Tích Hợp Máy Chủ Workflowy MCP

Máy chủ “Workflowy” MCP làm gì?

Máy chủ Workflowy MCP là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) giúp các trợ lý AI tương tác lập trình với Workflowy – công cụ ghi chú và quản lý dự án nổi tiếng. Bằng cách cung cấp giao diện tương thích MCP, máy chủ này cho phép các mô hình AI kết nối với tài khoản Workflowy và thực hiện các hành động như tìm kiếm, tạo, cập nhật và quản lý các node (nhiệm vụ, ghi chú, danh sách) trực tiếp trên Workflowy. Tích hợp này giúp lập trình viên và agent AI tự động hóa quy trình làm việc, đồng bộ các cột mốc dự án và tăng năng suất bằng cách kết nối liền mạch Workflowy với các công cụ, dịch vụ AI khác. Máy chủ sử dụng xác thực bằng tên đăng nhập và mật khẩu và được thiết kế để dễ tích hợp vào môi trường phát triển AI tổng thể.

Danh sách Prompt

(Không có template prompt tái sử dụng nào được đề cập trong kho lưu trữ. Phần này được để trống có chủ đích.)

Danh sách Tài nguyên

(Không có MCP resource rõ ràng nào được liệt kê trong kho lưu trữ. Phần này được để trống có chủ đích.)

Danh sách Công cụ

• Tìm kiếm Node: Cho phép tìm kiếm các node trên Workflowy dựa trên truy vấn của người dùng.
• Tạo Node: Cho phép tạo mới các node (ghi chú/nhiệm vụ) trên Workflowy.
• Cập nhật Node: Cho phép cập nhật nội dung hoặc trạng thái của các node Workflowy hiện có.
• Đánh dấu Node hoàn thành/chưa hoàn thành: Cho phép người dùng đánh dấu node đã hoàn thành hoặc chưa hoàn thành để quản lý nhiệm vụ hiệu quả.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tự động hóa quản lý dự án: AI agent có thể cập nhật các cột mốc dự án, đánh dấu nhiệm vụ đã hoàn thành và đề xuất nhiệm vụ mới dựa trên dữ liệu Workflowy.
• Truy xuất tri thức: Cho phép AI nhanh chóng tìm kiếm và tóm tắt các ghi chú liên quan đến dự án hoặc chủ đề cụ thể.
• Đồng bộ quy trình làm việc: Tự động đồng bộ danh sách Workflowy với các công cụ hoặc mã nguồn khác, giữ trạng thái dự án nhất quán.
• Gợi ý và lập kế hoạch nhiệm vụ: AI có thể phân tích các cột mốc hiện có và đề xuất các bước tiếp theo hoặc nhiệm vụ mới dựa trên tiến độ dự án.
• Tạo báo cáo cá nhân hóa: Sinh báo cáo hoặc tổng kết từ dữ liệu Workflowy để sử dụng trong họp hoặc báo cáo tiến độ.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài Node.js v18+ và có tài khoản Workflowy.
2. Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm Máy chủ Workflowy MCP vào mcpServers như sau:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy và có thể truy cập.

Bảo mật API Key
Hãy sử dụng biến môi trường cho thông tin đăng nhập như trên; không nên ghi cứng thông tin vào file cấu hình.

Claude

1. Cài đặt Node.js v18+ và chuẩn bị thông tin đăng nhập Workflowy.
2. Sửa cấu hình Claude để thêm:

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

3. Lưu và khởi động lại Claude.
4. Xác nhận máy chủ MCP đã được đăng ký.

Cursor

1. Yêu cầu: Node.js v18+ và tài khoản Workflowy.
2. Mở file cấu hình của Cursor.
3. Thêm máy chủ MCP như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra trạng thái kết nối.

Cline

1. Đảm bảo đã cài Node.js v18+; lấy thông tin đăng nhập Workflowy.
2. Mở cấu hình MCP của Cline.
3. Thêm Workflowy MCP như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại dịch vụ.
5. Xác nhận endpoint MCP.

Lưu ý:
Luôn sử dụng biến môi trường cho thông tin nhạy cảm. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, dán thông tin máy chủ MCP theo định dạng JSON bên dưới:

{
  "workflowy-mcp": {
    "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 của nó. Lưu ý đổi “workflowy-mcp” thành tên thật của máy chủ MCP bạn dùng và cập nhật URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên bảng trên, Workflowy MCP là máy chủ tập trung vào chức năng cốt lõi rõ ràng nhưng thiếu prompt và resource nguyên thủy. Vấn đề bảo mật được chú trọng, và danh mục công cụ đáp ứng tốt cho các trường hợp sử dụng với Workflowy. Đánh giá ở mức trung bình do thiếu các tính năng MCP nâng cao.

Điểm MCP