Trả về các công việc phù hợp kèm chi tiết.
• list:
  Liệt kê tất cả công việc trong Google Tasks, hỗ trợ phân trang tùy chọn.
• create:
  Tạo một công việc mới với ID danh sách (tùy chọn), tiêu đề, ghi chú và ngày đến hạn.
• update:
  Cập nhật chi tiết công việc hiện tại gồm tiêu đề, ghi chú, trạng thái hoặc ngày đến hạn.
• delete:
  Xóa một công việc khỏi danh sách cụ thể.
• clear:
  Xóa sạch các công việc đã hoàn thành khỏi một danh sách Google Tasks.

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Quản lý công việc tự động:
  Cho phép các trợ lý AI tự động tạo, cập nhật và dọn dẹp công việc dựa theo ngữ cảnh hội thoại hoặc kích hoạt từ quy trình, giúp giảm thao tác thủ công.
• Tự động hóa quy trình năng suất:
  Tích hợp với quy trình của lập trình viên hoặc nhóm để đồng bộ Google Tasks với các mốc dự án, nhắc nhở, hoặc trình theo dõi sự cố.
• Tích hợp trợ lý cá nhân:
  Cho phép các trợ lý ảo (như Claude) quản lý danh sách việc cần làm hằng ngày, đánh dấu hoàn thành hoặc nhắc hạn thông qua kết nối trực tiếp với Google Tasks.
• Phát triển công cụ tăng năng suất tùy chỉnh:
  Lập trình viên có thể xây dựng dashboard hoặc bot tích hợp AI tận dụng Google Tasks để theo dõi và quản lý công việc.
• Thao tác hàng loạt trên công việc:
  Nhanh chóng xóa sạch công việc đã hoàn thành hoặc cập nhật hàng loạt nhờ logic điều khiển bởi AI, tiết kiệm thời gian cho các thao tác lặp lại.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Yêu cầu: Đảm bảo đã cài Node.js và build server (npm run build hoặc npm run watch).
2. Chuẩn bị OAuth keys: Đặt gcp-oauth.keys.json vào thư mục gốc repo.
3. Chỉnh sửa cấu hình: Tìm file cấu hình MCP servers của Windsurf.
4. Thêm máy chủ: Dán đoạn JSON sau vào object mcpServers:

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

5. Lưu & khởi động lại: Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf để tải máy chủ.

Bảo mật API keys

Dùng biến môi trường cho dữ liệu nhạy cảm:

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

Claude

1. Yêu cầu: Cài Node.js và build server như trên.
2. Xác thực: Chạy npm run start auth và hoàn tất OAuth trong trình duyệt.
3. Tìm cấu hình: Chỉnh sửa file cấu hình MCP server của Claude.
4. Thêm máy chủ: Sử dụng đoạn JSON dưới đây:

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

5. Khởi động lại & kiểm tra: Khởi động lại Claude và đảm bảo máy chủ đã sẵn sàng.

Bảo mật API keys

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

Cursor

1. Cài Node.js và build server.
2. Thiết lập OAuth (như trên) và thông tin xác thực.
3. Tìm file cấu hình MCP server của Cursor.
4. Chèn đoạn sau:

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

5. Lưu, khởi động lại và kiểm tra.

Bảo mật API keys

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

Cline

1. Đảm bảo yêu cầu: Node.js, build server (npm run build).
2. Chuẩn bị OAuth keys và thông tin xác thực.
3. Tìm file cấu hình MCP server của Cline.
4. Thêm MCP server:

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

5. Lưu, khởi động lại và kiểm tra.

Bảo mật API keys

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Tại phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “gtasks” thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL bằng đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

So sánh hai bảng này, Google Tasks MCP là một máy chủ tập trung, thực tiễn với hỗ trợ công cụ và tài nguyên mạnh mẽ, nhưng thiếu template prompt và sampling/roots rõ ràng. Dựa trên thông tin có sẵn, tôi đánh giá máy chủ MCP này 7/10 về tính thực tiễn và hoàn thiện.

Điểm MCP